一种图像处理方法、电子设备及可读存储介质技术

本申请公开了一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待处理图像；基于预设像素条件，对待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到待处理图像对应的图像掩膜；将待处理图像和图像掩膜输入皮肤区域识别模型，皮肤区域识别模型基于图像掩膜对待处理图像进行肤色识别处理，得到待处理图像的皮肤区域图像；图像掩膜已经处于划定了皮肤区域所处的大致范围，因此皮肤区域识别模型可以将有限的计算能力投入到该大致范围内，对该范围内各个部分是否为皮肤区域进行高准确率的识别，进而利用有限的计算能力得到高准确率的皮肤区域图像。率的皮肤区域图像。率的皮肤区域图像。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、电子设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]在视频直播等领域，直播用户通常会使用美白、磨皮等美颜功能对自身的图像进行处理。美白等美颜功能需要对原始图像进行检测，识别出其中的皮肤部分，并在皮肤部分内进行美白等处理。由于美白等处理会降低图像的清晰度，因此若皮肤部分的选择准确率较差，则会将某些非皮肤的图像错认为皮肤，对这些图像进行美白等处理不会提高美白效果，而会造成处理后图像的清晰度降低。皮肤识别由直播用户使用的直播终端执行，由于直播终端的计算能力有限，因此其上无法部署对计算能力要求较高的大型图像分割模型。通常部署轻量级的图像分割模型，或采用传统的基于像素值进行分割的方式进行皮肤部分的识别。然而，轻量级的图像分割模型收到计算性能的影响，识别准确率较差，传统方法的准确率同样较低。因此使得美白处理后的图像清晰度较低。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种图像处理方法、电子设备及计算机可读存储介质，能够得到高准确率的皮肤区域图像。
[0004]为解决上述技术问题，第一方面，本申请提供了一种图像处理方法，包括：
[0005]获取待处理图像；
[0006]基于预设像素条件，对所述待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到所述待处理图像对应的图像掩膜；
[0007]将所述待处理图像和所述图像掩膜输入皮肤区域识别模型，所述皮肤区域识别模型基于所述图像掩膜对所述待处理图像进行肤色识别处理，得到所述待处理图像的皮肤区域图像。
[0008]可选地，所述基于预设像素条件，对所述待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到所述待处理图像对应的图像掩膜，包括：
[0009]提取所述像素在各个色彩通道的所述像素值，并判断各个所述像素值之间是否满足所述预设像素条件规定的任一像素值关系；
[0010]若不满足任一所述像素值关系，则确定所述像素的所述检测结果为非肤色；
[0011]若满足目标像素值关系，则判断各个所述像素值是否处于所述目标像素值关系对应的像素值区间；
[0012]若处于所述像素值区间，则确定所述像素的所述检测结果为肤色；
[0013]若不处于所述像素值区间，则确定所述像素的所述检测结果为非肤色。
[0014]将所述待处理图像中所述检测结果为肤色的像素的像素值确定为第一像素值，并将所述待处理图像中所述检测结果为非肤色的像素的像素值确定为第二像素值，得到所述
图像掩膜；其中，第一像素值和第二像素值不同。
[0015]可选地，所述皮肤区域识别模型包括图像调整网络，所述皮肤区域识别模型基于所述图像掩膜对所述待处理图像进行肤色识别处理，得到所述待处理图像的皮肤区域图像，包括：
[0016]利用所述图像调整网络对所述待处理图像和所述图像掩膜进行尺寸调节处理，得到预处理图像；所述预处理图像的长边和宽边的像素数量均为4的倍数；
[0017]将所述预处理图像输入所述皮肤区域识别模型中的多层网络，得到所述皮肤区域图像。
[0018]可选地，所述皮肤区域识别模型包括多层网络，所述多层网络包括特征提取子网络，所述特征提取子网络中包括若干个卷积模块，所述卷积模块具有倒残差结构和注意力机制结构，所述倒残差结构采用深度可分离卷积。
[0019]可选地，所述卷积模块的输入通道数和输出通道数为4的倍数。
[0020]可选地，所述皮肤区域识别模型包括多层网络，所述多层网络包括上采样子网络，所述上采样子网络具有若干个相邻交替的缩放层和反卷积层。
[0021]可选地，还包括：
[0022]对所述皮肤区域图像进行肤色美白处理，得到所述待处理图像对应的美白图像。
[0023]可选地，所述皮肤区域识别模型利用训练数据集训练得到，所述训练数据集的获取过程包括：
[0024]获取多个初始图像；
[0025]将所述初始图像输入人体解析分割模型，得到各个所述初始图像对应的多个候选标记结果；
[0026]利用目标标记结果对所述初始图像进行标注，得到初始训练图像，利用所述初始训练图像作为训练图像掩膜，与所述初始图像在若干个色彩通道对应的色彩图像构成训练数据，并将所述训练数据加入所述训练数据集；所述目标标记结果为与皮肤相关的所述候选标记结果。
[0027]可选地，所述皮肤区域识别模型的训练过程，包括：
