图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：获取待处理图像，所述待处理图像具有第一场景风格；对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的卷积特征谱；对所述卷积特征谱进行上采样处理，以增大所述卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。通过本申请，能够使得生成的处理图像中的对象与图像背景之间不存在差异，所得到的处理图像更加自然。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
本申请实施例涉及互联网
，涉及但不限于一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
在图像处理模型的训练过程中，需要提供具有多样化风格的样本图像，因此需要提供包括有多样化风格图像的图像数据库，将图像数据库中的图像作为样本图像进行模型训练，以得到更加准确的图像处理模型。为了得到具有多样化风格图像的图像数据库，通常需要对图像的风格进行转化，以扩充图像数据库，例如，对图像的色调和亮度等进行调整，以得到转化后的具有新的风格的图像。相关技术中，通常采用基于硬编码的图像风格转化方法或者基于生成对抗网络(GAN，GenerativeAdversarialNetworks)的图像风格转化方法，对图像的风格进行转化，以得到具有新的风格的图像。但是，相关技术中的方法，仅能够实现对图像局部区域的对象(例如按钮)进行针对性的风格转化，因此，生成的新图像中的对象与图像背景之间会存在一定的差异，从而会使得所生成的新图像不够自然。
技术实现思路
本申请实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过依次对待处理图像进行特征提取和上采样处理，得到上采样特征谱，并基于上采样特征谱确定出具有第二场景风格的处理图像，如此，能够确定出整体与待处理图像具有不同风格的处理图像，且生成的处理图像整体更加自然。本申请实施例的技术方案是这样实现的：本申请实施例提供一种图像处理方法，包括：获取待处理图像，所述待处理图像具有第一场景风格；>对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的卷积特征谱；对所述卷积特征谱进行上采样处理，以增大所述卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。本申请实施例提供一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取待处理图像，所述待处理图像具有第一场景风格；特征提取模块，用于对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的卷积特征谱；上采样处理模块，用于对所述卷积特征谱进行上采样处理，以增大所述卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；确定模块，用于根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。本申请实施例提供一种图像处理设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现上述的方法。本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现上述的方法。本申请实施例具有以下有益效果：通过依次对待处理图像进行特征提取和上采样处理，得到上采样特征谱，并基于上采样特征谱确定出处理图像，所确定出的具有第二场景风格的处理图像，区别于具有第一场景风格的待处理图像，如此，由于生成处理图像的过程不是对待处理图像的局部对象进行针对性的风格转化处理，因此能够使得生成的处理图像中的对象与图像背景之间不存在差异，所得到的处理图像更加自然。附图说明图1是本申请实施例提供的图像处理系统10的一个可选的架构示意图；图2A是本申请实施例提供的图像处理系统10应用于区块链系统的一个可选的结构示意图；图2B是本申请实施例提供的区块结构的一个可选的示意图；图3是本申请实施例提供的服务器300的结构示意图；图4是本申请实施例提供的图像处理方法的一个可选的流程示意图；图5是本申请实施例提供的数据扩充方法的一个可选的流程示意图；图6是本申请实施例提供的数据扩充方法的一个可选的流程示意图；图7A是本申请实施例提供的待处理图像的示意图；图7B是本申请实施例提供的处理图像的示意图；图8是本申请实施例提供的数据扩充方法的一个可选的流程示意图；图9是本申请实施例提供的循环生成对抗网络的结构示意图；图10是本申请实施例提供的循环生成对抗网络的训练方法的流程示意图；图11是本申请实施例提供的图像检测方法的一种可选的流程示意图；图12是本申请实施例提供的不同游戏的UI场景的示例图；图13A是本申请实施例提供的一种风格转换过程示意图；图13B是本申请实施例提供的另一种风格转换过程示意图；图14是本申请实施例提供的基于循环生成对抗网络的游戏风格转换流程示意图；图15是本申请实施例提供的循环生成对抗网络的结构示意图；图16是本申请实施例提供的生成网络的网络结构示意图；图17是本申请实施例提供的判别网络的网络结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，所描述的实施例不应视为对本申请的限制，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。除非另有定义，本申请实施例所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请实施例的
