图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及图像处理技术领域，通过获取待处理图像，其中，待处理图像包括人像，然后，判断待处理图像中的人像是否处于张嘴状态，若是，则将待处理图像输入预先训练的牙齿美化模型进行牙齿美化，得到牙齿美化结果图像，无需其他操作，即可对图像中不完美的牙齿图像进行牙齿美化的图像处理，提高了用户体验。用户体验。用户体验。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质。

技术介绍

[0002]美颜滤镜自流行以来，已经成为全民社交网络的一种呈现方式，它通过人脸检测、特征点定位、特效处理、磨皮美白等方式将图像进行美化。美颜技术为网络社交中的人们搭建了一个装饰自己的梦幻舞台，人们在这样的舞台中尽情地展示自己。
[0003]目前的美颜处理均仅仅针对面部或躯干进行美化调整，例如，都对人像进行磨皮、瘦脸等美颜操作，存在不能美化牙齿的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请提供了一种图像处理方法、装置、电子设备和可读存储介质，以改善上述问题。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种图像处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：
[0006]获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括人像；
[0007]判断所述待处理图像中的人像是否处于张嘴状态，若是，则将所述待处理图像输入预先训练的牙齿美化模型进行牙齿美化，得到牙齿美化结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：获取待处理图像，其中，所述待处理图像包括人像；判断所述待处理图像中的人像是否处于张嘴状态，若是，则将所述待处理图像输入预先训练的牙齿美化模型进行牙齿美化，得到牙齿美化结果图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述电子设备存储有预先构建的训练数据集及预先构建的神经网络，所述训练数据集包括多张牙齿图像，所述方法还包括获得图像处理模型的步骤，该步骤包括：获取原始图像以及第一目标牙齿图像，其中，所述原始图像包括露出牙齿的人像，所述原始图像以及所述第一目标牙齿图像是从所述训练数据集中任意选取得到的，且所述原始图像与所述第一目标牙齿图像不同；将所述原始图像以及所述第一目标牙齿图像作为训练样本，输入所述神经网络，得到对所述原始图像上人像的牙齿进行美化后的初步结果图像；利用所述初步结果图像与所述原始图像，计算预设的损失函数的损失值；判断所述损失值是否小于第一预设阈值，若是，则将所述神经网络作为牙齿美化模型，若否，则采用反向传播算法更新所述神经网络的参数，再次执行获取原始图像以及第一目标牙齿图像，至判断损失值是否小于第一预设阈值的步骤，直至重新计算得到的输出值小于所述第一预设阈值，得到牙齿美化模型。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述损失函数包括L1损失函数、L2损失函数、感知损失函数及生成对抗损失函数；所述利用所述初步结果图像与所述原始图像，计算预设的损失函数的损失值的步骤包括：根据所述初步结果图像与所述原始图像，计算所述L1损失函数的第一输出值；根据所述初步结果图像与所述原始图像，计算所述L2损失函数的第二输出值；根据所述初步结果图像与所述原始图像，计算所述感知损失函数的第三输出值；根据所述初步结果图像与所述原始图像，计算所述生成对抗损失函数的第四输出值；计算所述第一输出值、所述第二输出值、所述第三输出值及所述第四输出值的和值，将所述和值作为所述损失值。4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述电子设备还存储有预先训练的感知模型，所述感知模型包括多个感知层；所述根据所述初步结果图像与所述原始图像，计算所述感知损失函数的第三输出值的步骤包括：将所述初步结果图像输入所述感知模型，得到每个所述感知层输出的第一特征图；将所述原始图像输入所述感知模型，得到每个所述感知层输出的第二特征图；根据全部所述第一特征图及所述第二特征图，按照以下公式计算所述感知损失函数的第三输出值：其中，L
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为所述感知损失函数，为第i个感知层输出的第一特征图，为第i个感知层输出的第二特征图。
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【专利技术属性】
技术研发人员：齐子铭，刘兴云，李志阳，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：