[發明專利]一種圖像處理方法和裝置在審
| 申請號： | 201710117030.4 | 申請日： | 2017-03-01 |
| 公開（公告）號： | CN108537720A | 公開（公告）日： | 2018-09-14 |
| 發明（設計）人： | 王語斌;鄒國平 | 申請（專利權）人： | 杭州九言科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06T3/00 | 分類號： | G06T3/00 |
| 代理公司： | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市西湖區天目*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 初始化 風格特征 目標內容 圖像處理 圖片 方法和裝置 初始內容 目標圖片 內容圖片 預處理 圖像處理過程 迭代優化 更新過程 人像圖片 逐步縮小 真實感 人像 匹配 風格 更新 | ||
本發明實施例公開了一種圖像處理方法和裝置。所述圖像處理方法包括：獲取與風格圖片對應的目標風格特征以及與內容圖片對應的目標內容特征；預處理內容圖片，以生成初始化圖片；獲取與初始化圖片對應的初始風格特征以及初始內容特征；根據初始風格特征與目標風格特征之間的差異，以及初始內容特征與目標內容特征之間的差異，更新初始化圖片，以生成與目標風格特征以及目標內容特征相匹配的目標圖片。本發明解決了圖像處理過程中未能較好保持人像真實感的問題，在更新過程中將初始化圖片作為起點，并根據特征之間的差異對初始化圖片迭代優化，使目標圖片與初始化圖片的差異逐步縮小，進而得到更加真實的人像圖片。
技術領域
本發明實施例涉及圖像處理領域，尤其涉及一種圖像處理方法和裝置。
背景技術
隨著日益增長的個性化需求，人們越來越不滿足于簡單的濾鏡，如顏色變換濾鏡等，人們開始追求更加鮮活，有風格的高級濾鏡。
現有的基于深度學習技術的風格遷移算法可以參考任意輸入圖像的風格，生成一張兼具風格參考圖像鮮明風格特征，并保留原始圖像的基本內容的圖片。這種風格遷移算法具有很強的靈活性，支持任意風格的輸入圖，進而生成非常奇特有趣的圖片，因此受到大家的追捧。
然而，該算法中迭代優化的初始起點為隨機選取，存在未能較好保持人像真實感的缺點。
發明內容
本發明實施例提供一種圖像處理方法和裝置，以解決對圖像進行風格處理過程中未能較好保持圖像內容特征的問題。
第一方面，本發明實施例提供了一種圖像處理方法，包括：
獲取與風格圖片對應的目標風格特征以及與內容圖片對應的目標內容特征；
預處理所述內容圖片，以生成初始化圖片；
獲取與所述初始化圖片對應的初始風格特征以及初始內容特征；
根據所述初始風格特征與所述目標風格特征之間的差異，以及所述初始內容特征與所述目標內容特征之間的差異，更新所述初始化圖片，以生成與所述目標風格特征以及所述目標內容特征相匹配的目標圖片。
第二方面，本發明實施例還提供了一種圖像處理裝置，該裝置包括：.
目標特征獲取模塊，用于獲取與風格圖片對應的目標風格特征以及與內容圖片對應的目標內容特征；
初始化圖片生成模塊，用于預處理所述內容圖片，以生成初始化圖片；
初始特征獲取模塊，用于獲取與所述初始化圖片對應的初始風格特征以及初始內容特征；
目標圖片生成模塊，用于根據所述初始風格特征與所述目標風格特征之間的差異，以及所述初始內容特征與所述目標內容特征之間的差異，更新所述初始化圖片，以生成與所述目標風格特征以及所述目標內容特征相匹配的目標圖片。
本發明實施例通過獲取風格圖片對應的目標風格特征、與內容圖片對應的目標內容特征、由內容圖片預處理得到的初始化圖片、與初始化圖片對應的初始風格特征以及初始內容特征，并根據特征之間的差異更新初始化圖片生成目標圖片。解決了圖像進行風格處理過程中未能較好保持圖像內容特征的問題，在更新過程中將初始化圖片作的起點，并根據特征之間的差異對初始化圖片迭代優化，使目標圖片與初始化圖片的差異逐步縮小，進而得到更加真實的人像圖片。
附圖說明
圖1是本發明實施例一中的一種圖像處理方法流程圖；
圖2是本發明實施例二中的一種圖像處理方法流程圖；
圖3是本發明實施例三中的一種圖像處理裝置結構示意圖。
具體實施方式
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