[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

从待处理图像中识别得到至少一个待处理的目标人脸图像；

对所述至少一个待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到至少一个表情处理后的目标人脸图像；

将至少一个表情处理后的目标人脸图像与所述待处理图像进行融合处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待处理图像中识别得到至少一个待处理的目标人脸图像，包括：

从待处理图像中识别得到至少一个人物对象；

识别各个人物对象的对象信息；

基于各个人物对象的对象信息，确定出至少一个待处理的目标人脸图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到至少一个表情处理后的目标人脸图像，包括：

识别所述至少一个待处理的目标人脸图像的对象信息；

基于任一待处理的目标人脸图像的对象信息，确定针对该待处理的目标人脸图像的表情处理方式，所述表情处理方式包括以下至少一项：变鬼脸处理、变笑脸处理、变惊恐处理、变愤怒处理；

基于确定的针对各个待处理的目标人脸图像的表情处理方式，分别对各个待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到至少一个表情处理后的目标人脸图像。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述对象信息包括以下至少一项：位置信息、表情信息、姿态信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对任一待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到表情处理后的目标人脸图像，包括：

确定任一待处理的目标人脸图像的多个关键部位的原始参数信息，所述关键部位包括眉毛、眼睛、嘴角、脸颊；

基于任一待处理的目标人脸图像的多个关键部位的原始参数信息以及预先确定的多个关键部位的目标参数，分别对多个关键部位进行调整处理，得到表情处理后的目标人脸图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述多个关键部位的目标参数是通过以下方式学习得到的：

基于深度学习的方式通过学习所述任一待处理的目标人脸对应的人物对象的多帧人脸图像得到的；

基于深度学习的方式通过学习多帧人脸图像得到的到的。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述至少一个待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到至少一个表情处理后的目标人脸图像，包括：

确定任一待处理的目标人脸图像的原始嘴部参数信息，确定相应的待处理目标人脸图像的目标牙齿模型信息；

基于所述目标牙齿模型信息以及相应的待处理的目标人脸图像的原始嘴部参数信息，对该待处理目标人脸图像进行表情处理，得到表情处理后的目标人脸图像。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于从待处理图像中识别得到至少一个待处理的目标人脸图像；

表情处理模块，用于对所述识别模块识别得到的所述至少一个待处理的目标人脸图像进行表情处理，得到至少一个表情处理后的目标人脸图像；

融合处理模块，用于将所述表情处理模块处理得到的至少一个表情处理后的目标人脸图像与所述待处理图像进行融合处理，得到目标图像。

9.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器和存储器；

所述存储器，用于存储操作指令；

所述处理器，用于通过调用所述操作指令，执行上述权利要求1-7中任一项所述的图像处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7中任一项所述的图像处理方法。