1.本发明涉及移动通信领域，尤其涉及一种前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术：
：：2.现有技术中，随着智能终端设备的拍摄技术不断发展，用户对于景深拍摄的功能需求也越来越高。基于现有的景深拍摄原理，在所推出的各类景深拍摄的衍生功能中，待解决的难点在于对前景图像的提取，而如何提高景深拍摄过程中，对于前景图像提取的精准度，成为目前亟待解决的技术问题。技术实现要素：3.为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本发明提出了一种前景图像的提取方法，该方法包括：4.获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵。5.获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换。6.获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像。7.根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。8.可选地，所述获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵，包括：9.通过预设的深度摄像头获取当前取景的红外图像，以及通过预设的彩色镜头获取所述当前取景的色彩图像。10.通过快速特征点提取和描述的算法，对所述红外图像与所述彩色图像的特征点进行匹配，计算得到所述特征点的所述变换矩阵。11.可选地，所述获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换，包括：12.通过深度学习获取所述色彩图像中的前景轮廓信息。13.通过所述变换矩阵将所述前景轮廓信息中的平面目标点投影至所述红外图像，得到所述平面目标点在所述红外图像中的目标点坐标。14.可选地，所述获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像，包括：15.将所述深度图像设为a，以及，将所述梯度图像设为d。16.根据所述深度图像计算得到所述梯度图像：[0017][0018]其中，(i，j)是所述目标点坐标，梯度图像d(i，j)是所述深度图像的像素在(i，j)和(i-1，j-1)的差值。[0019]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，包括：[0020]预设与所述深度突变对应的阈值t，其中，所述阈值t表示为d(k1，k2)。[0021]在所述梯度图像d(i，j)》所述阈值t时，确定所述深度图像a在(i，j)的位置存在所述深度突变。[0022]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：[0023]根据所述深度突变确定当前前景的边缘信息，并将所述边缘信息保存至坐标列表。[0024]遍历所述坐标列表内的所有坐标，并在横坐标方向取一预设的邻域。[0025]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：[0026]判断所述坐标列表内的横坐标是否处于所述邻域对应的范围。[0027]在所述横坐标处于所述范围时，将对应的所述坐标的像素值置零。[0028]可选地，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正之后，包括：[0029]根据修正后的所述前景掩模图像在所述当前前景和当前背景的过渡区设置不确定区域。[0030]通过预设的抠图算法将所述不确定区域内的像素点划分为所述当前前景或者所述当前背景。[0031]本发明还提出了一种前景图像的提取设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。[0032]本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有前景图像的提取程序，前景图像的提取程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。[0033]实施本发明的前景图像的提取方法、设备及计算机可读存储介质，通过获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵；获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换；获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像；根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。实现了一种高效的前景图像提取方案，极大地提高了前景图像的提取精度，增强了用户对于景深拍摄功能的使用体验。附图说明[0034]下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：[0035]图1是本发明涉及的一种移动终端的硬件结构示意图；[0036]图2是本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；[0037]图3是本发明前景图像的提取方法第一实施例的流程图；[0038]图4是本发明前景图像的提取方法第二实施例的第一流程图；[0039]图5是本发明前景图像的提取方法第二实施例的第二流程图；[0040]图6是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第一流程图；[0041]图7是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第二流程图；[0042]图8是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第三流程图；[0043]图9是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第四流程图；[0044]图10是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第五流程图；[0045]图11是本发明前景图像的提取方法第一实施例的人像前景图像提取示意图；[0046]图12是本发明前景图像的提取方法第二实施例的特征点匹配示意图；[0047]图13是本发明前景图像的提取方法第二实施例的两种融合的比对示意图；[0048]图14是本发明前景图像的提取方法第三实施例的梯度图像示意图；[0049]图15是本发明前景图像的提取方法第三实施例的不确定区域示意图。