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龙图腾网获悉深圳万兴软件有限公司申请的专利一种抠像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210713222.2，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种抠像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质是由陈信宇设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抠像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抠像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：分别获取初始前景图像、背景图像和初始前景图像对应的alpha图像；通过深度学习模型对初始前景图像和背景图像进行颜色分布转换，并由深度学习模型输出第一前景图像；分别计算初始前景图像和第一前景图像各自对应的RGB平均值，并根据RGB平均值转换得到对应的第二前景图像；将第二前景图像、背景图像和alpha图像进行融合，并将融合后的图像作为最终的抠像数据。本发明通过颜色分布转换，并结合RGB平均值对初始前景图像转换，再与背景图像和alpha图像进行融合，改善抠像数据的生成质量。同时，仅需要更换背景图像，即可生成新的抠像数据，如此可以提高抠像数据的生成效率。

本发明授权一种抠像数据生成方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种抠像数据生成方法，其特征在于，包括： 分别获取初始前景图像、背景图像和所述初始前景图像对应的alpha图像； 通过深度学习模型对所述初始前景图像和背景图像进行颜色分布转换，并由所述深度学习模型输出第一前景图像；所述深度学习模型为SSH自监督合成框架； 分别计算所述初始前景图像和第一前景图像各自对应的RGB平均值，并根据所述RGB平均值转换得到对应的第二前景图像； 将所述第二前景图像、背景图像和alpha图像进行融合，并将融合后的图像作为最终的抠像数据； 所述通过深度学习模型对所述初始前景图像和背景图像进行颜色分布转换，并由所述深度学习模型输出第一前景图像，包括： 通过SSH自监督合成框架中的内容网络提取所述初始前景图像中的内容特征，以及通过SSH自监督合成框架中的参考网络提取所述背景图像中的外观特征； 通过SSH自监督合成框架中的融合网络对所述内容特征和外观特征进行融合，得到所述第一前景图像； 所述分别计算所述初始前景图像和第一前景图像各自对应的RGB平均值，并根据所述RGB平均值转换得到对应的第二前景图像，包括： 按照下式计算并转换得到所述第二前景图像： F’’=F-meanF-meanF’ 式中，F’’为所述第二前景图像，F’为第一前景图像，F为初始前景图像，mean为RGB平均值。

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