图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉、增强现实和深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取待处理的人脸图像；对人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个纹理基底的比重；对多个纹理基底中满足预设过滤条件的第一纹理基底的比重进行降低处理；根据多个纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。由此，实现了定向弱化人脸瑕疵，并且能够最大程度保留人脸的真实特征，提高了美颜后人脸的真实性，降低了处理后图像与原始人脸图像的差距，并且由于不会丢失个性特征，降低了不同用户的人脸图像处理后的相似度，改善了用户体验。

Image processing method, device, electronic device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质
本公开涉及计算机
，特别涉及计算机视觉、增强现实和深度学习等人工智能
，尤其涉及图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
随着移动互联网的不断普及，社交媒体用户数量日益上升，越来越多的人们选择拍摄自己的生活状态并通过社交网络来分享，同时，为了使拍摄到的图像的展示效果更好，人们通常会对图像进行美颜处理，比如减弱皱纹、消除色斑、平滑皮肤等。然而，相关技术中对人脸图像进行美颜处理时，由于不能精确定位瑕疵位置对其进行定向去除，通常会对整个人脸区域进行磨皮等处理，从而导致美颜处理后的人脸真实性差，与原始人脸图像差距较大，且由于丢失了个性特征，使得不同用户的人脸图像处理后相似度很大，用户体验差。
技术实现思路
本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理的人脸图像；对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重；对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，其中，所述第一纹理基底为满足预设过滤条件的纹理基底；根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取待处理的人脸图像；确定模块，用于对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重；处理模块，用于对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，其中，所述第一纹理基底为满足预设过滤条件的纹理基底；生成模块，用于根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的图像处理方法。根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上所述的图像处理方法。根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据如上所述的图像处理方法。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：图1是根据本公开第一实施例的图像处理方法的流程示意图；图2是根据本公开第二实施例的图像处理方法的流程示意图；图3是根据本公开第三实施例的图像处理方法的流程示意图；图4是根据本公开第四实施例的图像处理装置的结构示意图；图5是根据本公开第五实施例的图像处理装置的结构示意图；图6是用来实现本公开实施例的图像处理方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是，本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。可以理解的是，相关技术中对人脸图像进行美颜处理时，由于不能精确定位瑕疵位置对其进行定向去除，通常会对整个人脸区域进行磨皮等处理，从而导致美颜处理后的人脸真实性差，与原始人脸图像差距较大，且由于丢失了个性特征，使得不同用户的人脸图像处理后相似度很大，用户体验差。本公开针对上述技术问题，提出一种图像处理方法，该图像处理方法，获取待处理的人脸图像后，对人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个纹理基底的比重，再对多个纹理基底中满足预设过滤条件的第一纹理基底的比重进行降低处理，进而根据多个纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。由此，实现了定向弱化人脸瑕疵，并且能够最大程度保留人脸的真实特征，提高了美颜后人脸的真实性，降低了处理后图像与原始人脸图像的差距，并且由于不会丢失个性特征，降低了不同用户的人脸图像处理后的相似度，改善了用户体验。下面参考附图描述本公开实施例的图像处理方法、装置、电子设备、非瞬时计算机可读存储介质以及计算机程序产品。首先结合图1，对本公开提供的图像处理方法进行详细描述。图1是根据本公开第一实施例的图像处理方法的流程示意图。其中，需要说明的是，本实施例提供的图像处理方法，由图像处理装置执行，其中，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在电子设备中，电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等，以实现定向弱化人脸瑕疵，并且最大程度保留人脸的真实特征。其中，电子设备，可以是任意能够进行图像处理的计算设备，例如笔记本电脑、智能手机、可穿戴设备等计算设备，本公开对此不作限制。如图1所示，图像处理方法，可以包括以下步骤：步骤101，获取待处理的人脸图像。其中，待处理的图像，可以是图像处理装置所在的电子设备中的摄像装置拍摄得到的，也可以是图像处理装置从其它设备获取的，本公开对此不作限制。待处理的人脸图像，可以为二维人脸图像，人脸图像中可以包括人脸区域。需要说明的是，本公开实施例中的图像处理装置可以通过各种公开、合法合规的方式获取待处理的人脸图像，例如可以从公开数据集处获取待处理的人脸图像，或者也可以在经过用户授权后从用户处获取待处理的人脸图像，本公开对此不作限制。在示例性实施例中，可以在经过用户A授权后，开启图像处理装置所在的电子设备的摄像装置，基于该摄像装置拍摄得到包括用户A的人脸区域的图像，并将该图像作为待处理的人脸图像；或者，也可以基于该摄像装置拍摄电子设备所在场景的多个视频帧，从多个视频帧中解析得到包括用户A的人脸区域的图像，并将该图像作为待处理的人脸图像，本公开对此不作限制。步骤102，对人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个纹理基底的比重。其中，组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，可以理解为多个作为基础的纹理图像，这些纹理图像与频率有关，每张纹理图像对应了一个频率，可以描述人脸基底成分。其中，人脸基底成分，例如可以为人脸自身具有的纹理、轮廓等。在示例性实施例中，组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，可以预先获取得到。可以理解的是，由于主成分分析方法可以通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，其中转换后的这组变量称为主成分，那么，本公开实施例中，可以采用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：/n获取待处理的人脸图像；/n对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重；/n对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，其中，所述第一纹理基底为满足预设过滤条件的纹理基底；/n根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：
获取待处理的人脸图像；
对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重；
对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，其中，所述第一纹理基底为满足预设过滤条件的纹理基底；
根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重，包括：
提取所述人脸图像的人脸纹理信息；
对所述人脸纹理信息进行人脸纹理分解，确定多个所述纹理基底以及对应的比重。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预设过滤条件包括以下条件中的至少一种：频率高于预设频率阈值、根据纹理基底以及比重确定的熵大于预设数量阈值。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸图像，包括：
根据多个所述纹理基底以及对应的处理后比重，生成目标人脸纹理信息；
根据所述目标人脸纹理信息以及所述人脸图像，生成所述目标人脸图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述目标人脸纹理信息以及所述人脸图像，生成所述目标人脸图像，包括：
确定所述人脸图像的人脸模型；
根据所述人脸模型以及所述目标人脸纹理信息，生成目标人脸区域图像；
将所述人脸图像中的人脸区域图像替换为所述目标人脸区域图像，得到所述目标人脸图像。


6.根据权利要求1或3所述的方法，其中，所述对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，包括：
确定所述预设过滤条件对应的降低比例；
按照所述降低比例对所述第一纹理基底的比重进行降低处理。


7.一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于获取待处理的人脸图像；
确定模块，用于对所述人脸图像进行人脸纹理分解，确定组成人脸纹理的多个频率的纹理基底，以及多个所述纹理基底的比重；
处理模块，用于对多个所述纹理基底中第一纹理基底的比重进行降低处理，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈睿智，章生，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11