的技术人员通常理解的含义相同。本申请实施例所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。为了更好地理解本申请实施例中提供的图像处理方法，首先对相关技术中的图像数据库扩充方法进行说明：相关技术中，在进行图像数据库的扩充时，尤其是对游戏场景图像数据库进行扩充时，通常通过以下两种方式对游戏场景图像的风格进行转化处理：方式一：基于硬编码的游戏风格转化方法，这里的硬编码是指用规则改变游戏场景图像的色调和亮度，即人工定义一些规则来改变游戏场景图像的色调和亮度。该方案能在一定程度上增加游戏场景的多样性，但生成的图像可能存在色调和亮度不自然的情况，因为本质上还是在原始的图像基础上进行小的修改，所以生成的图像不太自然。方式二：基于GAN网络的游戏按钮生成方法，其能针对每种按钮训练GAN模型，能根据随机的噪声特征生成新的游戏按钮，将新的游戏按钮替换对应类别的游戏按钮，形成新的游戏场景图像，来增加图像数据库中的图像数量。该方案能起到一定的扩充图像数据库的作用，但由于生成的按钮风格和游戏背景之间存在一定的差异，这种方式生成的图像也不够自然。基于相关技术所存在的上述至少一个问题，本申请实施例提供一种图像处理方法，首先，在图像数据库中获取待处理图像，待处理图像具有第一场景风格；然后，对待处理图像进行特征提取，得到待处理图像的卷积特征谱；并对卷积特征谱进行上采样处理，以增大卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；最后，根据上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。如此，由于生成处理图像的过程不是对待处理图像的局部对象进行针对性的风格转化处理，因此能够使得生成的处理图像中的对象与图像背景之间不存在差异，所得到的处理图像更加自然。下面说明本申请实施例提供的图像处本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理图像，所述待处理图像具有第一场景风格；/n对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的卷积特征谱；/n对所述卷积特征谱进行上采样处理，以增大所述卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；/n根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理图像，所述待处理图像具有第一场景风格；
对所述待处理图像进行特征提取，得到所述待处理图像的卷积特征谱；
对所述卷积特征谱进行上采样处理，以增大所述卷积特征谱的特征谱参数，得到上采样特征谱；
根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像中包括第一背景图像和至少一个第一可操作对象，所述第一可操作对象和所述第一背景图像均具有所述第一场景风格；
对应地，所述处理图像中包括第二背景图像和至少一个第二可操作对象，所述第二可操作对象和所述第二背景图像均具有所述第二场景风格。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像包括第一区域和第二区域；所述方法还包括：
依次对所述第一区域进行所述特征提取和所述上采样处理，对应得到所述第一区域的上采样特征谱；
依次对所述第二区域进行所述特征提取和所述上采样处理，对应得到所述第二区域的上采样特征谱；
所述根据所述上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像，包括：
根据所述第一区域的上采样特征谱和所述第二区域的上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一区域的上采样特征谱和所述第二区域的上采样特征谱，确定出具有第二场景风格的处理图像，包括：
根据所述第一区域的上采样特征谱，确定出所述第一区域对应的第一部分图像；
根据所述第二区域的上采样特征谱，确定出所述第二区域对应的第二部分图像；
对所述第一部分图像和所述第二部分图像进行融合，形成所述处理图像；
其中，所述第一部分图像的场景风格与所述第二部分图像的场景风格不同，且所述第一部分图像的场景风格与所述第二部分图像的场景风格共同形成所述第二场景风格。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一区域为游戏背景图像，所述第二区域为游戏操作对象；所述方法还包括：
在素材库中匹配出与所述游戏背景图像和所述游戏操作对象对应的素材；
将所述素材添加到所述处理图像上。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述处理图像存储至图像数据库中，以形成扩充后的图像数据库；
在所述扩充后的图像数据库中获取具有所述第二场景风格的目标图像；
依次对所述目标图像进行所述特征提取和所述上采样处理，以实现对所述目标图像进行风格转换处理，得到具有第三场景风格的处理图像，其中，所述第三场景风格是与所述第一场景风格相同的风格；
将具有所述第三场景风格的处理图像存储至所述扩充后的图像数据库中。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用循环生成对抗网络确定出具有所述第二场景风格的所述处理图像；
其中，所述循环生成对抗网络通过以下步骤训练得到：
将具有第一样本风格的样本图像输入至第一生成网络，得到第一样本输出图...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，张力柯，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44