图像去皱处理方法、系统、终端设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种图像去皱处理方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：根据瑕疵图集和皱纹图集训练映射网络，并根据训练后的所述映射网络和皱纹图集训练粗修网络；将待处理图像和掩码图输入训练后的所述粗修网络进行图像修复，得到第一修复图像；将所述第一修复图和所述掩码图输入精修网络进行图像修复，得到第二修复图像，并将所述第二修复图像与所述第一修复图像进行图像叠加，得到去皱图像。本发明专利技术通过训练映射网络的方式减小真实数据与模拟数据间分布差异对修复模型的影响，通过粗修网络和精修网络对将第一修复图进行由粗糙到精细的人像皱纹修复，降低了涂抹感的现象。象。象。

【技术实现步骤摘要】
图像去皱处理方法、系统、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像去皱处理方法、系统、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着数码成像设备的成像分辨率的提高，通过数码成像设备获得的图像中一般都可以清晰地出呈现人脸中的面部皱纹。因此，用户对面部皱纹处理的需求越来越强，如何对图像中的面部皱纹进行处理，已经成为本领域技术人员需要解决的技术问题。
[0003]现有的图像去皱处理过程中，识别到皱纹后，在皱纹区域采用相似处替换或泊松融合等方法进行皱纹去除，但由于缺乏对图片整体语义信息的理解，容易出现涂抹感严重，皱纹断层等现象，降低了图像去皱处理的效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种图像去皱处理方法、系统、终端设备及存储介质，旨在解决现有的图像去皱处理过程中，由于缺乏对图片整体语义信息的理解，所导致的图像去皱处理效果低下的问题。
[0005]本专利技术实施例是这样实现的，一种图像去皱处理方法，所述方法包括：
[0006]根据瑕疵图集和皱纹图集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像去皱处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据瑕疵图集和皱纹图集训练映射网络，并根据训练后的所述映射网络和皱纹图集训练粗修网络；将待处理图像和掩码图输入训练后的所述粗修网络进行图像修复，得到第一修复图像；将所述第一修复图和所述掩码图输入精修网络进行图像修复，得到第二修复图像，并将所述第二修复图像与所述第一修复图像进行图像叠加，得到去皱图像。2.如权利要求1所述的图像去皱处理方法，其特征在于，所述根据瑕疵图集和皱纹图集训练映射网络，包括：分别对所述瑕疵图集和所述皱纹图集进行抽样，得到瑕疵抽样图和皱纹模拟抽样图；分别将所述瑕疵抽样图和所述皱纹模拟抽样图输入所述映射网络中的编码器进行图像编码，得到瑕疵隐向量和皱纹模拟隐向量；将所述瑕疵隐向量和所述皱纹模拟隐向量，输入所述映射网络中的解码器进行图像解码，得到瑕疵解码图像和皱纹模拟解码图像；根据所述瑕疵抽样图、所述皱纹模拟抽样图、所述瑕疵解码图像和所述皱纹模拟解码图像进行损失计算，得到所述映射网络的图像重构损失值；根据所述瑕疵隐向量、所述皱纹模拟隐向量进行相似度损失计算，得到所述映射网络的特征损失值，并根据所述特征损失值与所述图像重构损失值构成所述映射网络的模型损失值；根据所述模型损失值对所述映射网络进行参数更新，直至所述映射网络收敛。3.如权利要求2所述的图像去皱处理方法，其特征在于，所述根据所述瑕疵抽样图、所述皱纹模拟抽样图、所述瑕疵解码图像和所述皱纹模拟解码图像进行损失计算所采用的公式为：式为：所述根据所述瑕疵隐向量、所述皱纹模拟隐向量进行相似度损失计算所采用的公式为：L
D
＝E
r～R
[ReLU(1
‑
D(E(r)))]+E
x～X
[ReLU(D((x)))]；L
E
＝
‑
E
x～X
[D(E(x))]其中，r是所述皱纹模拟抽样图，x是所述瑕疵抽样图，x
′
是所述瑕疵解码图像，r
′
是所述皱纹模拟解码图像，G
k
是VGG模型的第k层，D是判别器，E是编码器。4.如权利要求1所述的图像去皱处理方法，其特征在于，所述根据训练后的所述映射网络和训练图集训练粗修网络，包括：对所述训练图集进行抽...

【专利技术属性】
技术研发人员：周勉，邹嘉伟，
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：