[發明專利]提升圖片清晰度的處理方法及裝置

有效

• 申請號: 202110466148.4
• 申請日: 2021-04-28
• 公開（公告）號: CN113177881B
• 公開（公告）日: 2023-10-27
• 發明（設計）人: 林青山
• 申請（專利權）人: 廣州光錐元信息科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/00;G06V40/16
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 牛晴

本發明涉及一種提升圖片清晰度的處理方法及裝置，包括獲取原始圖像并對所述原始圖像進行降噪處理，得到降噪圖像；對所述降噪圖像進行切片處理，得到多個圖像切片，采用超分辨率模型對所有的圖像切片進行處理，得到超分辨率增強的圖像切片，將所有的圖像切片進行拼接，得到降噪超分圖像；采用人臉識別模型對所述原始圖像進行人臉識別，并根據人臉識別結果輸出超分圖像；根據預設的濾鏡參數對所述超分圖像進行濾鏡處理，輸出最終圖像。本發明通過對圖片進行降噪，人臉矯正等一系列預處理，再輸入到深度學習模型中處理后，再對深度學習模型輸出的結果進行結構、氛圍等一系列濾鏡后處理，來提高圖片清晰度的效果。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種提升圖片清晰度的處理方法及裝置。

背景技術

當前市場上的提升照片清晰度的圖片編輯類應用中，用戶可以輸入照片對照片進行清晰度的提升。但是，在現有的該類圖片編輯類應用中，有的通過上傳照片到服務器上進行清晰度的提升，這種處理方法需要用戶聯網，同時浪費寬帶資源，服務器壓力大，用戶等待久；有的使用傳統處理方法對照片進行通用性的清晰度提升，效果比較一般，同時在人臉上效果不太理想；有的通過深度學習模型進行清晰度提升，但是在移動設備計算能力有限的情況下，深度學習模型一般較小，單純通過深度學習模型進行提升的效果極為有限。因此，相關技術已經無法滿足用戶提升照片清晰度的編輯需求。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的在于克服現有技術的不足，提供一種提升圖片清晰度的處理方法及裝置，以解決現有技術中無法滿足用戶提升照片清晰度的編輯需求的問題。

為實現以上目的，本發明采用如下技術方案：一種提升圖片清晰度的處理方法，包括：

獲取原始圖像并對所述原始圖像進行降噪處理，得到降噪圖像；

對所述降噪圖像進行切片處理，得到多個圖像切片，采用超分辨率模型對所有的圖像切片進行處理，得到超分辨率增強的圖像切片，將所有的圖像切片進行拼接，得到降噪超分圖像；

采用人臉識別模型對所述原始圖像進行人臉識別，并根據人臉識別結果輸出超分圖像；

根據預設的濾鏡參數對所述超分圖像進行濾鏡處理，輸出最終圖像。

進一步的，所述根據人臉識別結果輸出超分圖像，包括：

如果識別到人臉，則獲取人臉數據，對所述人臉數據進行預處理，得到矯正人臉圖像，對所述矯正人臉圖像進行降噪處理，得到降噪矯正人臉圖像；

采用人臉超分辨率模型對所述降噪矯正人臉圖像進行處理，得到清晰度提升的矯正人臉超分辨率圖像；

采用人像分割模型對所述矯正人臉超分辨率圖像進行分割處理，得到矯正人像掩膜圖像，對所述矯正人像掩膜圖像進行處理得到羽化矯正人像掩膜圖像，分別對所述矯正人臉超分辨率圖像和所述羽化矯正人像掩膜圖像進行旋轉操作，得到原始人臉圖像和羽化原始人像掩膜圖像；

以所述羽化原始人像掩膜圖像中的像素值為調節參數、所述原始人臉圖像的像素值為混合色、降噪超分圖像的像素值為基色將所述原始人臉圖像與所述降噪超分圖像進行融合，輸出超分圖像；

如果無法識別到人臉，則將所述降噪超分圖像確定為超分圖像。

進一步的，所述對所述原始圖像進行降噪處理，得到降噪圖像，包括：

在OpenGL設備創建OpenGL運行環境；

利用所述OpenGL運行環境和原始圖像，得到原始圖像紋理；

對所述原始圖像紋理進行降噪處理，得到降噪圖像。

進一步的，所述對所述降噪圖像進行切片處理，得到多個圖像切片，包括：