本申请实施例提供了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取原始人物图像；对原始人物图像进行姿势关键点提取，得到源姿势关键点；对原始人物图像进行姿势解析映射，得到源姿势映射向量；对源姿势关键点、源姿势映射向量以及预设的目标姿势关键点进行拼接处理，得到融合姿势特征；通过预设的图像处理模型对融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量；对原始人物图像和源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量；通过图像处理模型对原始区域风格向量、目标姿势映射向量以及融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像。本申请能够提高合成图像的图像质量。像质量。像质量。
【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前的图像合成方法常常是通过解析映射的方式进行图像合成，得到新的合成图像，通过这一方式生成的合成图像清晰度较差，存在图像质量不高的问题，因此，如何提高合成图像的质量，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备及存储介质，旨在提高合成图像的图像质量。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种图像处理方法，所述方法包括：
[0005]获取原始人物图像；
[0006]对所述原始人物图像进行姿势关键点提取，得到源姿势关键点；
[0007]对所述原始人物图像进行姿势解析映射，得到源姿势映射向量；
[0008]对所述源姿势关键点、所述源姿势映射向量以及预设的目标姿势关键点进行拼接处理，得到融合姿势特征；
[0009]通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量；
[0010]对所述原始人物图像和所述源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量；
[0011]通过所述图像处理模型对所述原始区域风格向量、所述目标姿势映射向量以及所述融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像。
[0012]在一些实施例，所述图像处理模型包括编码网络、傅里叶残差变换网络以及解码网络，所述通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量的步骤，包括：
[0013]通过所述编码网络对所述融合姿势特征进行编码处理，得到融合姿势特征向量；
[0014]通过所述傅里叶残差变换网络对所述融合姿势特征向量进行特征提取，得到目标空间姿势特征；
[0015]通过所述解码网络对所述目标空间姿势特征进行解码处理，得到所述目标姿势映射向量。
[0016]在一些实施例，所述傅里叶残差变换网络包括实部傅里叶变换层、卷积激活层、傅里叶反变换层，所述通过所述傅里叶残差变换网络对所述融合姿势特征向量进行特征提取，得到目标空间姿势特征的步骤，包括：
[0017]通过所述实部傅里叶变换层将所述融合姿势特征向量映射至预设的频域空间，得到初始频域姿势特征；
[0018]通过所述卷积激活层对所述初始频域姿势特征进行特征放大处理，得到目标频域姿势特征；
[0019]通过所述傅里叶反变换层对所述目标频域姿势特征进行特征转换，得到所述目标空间姿势特征。
[0020]在一些实施例，所述对所述原始人物图像和所述源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量的步骤，包括：
[0021]对所述原始人物图像进行全局编码处理，得到人物全局特征向量；
[0022]对所述人物全局特征向量进行局部编码处理，得到人物风格纹理向量；
[0023]对所述源姿势映射向量进行局部编码处理，得到原始区域纹理向量；
[0024]对所述人物风格纹理向量和所述原始区域纹理向量进行特征融合，得到所述原始区域风格向量。
[0025]在一些实施例，所述通过所述图像处理模型对所述原始区域风格向量、所述目标姿势映射向量以及所述融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像的步骤，包括：
[0026]对所述融合姿势特征、所述目标姿势映射向量进行拼接处理，得到目标姿势特征向量；
[0027]对所述原始区域风格向量和目标姿势特征向量进行区域归一化处理，得到目标区域风格纹理特征；
[0028]对所述目标区域风格纹理特征进行空间感知归一化，得到目标图像纹理特征；
[0029]对所述目标图像纹理特征进行解码处理，得到所述目标合成图像。
[0030]在一些实施例，所述对所述原始区域风格向量和目标姿势特征向量进行区域归一化处理，得到目标区域风格纹理特征的步骤，包括：
[0031]对所述原始区域风格向量进行平均池化处理，得到目标风格纹理特征；
[0032]对所述目标姿势特征向量进行平均池化处理，得到目标姿势纹理特征；
[0033]对所述目标风格纹理特征和所述目标姿势纹理特征进行拼接处理，得到所述目标区域风格纹理特征。
[0034]在一些实施例，所述通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量的步骤之前，所述方法还包括预先训练所述图像处理模型，具体包括：
[0035]获取样本人物图像；
[0036]对所述样本人物图像进行姿势关键点提取，得到样本姿势关键点，并对所述样本人物图像进行姿势解析映射，得到第一姿势映射向量；
