一种静态图像生成动态图像处理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种静态图像生成动态图像处理系统及方法，上述方法包括：获取静态人脸照片的初始图像；根据初始图像，将所述静态人脸照片的初始图像划分成多个图像分割块；调用一个目标图像模板，获取一个初始图像转化成动态图像所需的目标图像模板；获取每个图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片；通过上述处理方法可以通过套用模板方式快速实现动态图像输出。动态图像输出。动态图像输出。

【技术实现步骤摘要】
一种静态图像生成动态图像处理系统及方法


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种静态图像生成动态图像处理系统及方法。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的不断发展，人们对于人脸照片的需求也在不断增加。在某些情况下，静态的人脸照片无法满足人们的需求，需要将其转化为动态的人脸照片。
[0003]目前，已有一些方法可以实现这一操作，但是它们存在着一些问题。例如，一些方法需要使用大量的数据进行训练，计算量巨大；同时研究发现，现有技术中上述方法生成的动态人脸照片效率低下。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种静态图像生成动态图像处理系统及方法，解决了现有技术中指出的上述技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种静态图像生成动态图像处理系统，包括初始获取模块、识别处理模块、模板调用模块、模板处理模块、图像合成模块；
[0006]初始获取模块，用于获取静态人脸照片的初始图像；
[0007]识别处理模块，用于根据初始图像，将所述静态人脸照片的初始图像划分成多个图像分割块；对多个图像分割块进行特征提取，对多个图像分割块进行特征识别，通过特征识别确定关键部位图像区域；
[0008]模板调用模块，用于调用一个目标图像模板，获取一个初始图像转化成动态图像所需的目标图像模板；基于目标图像模板确定每个关键部位图像区域在当前所述目标图像模板的区域位置；
[0009]模板处理模块，用于获取当前关键部位图像区域中对应的每个图像分割块，确定每个图像分割块在当前关键部位图像区域的基础坐标位置，再次调用所述目标图像模板的变化参数，获取每个图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；所述变化参数是指图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；
[0010]图像合成模块，用于在对每个图像分割块进行更新图像处理时，基于当前所述图像分割块的基础坐标位置，将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片。
[0011]较佳的，还包括参数获取模块；所述参数获取模块，用于预先保存变化参数。
[0012]较佳的，所述参数获取模块，具体用于按照预设相对翻转角度进行翻转，记录其关键部位图像区域在目标图像模板的区域位置变化后对应的变化参数；每组预设相对相对翻转角度均对应一组的所述变化参数。
[0013]较佳的，图像合成模块，还用于计算图像分割块的新位置；执行翻转后的图像分割块的变换：对于每个图像分割块，在计算出其新位置之后，使用双线性插值来执行变换，生成更新翻转后的图像分割块；合并多个图像分割块：将所有已变换的图像分割块合并在一起生成动态人脸照片。
[0014]相应地，本专利技术提供一种静态图像生成动态图像处理方法，所述方法应用上述静态图像生成动态图像处理系统，所述方法包括如下操作步骤：
[0015]获取静态人脸照片的初始图像；
[0016]根据初始图像，将所述静态人脸照片的初始图像划分成多个图像分割块；对多个图像分割块进行特征提取，对多个图像分割块进行特征识别，通过特征识别确定关键部位图像区域；
[0017]调用一个目标图像模板，获取一个初始图像转化成动态图像所需的目标图像模板；基于目标图像模板确定每个关键部位图像区域在当前所述目标图像模板的区域位置；
[0018]然后获取当前关键部位图像区域中对应的每个图像分割块，确定每个图像分割块在当前关键部位图像区域的基础坐标位置，再次调用所述目标图像模板的变化参数，获取每个图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；所述变化参数是指图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；
[0019]在对每个图像分割块进行更新图像处理时，基于当前所述图像分割块的基础坐标位置，将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片。
