[發明專利]圖像處理方法、圖像處理裝置、終端設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201910555786.6
• 申請日: 2019-06-25
• 公開（公告）號: CN110263737A
• 公開（公告）日: 2019-09-20
• 發明（設計）人: 康健
• 申請（專利權）人: OPPO廣東移動通信有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T5/00
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 黃志云

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取包含待處理人臉的人臉圖像，其中，所述待處理人臉中未包含有面部目標特征；

獲取包含有所述待處理人臉的面部目標特征的參考圖像；

將所述人臉圖像以及所述參考圖像輸入至訓練后的神經網絡模型，通過所述訓練后的神經網絡模型將所述參考圖像中包含的面部目標特征融合至所述人臉圖像中的所述待處理人臉上，獲得最終圖像。

2.如權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述人臉圖像為對所述待處理人臉進行美顏處理后的圖像，所述面部目標特征包括面部細節特征；

相應地，所述獲取包含有所述待處理人臉的面部目標特征的參考圖像，包括：

獲取在所述美顏處理前與所述人臉圖像對應的圖像，將獲取到的該圖像確定為包含有所述待處理人臉的面部細節特征的參考圖像。

3.如權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述獲取包含有所述待處理人臉的面部目標特征的參考圖像，包括：

提示用戶輸入包含有所述待處理人臉的面部目標特征的圖像；

將所述用戶輸入的所述圖像確定為所述參考圖像。

4.如權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述獲取包含有所述待處理人臉的面部目標特征的參考圖像，包括：

對所述人臉圖像中包含的所述待處理人臉進行人臉識別，得到所述待處理人臉的標識信息；

根據所述標識信息，判斷預設存儲模塊中，是否預先保存有與所述標識信息對應的包含所述待處理人臉的面部目標特征的圖像；

若判斷出預先保存有與所述標識信息對應的包含有所述待處理人臉的面部目標特征的圖像，則將預先保存的該圖像確定為所述參考圖像。

5.如權利要求1至4中任一項所述的圖像處理方法，其特征在于，所述獲取包含待處理人臉的人臉圖像，其中，所述待處理人臉中未包含有面部目標特征，包括：

獲取包含所述待處理人臉的初始人臉圖像；

檢測所述待處理人臉是否具有面部目標特征；

若不具有面部目標特征，則將所述初始人臉圖像確定為所述人臉圖像。

6.如權利要求1至4中任一項所述的圖像處理方法，其特征在于，所述神經網絡模型的訓練過程如下：

獲取多張樣本人臉圖像，其中，每張樣本人臉圖像中均包含一不包含面部目標特征的人臉；

對于每張樣本人臉圖像，獲取包含該樣本人臉圖像中人臉的面部目標特征的樣本參考圖像，以及將該樣本人臉圖像中人臉的面部目標特征添加至該樣本人臉圖像后，得到的樣本最終圖像；

對于每張樣本人臉圖像，將該樣本人臉圖像以及與該樣本人臉圖像對應的樣本參考圖像輸入至初始的神經網絡模型中，得到該初始的神經網絡模型生成的與該樣本人臉圖像對應的生成圖像；

對于每張樣本人臉圖像，將與該樣本人臉圖像對應的樣本最終圖像以及與該樣本人臉圖像對應的生成圖像進行比對，得到所述初始的神經網絡模型的圖像生成正確率；

不斷調整當前的神經網絡模型的各個參數，并不斷計算參數調整后的神經網絡模型的生成正確率，直至參數調整后的神經網絡模型的生成正確率大于預設正確率為止，則將該當前的神經網絡模型確定為訓練后的神經網絡模型。

7.一種圖像處理裝置，其特征在于，包括：

人臉圖像獲取模塊，用于獲取包含待處理人臉的人臉圖像，其中，所述待處理人臉中未包含有面部目標特征；

參考圖像獲取模塊，用于獲取包含有所述待處理人臉的面部目標特征的參考圖像；

人臉圖像修正模塊，用于將所述人臉圖像以及所述參考圖像輸入至訓練后的神經網絡模型，通過所述訓練后的神經網絡模型將所述參考圖像中包含的面部目標特征融合至所述人臉圖像中的所述待處理人臉上，獲得最終圖像。