[發明專利]圖像處理方法、裝置、電子設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202010060550.8
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111292262B
• 公開（公告）日: 2023-10-13
• 發明（設計）人: 儲文青;邰穎;汪鋮杰;李季檁;葛彥昊
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/0464;G06V10/82;G06V10/774
• 代理公司: 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300
• 代理人: 蔡艾瑩

1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取素材圖像樣本以及待美化圖像樣本；

利用預設網絡模型中的生成器以及素材圖像樣本對所述待美化圖像樣本進行美化處理，得到美化后圖像樣本；

通過預設網絡模型中的判別器生成美化后圖像樣本與待美化圖像樣本在不同尺度下對應的差異信息；

根據不同尺度下對應的差異信息對預設網絡模型進行收斂，得到生成對抗網絡模型；

基于生成對抗網絡模型對待美化圖像進行美化處理，得到美化圖像。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過預設網絡模型中的判別器生成美化后圖像樣本與待美化圖像樣本在不同尺度下對應的差異信息，包括：

對所述美化后圖像樣本進行圖像尺度變換，得到多個第一圖像樣本，以及；

對所述待美化圖像樣本進行圖像尺度變換，得到多個第二圖像樣本；

將相同尺度的第一圖像樣本和第二圖像樣本添加至同一集合中，得到多個同尺度樣本對；

通過預設網絡模型中的判別器生成各同尺度樣本對的差異信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過預設網絡模型中的判別器生成各同尺度樣本對的差異信息，包括：

提取各同尺度樣本對的尺度；

將尺度大于預設閾值的同尺度樣本對確定為第一樣本對，以及；

將尺度小于等于預設閾值的同尺度樣本對確定為第二樣本對；

在所述第一樣本對中的第一圖像樣本上構建多個第一區域；

通過預設網絡模型中的判別器生成各第一區域與對應的第二圖像樣本的區域之間的差異信息，得到第一差異信息，以及；

通過預設網絡模型中的判別器生成各第二樣本對的差異信息，得到第二差異信息；

所述根據不同尺度下對應的差異信息對預設網絡模型進行收斂，得到生成對抗網絡，包括：根據第一差異信息以及第二差異信息對預設網絡模型進行收斂，得到生成對抗網絡。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據第一差異信息以及第二差異信息對預設網絡模型進行收斂，得到生成對抗網絡，包括：

根據第一差異信息以及第二差異信息構建預設網絡模型對應的損失函數，得到目標損失函數；

基于所述目標損失函數對預設網絡模型進行收斂，得到生成對抗網絡。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據第一差異信息以及第二差異信息構建預設網絡模型對應的損失函數，得到目標損失函數，包括：

從所述第一差異信息提取圖像誤差值，得到第一圖像誤差值，以及；

從所述第二差異信息提取圖像誤差值，得到第二圖像誤差值；

基于所述第一圖像誤差值、第二圖像誤差值以及預設梯度優化算法，構建預設網絡模型對應的損失函數，得到目標損失函數。

6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述利用預設網絡模型中的生成器以及素材圖像樣本對所述待美化圖像樣本進行美化處理，得到美化后圖像樣本，包括：

利用預設網絡模型中的生成器中的卷積層分別對所述素材圖像樣本以及待美化圖像樣本進行特征提取，得到所述素材圖像樣本對應的第一特征向量以及待美化圖像樣本對應的第二特征向量；

基于所述第一特征向量以及第二特征向量對待美化圖像樣本進行美化處理，得到美化后圖像樣本。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征向量以及第二特征向量對待美化圖像樣本進行美化處理，得到美化后圖像樣本，包括：

將所述第一特征向量以及第二特征向量進行拼接，得到拼接后的特征向量；

基于拼接后的特征向量生成美化后圖像樣本。

8.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述基于生成對抗網絡模型對待美化圖像進行美化處理，得到美化圖像，包括：

接收圖像美化請求，所述圖像美化請求攜帶素材圖像以及待美化圖像；

基于生成對抗網絡模型以及素材圖像對所述待美化圖像進行美化處理，得到美化圖像。