具体实施方式[0050]应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0051]在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。[0052]终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、便捷式媒体播放器(portablemediaplayer，pmp)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字tv、台式计算机等固定终端。[0053]后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。[0054]请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：rf(radiofrequency，射频)单元101、wifi模块102、音频输出单元103、a/v(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。[0055]下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：[0056]射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于gsm(globalsystemofmobilecommunication，全球移动通讯系统)、gprs(generalpacketradioservice，通用分组无线服务)、cdma2000(codedivisionmultipleaccess2000，码分多址2000)、wcdma(widebandcodedivisionmultipleaccess,宽带码分多址)、td-scdma(timedivision-synchronouscodedivisionmultipleaccess，时分同步码分多址)、fdd-lte(frequencydivisionduplexing-longtermevolution，频分双工长期演进)和tdd-lte(timedivisionduplexing-longtermevolution，分时双工长期演进)等。[0057]wifi属于短距离无线传输技术，移动终端通过wifi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了wifi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。[0058]音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或wifi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。[0059]a/v输入单元104用于接收音频或视频信号。a/v输入单元104可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)1041和麦克风1042，图形处理器1041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或wifi模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。[0060]移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。[0061]显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(liquidcrystaldisplay，lcd)、有机发光二极管(organiclight-emittingdiode,oled)等形式来配置显示面板1061。[0062]用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。[0063]进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。[0064]接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(i/o)端口、视频i/o端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。[0065]存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。[0066]处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。[0067]移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。[0068]尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。[0069]为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。[0070]请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的lte系统，该lte系统包括依次通讯连接的ue(userequipment，用户设备)201，e-utran(evolvedumtsterrestrialradioaccessnetwork，演进式umts陆地无线接入网)202，epc(evolvedpacketcore，演进式分组核心网)203和运营商的ip业务204。[0071]具体地，ue201可以是上述终端100，此处不再赘述。[0072]e-utran202包括enodeb2021和其它enodeb2022等。其中，enodeb2021可以通过回程(backhaul)(例如x2接口)与其它enodeb2022连接，enodeb2021连接到epc203，enodeb2021可以提供ue201到epc203的接入。[0073]epc203可以包括mme(mobilitymanagemententity，移动性管理实体)2031，hss(homesubscriberserver，归属用户服务器)2032，其它mme2033，sgw(servinggateway，服务网关)2034，pgw(pdngateway，分组数据网络网关)2035和pcrf(policyandchargingrulesfunction，政策和资费功能实体)2036等。