[发明专利]图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201911335708.1 申请日: 2019-12-23
公开(公告)号: CN111127378A 公开(公告)日: 2020-05-08
发明(设计)人: 朱圣晨 申请(专利权)人: OPPO广东移动通信有限公司
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50;G06N3/04
代理公司: 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 代理人: 滕一斌
地址: 523860 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:

获取待处理图像和风格图像,所述待处理图像与所述风格图像中目标人脸部位的风格不同;

从所述待处理图像中提取第一局部图像,并从所述风格图像中提取第二局部图像,所述第一局部图像和所述第二局部图像包含所述目标人脸部位的影像;

根据所述第二局部图像对所述第一局部图像进行风格迁移,得到目标局部图像,所述目标局部图像与所述第一局部图像中所述目标人脸部位的风格相同;

将所述目标局部图像与所述待处理图像融合,生成目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第二局部图像对所述第一局部图像进行风格迁移,得到目标局部图像,包括:

将所述第一局部图像输入编码网络,得到所述编码网络输出的第一图像特征,所述编码网络用于对输入的图像进行特征提取;

将所述第二局部图像输入所述编码网络,得到所述编码网络输出的第二图像特征;

对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征融合,得到目标图像特征;

将所述目标图像特征输入解码网络,得到所述解码网络输出的所述目标局部图像,所述解码网络用于根据输入的图像特征进行图像还原。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述编码网络基于挤压网络SqueezeNet,且所述解码网络与所述编码网络互为镜像结构;

所述编码网络包括第一卷积层、最大池化层和n个Fire层,各个所述Fire层包括第一挤压模块、第一扩展模块和第二扩展模块,所述第一挤压模块用于进行特征降维,所述第一扩展模块和所述第二扩展模块用于对所述第一挤压模块输出的特征进行升维,n为小于等于4的正整数;

所述编码网络包括n个火转置Fire transpose层、上采样层和第二卷积层,各个所述Fire transpose层包括第二挤压模块、第三挤压模块和第三扩展模块,所述第二挤压模块和所述第三挤压模块用于进行特征降维,所述第三扩展模块用于对所述第二挤压模块和所述第三挤压模块输出的特征进行升维。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述第一图像特征和所述第二图像特征进行特征融合,得到目标图像特征,包括:

根据所述第一图像特征中各个特征通道对应的第一特征均值和第一特征标准差,构建第一均值向量和第一标准差向量;

根据所述第二图像特征中各个特征通道对应的第二特征均值和第二特征标准差,构建第二均值向量和第二标准差向量;

根据所述第一图像特征、所述第一均值向量、所述第一标准差向量、所述第二均值向量和所述第二标准差向量,生成所述目标图像特征。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,所述从所述待处理图像中提取第一局部图像,并从所述风格图像中提取第二局部图像,包括:

将所述待处理图像输入五官分割网络,得到所述五官分割网络输出的第一灰度矩阵,所述第一灰度矩阵用于表示所述目标人脸部位在所述待处理图像中的位置;对所述第一灰度矩阵进行裁剪,得到第一裁剪矩阵,所述第一裁剪矩阵用于表示包含所述目标人脸部位的最小矩形区域;根据所述第一裁剪矩阵和所述待处理图像生成所述第一局部图像;

将所述风格图像输入所述五官分割网络,得到所述五官分割网络输出的第二灰度矩阵,所述第二灰度矩阵用于表示所述目标人脸部位在所述风格图像中的位置;对所述第二灰度矩阵进行裁剪,得到第二裁剪矩阵,所述第二裁剪矩阵用于表示包含所述目标人脸部位的最小矩形区域;根据所述第二裁剪矩阵和所述风格图像生成所述第二局部图像。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述从所述待处理图像中提取第一局部图像,并从所述风格图像中提取第二局部图像之后,所述方法还包括:

对所述第一局部图像和所述第二局部图像进行镜像填充处理,其中,所述镜像填充处理用于消除图像中的人工伪边。

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