[發明專利]一種人臉圖像的增強方法及計算設備

在審

• 申請號: 201810474595.2
• 申請日: 2018-05-17
• 公開（公告）號: CN108648163A
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 洪煒冬;張偉;許清泉;曾志勇;王曉晶
• 申請（專利權）人: 廈門美圖之家科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京思睿峰知識產權代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

本發明公開了一種人臉圖像的增強方法及相應的計算設備。人臉圖像的增強方法通過訓練好的圖像增強模型進行增強圖像畫質的處理。其中，生成該圖像增強模型的方法包括步驟：采集多幀人臉圖像生成訓練集合，其中每幀人臉圖像作為一個訓練圖像；將訓練集合中的訓練圖像輸入預訓練的圖像增強模型，經至少一次卷積?下采樣處理和至少一次卷積?上采樣處理后生成與訓練圖像相同尺寸的輸出圖像；以及通過計算輸出圖像與目標圖像的損失對該圖像增強模型進行優化，直到滿足預定條件，得到訓練后的圖像增強模型。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其是一種人臉圖像的增強方法及計算設備。

背景技術

圖像增強技術是一種有目的地強調圖像的整體或局部特性的圖像處理技術。通過圖像增強，將原來不清晰的圖像變得清晰或強調某些感興趣的特征，擴大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，以改善圖像質量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。

圖像增強傳統算法可以分為兩大類，頻率域增強方法和空間域增強方法。前者將圖像看成一種二維信號，對其進行基于二維傅里葉變換的信號增強。后者采用各種各樣的濾波器對圖像進行增強。與此同時，采用直方圖、HDR、PCA、Laplacian、Wavelet等方法對圖像的亮度、細節、顏色等進行增強的算法也得到了廣泛的應用?？傊瑐鹘y的圖像增強算法是一種相對通用的算法，優點是有較強的通用性，缺點是有時需要人工調整相應參數，才能得到比較好的增強效果。

在日常對拍攝圖片或視頻進行處理的過程中，常需要對被拍攝的客體進行人像畫質增強的處理，例如磨皮美顏、五官變形、去噪聲、提亮等。因此，需要一種有效的人臉圖像的增強方案。

發明內容

為此，本發明提供了一種人臉圖像的增強方法及計算設備，以力圖解決或者至少緩解上面存在的至少一個問題。

根據本發明的一個方面，提供了一種生成圖像增強模型的方法，該圖像增強模型適于增強圖像畫質，包括步驟：采集多幀人臉圖像生成訓練集合，其中每幀人臉圖像作為一個訓練圖像；將訓練集合中的訓練圖像輸入預訓練的圖像增強模型，經至少一次卷積-下采樣處理和至少一次卷積-上采樣處理后生成與訓練圖像相同尺寸的輸出圖像；以及通過計算輸出圖像與目標圖像的損失對該圖像增強模型進行優化，直到滿足預定條件，得到訓練后的圖像增強模型。

可選地，在根據本發明的生成方法中，目標圖像為對應的輸入該模型的訓練圖像。

可選地，在根據本發明的生成方法中，輸出圖像與目標圖像的損失S通過如下損失函數計算：

式中，n表示訓練集合中訓練圖像的個數，x_i表示第i個訓練圖像，f(x_i)為x_i對應的輸出圖像，y_i表示第i個目標圖像。

可選地，在根據本發明的生成方法中，通過計算輸出圖像與目標圖像的損失對該圖像增強模型進行優化、直到滿足預定條件的步驟包括：通過損失函數計算輸出圖像與目標圖像的損失；通過算得的損失調整圖像增強模型的參數來得到新圖像增強模型；通過將訓練集合中的訓練圖像輸入新圖像增強模型進行卷積處理來生成與訓練圖像相同尺寸的輸出圖像；依次重復執行第一數量次上述計算、調整、卷積處理步驟，得到訓練后的圖像增強模型。

可選地，在根據本發明的生成方法中，第一數量為50萬。

可選地，在根據本發明的生成方法中，圖像增強模型包括：依次連接的第二數量個卷積-下采樣處理單元、第二數量個卷積-上采樣處理單元和一個卷積處理單元，其中，卷積-下采樣處理單元包含依次相連的兩個卷積層和一個池化層，卷積-上采樣處理單元包含依次相連的兩個卷積層和一個上采樣層，卷積處理單元包含依次相連的兩個卷積層。