[发明专利]图像处理方法和存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种图像处理方法和存储介质，其中，方法包括：利用实景图像和卡通图像对生成对抗网络进行训练；其中，所述生成对抗网络包括生成网络和判别网络；接收待转换图像；基于所述生成网络对所述待转换图像进行处理，得到卡通化的目标图像；其中，所述生成网络基于结合所述判别网络进行的无监督训练获得；利用深度学习的方法，实现了通过端到端的方式对实景图片的卡通化，图像转换效率更高。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术，尤其是一种图像处理方法和存储介质。

背景技术

很多人被卡通画中的风景所吸引，也有相关研究致力于实现将现实中的风景也拥有类似于卡通画的风格，因此，出现了将实景图像进行卡通化的相关技术；实景图片的卡通化原本就是一项难度很高的工作，现有的方法在完成卡通化后的图片主体内容往往出现一定程度的变形和失真，色彩也会出现小范围的晕染，难以保证良好的视觉卡通效果。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本公开。本公开的实施例提供了一种图像处理方法和存储介质。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种图像处理方法，包括：

利用实景图像和卡通图像对生成对抗网络进行训练；其中，所述生成对抗网络包括所述生成网络和所述判别网络；

接收待转换图像；

基于所述生成网络对所述待转换图像进行处理，得到卡通化的目标图像；其中，所述生成网络基于结合所述判别网络进行的无监督训练获得。

可选地，所述利用实景图像和卡通图像对生成对抗网络进行训练，包括：

将所述实景图像输入所述生成网络，得到卡通化的第一图像；

基于所述实景图像和所述第一图像得到第一损失；

基于所述判别网络对所述第一图像和所述卡通图像进行处理，得到所述第一图像对应的第二判别结果和所述卡通图像对应的第三判别结果；

基于所述第二判别结果和所述第三判别结果，确定第二损失；

基于所述第一损失和所述第二损失确定生成损失，基于所述第二损失确定判别损失；

基于所述生成损失对所述生成网络进行训练，基于所述判别损失对所述判别网络进行训练。

可选地，所述基于所述实景图像和所述第一图像得到第一损失，包括：

利用特征提取网络分别对所述实景图像和所述第一图像进行特征提取，得到实景特征图和第一特征图；

基于所述实景特征图与所述第一特征图之间的差异，确定所述第一损失。

可选地，在利用特征提取网络分别对所述实景图像和所述第一图像进行特征提取之前，还包括：

对所述第一图像执行上采样处理，得到大小与所述实景特征图大小相同的第二图像；

所述利用特征提取网络分别对所述实景图像和所述第一图像进行特征提取，包括：

利用所述特征提取网络分别对所述实景图像和所述第二图像进行特征提取。

可选地，在基于所述判别网络对所述第一图像和所述卡通图像进行处理，得到所述第一图像对应的第二判别结果和所述卡通图像对应的第三判别结果之前，还包括：

对所述第一图像和所述卡通图像分别执行超像素分割处理，得到所述第一图像对应的多个第一子区域和所述卡通图像对应的多个卡通子区域；

所述基于所述判别网络对所述第一图像和所述卡通图像进行处理，得到所述第一图像对应的第二判别结果和所述卡通图像对应的第三判别结果，包括：