[0028]按照预设训练批次大小，从所述训练数据集中选择多个目标训练数据；
[0029]将所述目标训练数据输入初始模型，得到输出的训练皮肤区域图像；
[0030]基于所述训练皮肤区域图像和所述初始训练图像，利用优化器，按照预设学习速率调节所述初始模型的网络参数；
[0031]若检测到满足训练完成条件，则将参数调节后的初始模型确定为所述皮肤区域识别模型。
[0032]可选地，所述将所述目标训练数据输入初始模型，得到输出的训练皮肤区域图像，包括：
[0033]将所述目标训练数据中的目标色彩图像和目标初始训练图像输入所述初始模型的特征提取子网络，得到多通道特征图；
[0034]将所述多通道特征图输入所述初始模型的上采样子网络，得到所述训练皮肤区域图像。
[0035]第二方面，本申请还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：
[0036]所述存储器，用于保存计算机程序；
[0037]所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现上述的图像处理方法。
[0038]第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的图像处理方法。
[0039]本申请提供的图像处理方法，获取待处理图像；基于预设像素条件，对待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到待处理图像对应的图像掩膜；将待处理图像和图像掩膜输入皮肤区域识别模型，皮肤区域识别模型基于图像掩膜对待处理图像进行肤色识别处理，得到待处理图像的皮肤区域图像。
[0040]可见，该方法将传统皮肤识别方法和图像分割算法相结合，使得在计算能力有限的直播终端上也能够进行准确地皮肤区域识别。在获取待处理图像后，利用预设像素条件，从像素值角度进行肤色的检测，得到反应像素值是否表征肤色的检测结果。利用检测结果可以生成对应的图像掩膜，图像掩膜为标记待处理图像中肤色部分的图像。由于肤色的范围较广，且部分非皮肤的物体同样具有肤色，因此图像掩膜同样标记了待处理图像中并不是皮肤的物体。但是，预处理图像也排除了待处理图像中明显不可能为皮肤的部分，初步划定了皮肤所处的范围。皮肤区域识别模型在终端上部署，受到终端计算能力的限制，其直接对待处理图像进行识别的准确率较低。本申请在得到图像掩膜后，将其与待处理图像共同输入皮肤区域识别模型中。皮肤区域识别模型可以在图像掩膜的基础上，对待处理图像进行进一步识别，将初步本文档来自技高网...

【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，包括：获取待处理图像；基于预设像素条件，对所述待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到所述待处理图像对应的图像掩膜；将所述待处理图像和所述图像掩膜输入皮肤区域识别模型，所述皮肤区域识别模型基于所述图像掩膜对所述待处理图像进行肤色识别处理，得到所述待处理图像的皮肤区域图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于预设像素条件，对所述待处理图像中各个像素的像素值进行匹配检测，得到所述待处理图像对应的图像掩膜，包括：提取所述像素在各个色彩通道的所述像素值，并判断各个所述像素值之间是否满足所述预设像素条件规定的任一像素值关系；若不满足任一所述像素值关系，则确定所述像素的所述检测结果为非肤色；若满足目标像素值关系，则判断各个所述像素值是否处于所述目标像素值关系对应的像素值区间；若处于所述像素值区间，则确定所述像素的所述检测结果为肤色；若不处于所述像素值区间，则确定所述像素的所述检测结果为非肤色；将所述待处理图像中所述检测结果为肤色的像素的像素值确定为第一像素值，并将所述待处理图像中所述检测结果为非肤色的像素的像素值确定为第二像素值，得到所述图像掩膜；其中，第一像素值和第二像素值不同。3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述皮肤区域识别模型包括图像调整网络，所述皮肤区域识别模型基于所述图像掩膜对所述待处理图像进行肤色识别处理，得到所述待处理图像的皮肤区域图像，包括：利用所述图像调整网络对所述待处理图像和所述图像掩膜进行尺寸调节处理，得到预处理图像；所述预处理图像的长边和宽边的像素数量均为4的倍数；将所述预处理图像输入所述皮肤区域识别模型中的多层网络，得到所述皮肤区域图像。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述皮肤区域识别模型包括多层网络，所述多层网络包括特征提取子网络，所述特征提取子网络中包括若干个卷积模块，所述卷积模块具有倒残差结构和注意力机制结构，所述倒残差结构采用深度可分离卷积。5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述卷积模块的输入通道数和输出通道数为4的倍数。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：曾梓华，董治，雷兆恒，
申请(专利权)人：腾讯音乐娱乐科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：