其中，mme2031是处理ue201和epc203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。hss2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过sgw2034进行发送，pgw2035可以提供ue201的ip地址分配以及其它功能，pcrf2036是业务数据流和ip承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。[0074]ip业务204可以包括因特网、内联网、ims(ipmultimediasubsystem，ip多媒体子系统)或其它ip业务等。[0075]虽然上述以lte系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于lte系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如gsm、cdma2000、wcdma、td-scdma以及未来新的网络系统等，此处不做限定。[0076]基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本发明方法各个实施例。[0077]实施例一[0078]图3是本发明前景图像的提取方法第一实施例的流程图。一种前景图像的提取方法，该方法包括：[0079]s1、获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵。[0080]s2、获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换。[0081]s3、获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像。[0082]s4、根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。[0083]在本实施例中，请参考图11示出人像前景图像提取示意图。其中，rgb的色彩图像在经过深度学习提取掩模图像mask后，人像区域像素为255，背景区域为0，即，如图11左侧所示。mask图像在阴影部分精度不高，特别是室内灯光影响下，背后的阴影识别精度不高，容易把阴影识别为人像区域的一部分，即，如图11左边和右边示出的对比差异。由此，可能会导致一些拍摄场景下，例如证件照、大头照等，图像生成的效果不佳，例如，图11右边所示的，墙面的一部分阴影被错误地计算为人像前景部分。同样的，针对实际场景下稍微复杂的图像区域，人像区域提取的精度较低，背景等其他非人像区域很容易被识别为人像区域的一部分。基于此，本实施例提出了一种具有更高精度的前景图像提取方案。本实施例所采用的技术思路是，一方面，通过tof深度镜头获取的深度图像(红外图像)和rgb的色彩图像进行配准，将mask掩膜图像的内容对齐到深度图像对应的区域；另一方面，通过深度图像的深度信息，对人体等前景图像的mask掩膜图像进行修正(例如，人体的头部、脖子、肩膀等区域)，由此提升上述特定区域的人体等前景图像的提取精度。[0084]本实施例的有益效果在于，通过获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵；获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换；获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像；根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正。实现了一种高效的前景图像提取方案，极大地提高了前景图像的提取精度，增强了用户对于景深拍摄功能的使用体验。[0085]实施例二[0086]图4是本发明前景图像的提取方法第二实施例的第一流程图，基于上述实施例，所述获取输入的红外图像和色彩图像，并对所述红外图像和所述色彩图像进行特征点匹配，得到所述色彩图像到所述红外图像的变换矩阵，包括：[0087]s11、通过预设的深度摄像头获取当前取景的红外图像，以及通过预设的彩色镜头获取所述当前取景的色彩图像。[0088]s12、通过快速特征点提取和描述的算法，对所述红外图像与所述彩色图像的特征点进行匹配，计算得到所述特征点的所述变换矩阵。[0089]请参考图12示出的特征点匹配示意图。在本实施例中，首先，在线计算深度镜头和彩色镜头的对应关系；然后，分别获取深度镜头的红外图像和彩色镜头的彩色图像的关键点特征。可选地，本实施例以快速特征点提取和描述的特征为例，对如何计算两张图像间的对应关系进行说明。[0090]在本实施例中，由于色彩图像和红外图像的分辨率大小可能不一致，故选取orb特征作为特征描述子。orb特征提取建立在fast关键点基础上，该特征具有旋转不变性和大小不变性，因此，在本实施例中，首先，分别检测两张图像中的特征点，然后，对图像中的特征点进行匹配。即，如图12所示，对应的特征点采用直线连接。在获取到两张图像的匹配特征点，则可以计算两张图像间征点的变换矩阵m，其中：a＝m*b，a、b分别表示不同图像的特征点坐标。[0091]图5是本发明前景图像的提取方法第二实施例的第二流程图，所述获取所述色彩图像中的前景掩模图像，并根据所述变换矩阵对所述前景掩模图像进行投影变换，包括：[0092]s21、通过深度学习获取所述色彩图像中的前景轮廓信息。[0093]s22、通过所述变换矩阵将所述前景轮廓信息中的平面目标点投影至所述红外图像，得到所述平面目标点在所述红外图像中的目标点坐标。[0094]请参考图13示出的两种融合的比对示意图。在获取色彩图像到红外图像的变换矩阵m之后，接着通过变换矩阵m将mask图像的人体区域进行投影变换。如图13的左图所示，是直接将色彩图像的人像区域和红外图像进行融合，会发现出现了很大的误差。而在本实施例中，如图13的右图所示，首先，将色彩图像经过m变换后，再进行融合，由此，极大地提高了融合精度。在本实施例中，由于mask图像是针对色彩图像人体区域的掩模图，因此，在本实施例中，只需要将mask图像和深度图像进行对齐，即可使得对齐后mask的前景区域可以精确对应到深度图像中。[0095]实施例三[0096]图6是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第一流程图，基于上述实施例，可选地，所述获取输入的深度图像，并将投影变换后的所述前景掩模图像与所述深度图像进行对齐，计算得到对齐后的梯度图像，包括：[0097]s31、将所述深度图像设为a，以及，将所述梯度图像设为d。