[0020]较佳的，在获取静态人脸照片的初始图像执行之前，还包括预先保存变化参数。
[0021]较佳的，所述预先保存变化参数，具体包括：按照预设相对翻转角度进行翻转，记录其关键部位图像区域在目标图像模板的区域位置变化后对应的变化参数；每组预设相对相对翻转角度均对应一组的所述变化参数。
[0022]较佳的，在对每个图像分割块进行更新图像处理时，基于当前所述图像分割块的基础坐标位置，将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片：
[0023]计算图像分割块的新位置：
[0024]执行翻转后的图像分割块的变换：对于每个图像分割块，在计算出其新位置之后，使用双线性插值来执行变换，生成更新翻转后的图像分割块；
[0025]合并多个图像分割块：将所有已变换的图像分割块合并在一起生成动态人脸照片。
[0026]与现有技术相比，本专利技术实施例至少存在如下方面的技术优势：
[0027]分析本专利技术提供的上述一种静态图像生成动态图像处理系统及方法可知，在具体应用时，获取静态人脸照片的初始图像；
[0028]根据初始图像，将所述静态人脸照片的初始图像划分成多个图像分割块；对多个图像分割块进行特征提取，对多个图像分割块进行特征识别，通过特征识别确定关键部位图像区域；
[0029]调用一个目标图像模板，获取一个初始图像转化成动态图像所需的目标图像模板；基于目标图像模板确定每个关键部位图像区域在当前所述目标图像模板的区域位置；
然后获取当前关键部位图像区域中对应的每个图像分割块，确定每个图像分割块在当前关键部位图像区域的基础坐标位置，再次调用所述目标图像模板的变化参数，获取每个图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；所述变化参数是指图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；
[0030]在对每个图像分割块进行更新图像处理时，基于当前所述图像分割块的基础坐标位置，将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片；
[0031]通过对图像套用目标图像模块进行动态优化处理，随后更新变换融合后得到翻转后的图像，通过翻转后的图像与初始图像进行对比可以等到动态图像。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1为本专利技术实施例一提供的一种静本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种静态图像生成动态图像处理系统，其特征在于，包括初始获取模块、识别处理模块、模板调用模块、模板处理模块、图像合成模块；初始获取模块，用于获取静态人脸照片的初始图像；识别处理模块，用于根据初始图像，将所述静态人脸照片的初始图像划分成多个图像分割块；对多个图像分割块进行特征提取，对多个图像分割块进行特征识别，通过特征识别确定关键部位图像区域；模板调用模块，用于调用一个目标图像模板，获取一个初始图像转化成动态图像所需的目标图像模板；基于目标图像模板确定每个关键部位图像区域在当前所述目标图像模板的区域位置；模板处理模块，用于获取当前关键部位图像区域中对应的每个图像分割块，确定每个图像分割块在当前关键部位图像区域的基础坐标位置，再次调用所述目标图像模板的变化参数，获取每个图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；所述变化参数是指图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量；图像合成模块，用于在对每个图像分割块进行更新图像处理时，基于当前所述图像分割块的基础坐标位置，将当前所述图像分割块按照得到所述图像分割块其在目标图像模板中的块位置偏移量和块相对翻转角度偏移量进行变换，并将它们合并在一起，生成动态人脸照片。2.根据权利要求1所述的一种静态图像生成动态图像处理系统，其特征在于，还包括参数获取模块；所述参数获取模块，用于预先保存变化参数。3.根据权利要求2所述的一种静态图像生成动态图像处理系统，其特征在于，所述参数获取模块，具体用于按照预设相对翻转角度进行翻转，记录其关键部位图像区域在目标图像模板的区域位置变化后对应的变化参数；每组预设相对相对翻转角度均对应一组的所述变化参数。4.根据权利要求3所述的一种静态图像生成动态图像处理系统，其特征在于，图像合成模块，还用于计算图像分割块的新位置；执行翻转后的图像分割块的变换：对于每个图像分割块，在计算出其新位置之后，使用双线性插值来执行变换，生成更新翻转后的图像分割块；合并多个图像分割块：将所有已变换的图像分割块合并在一起生成动态人脸照片。5.一种静态图像生成动态图像处理方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：于中阳，张萌飞，
申请(专利权)人：上海芯赛云计算科技有限公司，
类型：发明
国别省市：