[發明專利]圖像處理方法及系統

有效

• 申請號: 202110039303.4
• 申請日: 2021-01-13
• 公開（公告）號: CN112365430B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 周博沙
• 申請（專利權）人: 湖南生物機電職業技術學院
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司 44214
• 代理人: 雷艷輝

本發明涉及圖像處理技術領域，公開一種圖像處理方法及系統，以提高圖像修復處理的精度和效率。本發明方法包括：構建卷積神經網絡模型實現面部圖像的色斑識別并將對應的色斑區域進行標記；以位于面部中間正前方的攝像頭采集人物圖像，識別出對應的面部區域，并調用所述卷積神經網絡模型判斷對應的面部圖像是否具有色斑，如果有，將對應的色斑區域進行標記供用戶進一步確認是否為待修復處理的區域；在圖像處理坐標系中，優選通過對稱區域的顏色進行移植修復，確保修復后的顏色與本色一致；當條件不匹配時，則以篩選出不存在顏色突變的相鄰網格對應的像素值進行顏色修復處理，確保修復后的顏色與周邊搭配平滑自然。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種圖像處理方法及系統。

背景技術

數字圖像處理(Digital Image Processing)是通過計算機對圖像進行去除噪聲、增強、復原、分割、提取特征等處理的方法和技術。

目前，在職業照等形象照的處理過程中，現有的處理方法多是由人工基于PhotoShop等圖像處理軟件進行手動修復，受操作用戶的個人喜好及視覺局限明顯，導致處理精度有限且效率有待于提升。

發明內容

本發明目的在于公開一種圖像處理方法及系統，以提高圖像修復處理的精度和效率。

為達上述目的，本發明公開一種圖像處理方法，包括：

篩選分辨率符合要求的面部圖像構建數據集，所構建的數據集中，有色斑的面部圖像為正樣本，無色斑的面部圖樣為負樣本，所述負樣本中包括有痣的面部圖像；

將所述數據集分為訓練集、驗證集和測試集，然后根據所述數據集構建卷積神經網絡模型實現面部圖像的色斑識別并將對應的色斑區域進行標記；

以位于面部中間正前方的攝像頭采集人物圖像，識別出對應的面部區域，并調用所述卷積神經網絡模型判斷對應的面部圖像是否具有色斑，如果有，將對應的色斑區域進行標記供用戶進一步確認是否為待修復處理的區域；

獲取用戶所確定的區域信息，在圖像處理坐標系中，將面部圖像以經過眼-鼻-嘴中間的中軸線劃分成對稱的兩部分，對任一確定的色斑區域，判斷以所述中軸線對稱的區域是否同樣存在標記的色斑，如果沒有，則將對稱區域的圖像信息復制到當前所確定的色斑區域以自動進行顏色修復處理；如果該對稱區域也存在標記的色斑，則以所述中軸線為網格線之一對面部圖像進行網格劃分，然后根據與色斑所在網格相鄰的其他不存在標記色斑且不存在顏色突變的各網格的像素顏色平均值自動進行顏色修復處理；所述網格為覆蓋至少二十五個像素點正交的正方形網格；以此類推，直至遍歷完用戶確認的所有待修復處理的區域；

其中，判斷任一網格是否顏色突變的條件為：將網格覆蓋的各像素點的RGB值按從大到小進行排序，比較排序前10%區段的像素RGB平均值與排序最后10%區段的像素RGB平均值之間的差值是否超過根據經驗設置的閾值，如果是，則存在顏色突變；否則，不存在顏色突變。

優選地，本發明方法還包括：

計算當前面部圖像最近的兩個色斑區域的最近距離，并將該最近距離與根據經驗值設置的網格大小的默認值進行比較，如果當前計算的最近距離小于所述網格大小默認值，動態調整網格大小使得該兩個色斑區域之間的最近距離相間隔至少一個網格大小；并判斷調整后的網格大小是否覆蓋至少二十五個像素點，如果不能覆蓋，將網格大小復原為默認值，然后將當前距離最近的兩個色斑區域以一個連通的網格合并成一個大色斑區域同時進行一致地顏色修復處理。

為達上述目的，本發明還公開一種圖像處理系統，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述方法所對應的步驟。

本發明具有以下有益效果：