[0098]s32、根据所述深度图像计算得到所述梯度图像：[0099][0100]其中，(i，j)是所述目标点坐标，梯度图像d(i，j)是所述深度图像的像素在(i，j)和(i-1，j-1)的差值。[0101]图7是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第二流程图，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，包括：[0102]s41、预设与所述深度突变对应的阈值t，其中，所述阈值t表示为d(k1，k2)。[0103]s42、在所述梯度图像d(i，j)》所述阈值t时，确定所述深度图像a在(i，j)的位置存在所述深度突变。[0104]在本实施例中，考虑到在得到人体区域在红外图像的对应坐标后，即可知道人体区域的对应3d信息。但是，考虑到如图11所示出的，人像颈部和背景在深度图像上存在较大的深度差。因此，在本实施例中，将对输出的mask进行修正，如图1左图所示出的，mask图像同时包含前景(人体)和背景(墙面)，一个很明显的信息是，在人体边缘和背景的过度区深度信息会有个很大的差值。在本实施例中，通过上述方案对该差值进行定量分析。具体的，给定一定的阈值t，如果满足d(i，j)》t则说明图像a在(i，j)的位置存在深度突变部分，深度突变部分则是人体的边缘部分，根据获取的边缘信息对mask图像进行修正。进一步地，请参考图14示出的梯度图像示意图。该梯度图实例如图14所示，其中：图14右图是经过图14中图计算的梯度图，可以简单的理解为提取图像的边缘图。从图14中可以看出线条越明显的地方都是梯度大的地方，即d(i，j)越大，图像突变越大的地方；而线条越不明显的地方，则是d(i，j)越小的地方，图像越平滑。因此，如图14中图所示的，人像(前景图像)和背景的过度区域d(i，j)非常大。故，本实施例设置一个阈值t＝d(i，j)，当d(i，j)满足一定的阈值的时候，则认为是前景图像和背景图像的过渡区域，或者被称为不确定区域。[0105]图8是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第三流程图，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：[0106]s43、根据所述深度突变确定当前前景的边缘信息，并将所述边缘信息保存至坐标列表。[0107]s44、遍历所述坐标列表内的所有坐标，并在横坐标方向取一预设的邻域。[0108]在本实施例中，在确定存在深度突变部分后，进一步根据获取的边缘信息对mask图像进行修正。具体的，本实施例通过深度镜头获取的深度信息来对mask图像进行修正，以及，通过深度镜头和相关芯片，获取设备发射出的激光，以及分析激光飞行的时间，来计算得到高精度的深度图像。例如，如图14的中图所示，是深度镜头获取的深度图像，以此可以确定关于人像的深度图像在背景相对复杂的环境下，可以保持较高的精度。[0109]图9是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第四流程图，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正，还包括：[0110]s45、判断所述坐标列表内的横坐标是否处于所述邻域对应的范围。[0111]s46、在所述横坐标处于所述范围时，将对应的所述坐标的像素值置零。[0112]在本实施例中，考虑到由于mask图像会把部分背景错误的识别为前景，以及，本实施例上述方案中，对mask图像和深度图像经过了对齐操作，因此，在本实施例中，在深度图像和mask图像的对应前景区域内，如图14的中图所示，包含了如图14的右图示出的边缘信息，本实施例将该信息的坐标保存在coord_list坐标列表中。基于此，在本实施例中，参考图像的横坐标，遍历coord_list的所有坐标(x，y)，其中，在x方向取一定的邻域lambda_x。若mask(i，j)＝255，则取mask(i，j)＝0。其中，当i-x》lambda或x-i》lambda时，本实施例只对mask值为255的像素进行操作，特别地，人像背后的阴影容易错误的识别为前景，因而对应的坐标像素值为255，即，在满足上述邻域条件时，本实施例将mask图像对应的坐标(i，j)的像素值置0。[0113]图10是本发明前景图像的提取方法第三实施例的第五流程图，所述根据所述梯度图像的深度突变对所述前景掩模图像进行修正之后，包括：[0114]s51、根据修正后的所述前景掩模图像在所述当前前景和当前背景的过渡区设置不确定区域。[0115]s52、通过预设的抠图算法将所述不确定区域内的像素点划分为所述当前前景或者所述当前背景。[0116]在本实施例中，利用修正后的mask图像重新获取matting抠图算法的trip区域，即不确定区域。请参考图15示出的不确定区域示意图，其中，该图所示人像前景和背景的过渡区设置一个区域(白色)，该区域中有些像素可能属于背景、而有些像素可能属于前景，因此，称之为不确定区域。在本实施例中，进一步地通过预设的抠图算法将所述不确定区域内的像素点划分为所述当前前景或者所述当前背景，从而获取高精度的人像等前景图像。[0117]实施例四[0118]基于上述实施例，本发明还提出了一种前景图像的提取设备，该设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。[0119]需要说明的是，上述设备实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在设备实施例中均对应适用，这里不再赘述。[0120]实施例五[0121]基于上述实施例，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有前景图像的提取程序，前景图像的提取程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的前景图像的提取方法的步骤。[0122]需要说明的是，上述介质实施例与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在介质实施例中均对应适用，这里不再赘述。[0123]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。[0124]上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。[0125]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。[0126]上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。当前第1页12当前第1页12