[0037]将所述样本人物图像、所述样本姿势关键点以及所述第一姿势映射向量输入至所述图像处理模型，所述图像处理模型包括第一生成器、第二生成器以及鉴别器；
[0038]通过所述第一生成器对所述样本姿势关键点以及所述第一姿势映射向量进行姿势生成处理，得到第二姿势映射向量；
[0039]通过所述第二生成器对所述样本人物图像、所述样本姿势关键点、所述第一姿势映射向量以及所述第二姿势映射向量进行图像合成处理，得到样本合成图像；
[0040]通过所述鉴别器对所述样本合成图像进行谱归一化处理，得到样本归一化特征；
[0041]通过所述图像处理模型的损失函数对所述样本归一化特征进行损失计算，得到模型损失值，并根据所述模型损失值对所述图像处理模型进行优化。
[0042]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种图像处理装置，所述装置包括：
[0043]图像获取模块，用于获取原始人物图像；
[0044]关键点提取模块，用于对所述原始人物图像进行姿势关键点提取，得到源姿势关键点；
[0045]解析映射模块，用于对所述原始人物图像进行姿势解析映射，得到源姿势映射向量；
[0046]拼接模块，用于对所述源姿势关键点、所述源姿势映射向量以及预设的目标姿势关键点进行拼接处理，得到融合姿势特征；
[0047]姿势生成模块，用于通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量；
[0048]编码模块，用于对所述原始人物图像和所述源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量；
[0049]图像合成模块，用于通过所述图像处理模型对所述原始区域风格向量、所述目标姿势映射向量以及所述融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像。
[0050]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0051]为实现上述目的，本本文档来自技高网...
【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，所述方法包括：获取原始人物图像；对所述原始人物图像进行姿势关键点提取，得到源姿势关键点；对所述原始人物图像进行姿势解析映射，得到源姿势映射向量；对所述源姿势关键点、所述源姿势映射向量以及预设的目标姿势关键点进行拼接处理，得到融合姿势特征；通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量；对所述原始人物图像和所述源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量；通过所述图像处理模型对所述原始区域风格向量、所述目标姿势映射向量以及所述融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像。2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理模型包括编码网络、傅里叶残差变换网络以及解码网络，所述通过预设的图像处理模型对所述融合姿势特征进行姿势生成处理，得到目标姿势映射向量的步骤，包括：通过所述编码网络对所述融合姿势特征进行编码处理，得到融合姿势特征向量；通过所述傅里叶残差变换网络对所述融合姿势特征向量进行特征提取，得到目标空间姿势特征；通过所述解码网络对所述目标空间姿势特征进行解码处理，得到所述目标姿势映射向量。3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述傅里叶残差变换网络包括实部傅里叶变换层、卷积激活层、傅里叶反变换层，所述通过所述傅里叶残差变换网络对所述融合姿势特征向量进行特征提取，得到目标空间姿势特征的步骤，包括：通过所述实部傅里叶变换层将所述融合姿势特征向量映射至预设的频域空间，得到初始频域姿势特征；通过所述卷积激活层对所述初始频域姿势特征进行特征放大处理，得到目标频域姿势特征；通过所述傅里叶反变换层对所述目标频域姿势特征进行特征转换，得到所述目标空间姿势特征。4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述原始人物图像和所述源姿势映射向量进行编码处理，得到原始区域风格向量的步骤，包括：对所述原始人物图像进行全局编码处理，得到人物全局特征向量；对所述人物全局特征向量进行局部编码处理，得到人物风格纹理向量；对所述源姿势映射向量进行局部编码处理，得到原始区域纹理向量；对所述人物风格纹理向量和所述原始区域纹理向量进行特征融合，得到所述原始区域风格向量。5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述通过所述图像处理模型对所述原始区域风格向量、所述目标姿势映射向量以及所述融合姿势特征进行图像合成处理，得到目标合成图像的步骤，包括：对所述融合姿势特征、所述目标姿势映射向量进行拼接处理，得到目标姿势特征向量；
对所述原始区域风格向量和目标姿势特征向量进行区域归一化处理，得到目标区域风格纹理特征；对所述目标区域风格纹理特征进行空间感知归一化，得到目标图像纹理特征；对所述目标图像纹理特征进行解码处理，得到所述目标合成图像。6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：司世景，王健宗，吴建汉，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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