画像生成系统以及按照图像生成画像的方法技术方案

本发明专利技术公开了一种画像生成系统和方法，包括画像库和生成子系统，所述画像库用于分类存储局部图像样本信息及其对应的局部画像单元。所述生成子系统从输入图像中提取几何特征，根据几何特征提取各个局部图像单元，并从训练子系统中查找到与各个局部图像单元最相似的局部图像样本，将各个局部图像样本对应的局部画像单元合成为一副画像。利用本发明专利技术，可以实现根据用户提供的真实图像自动生成带有个性化特征的画像，同时可以减少计算量，提高画像生成效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图形处理技术，尤其涉及一种画像生成系统以及按照图像生 成画像的方法。
技术介绍
目前，随着互联网的飞速发展，网络虛拟生活的重要性曰益凸现，相对 于现实生活中的人物形象，网上形象成为个人在网络空间的重要呈现形式。 但是，很少有人会将个人真实照片作为网络环境形象代言，往往釆用卡通方 式表达虛拟形象定位。当前，卡通形象更多是网络内容服务商开发，用户可 以遴选。此方式的优点是成本低廉，作为网络服务的增值部分可提供用户免 费使用。问题是随着用户数量的庞大，出现卡通形象千篇一律，难以满足用 户追求网络形象个性化的需求。少量用户有条件请美术专长人员设计个性化 卡通形象，但成本偏高，无法惠及到网络大众。为了能够利用计算机自动生成卡通形象，已经出现了一些用于漫画生成的技术方案，例如美国麻省理工学院(MIT)的Brennan于在1982年提出 了 一个釆用交互式方法生成漫画卡通的系统；曰本学者Murakami等根据模 板方法实现了人脸漫画生成系统PICASSO以及基于网络的版本 web-PICASSO。但是，这些漫画生成方法主要是基于人工预先定义的规则， 在能够生成的卡通方面变化有限，限制了其对人物个性化的卡通刻画表现 力。为了自动生成更为个性化的卡通形象，目前出现了一些改良技术方案， 例如中国《软件学报>>2002年13巻09期上公开了 一种《基于图像的个性 化卡通系统》，以及美国专利公开号US2003/0095701A1、US2005/0100243A1、以及US2006/0082579A1中都公开了类似的卡通形式自动生成技术。这些自 动生成卡通形象的技术都采用了基于样例学习的策略，采用非参数釆样方法 来建模真实照片和与对应的画家卡通画像之间的复杂关系，从而可以根据学 习获得的映射为未知照片生成个性化卡通。但是，上述方法的主要缺陷在于其釆用以短线条为基本几何元素构成卡 通画像，往往一个画像由许多短线条组成，需要对每个短线条进行提取、分 析和计算，因此运算量大，处理效率低。另外，这种方式还要求在原始照片 和画像之间具有严格的对应，从而只能够生成有限的卡通风格，虽然力求忠 实于照片，但显得过于呆板和较难进行风格扩展，比如支持夸张风格等。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种画像生成系统，可 以实现根据用户提供的真实图像自动生成带有个性化特征的画像，同时可以 减少计算量，提高画像生成效率。本专利技术所要解决的另一技术问题在于提供一种按照图像生成画像的方 法，可以实现根据用户提供的真实图像自动生成带有个性化特征的画像，同 时可以减少计算量，提高画像生成效率。为了实现上述专利技术目的，本专利技术的主要技术方案为一种画像生成系统，包括画像库和生成子系统，所述画像库用于分类存储局部图像样本信息及其对应的局部画像单元；所述生成子系统用于从输入图像中提取几何特征，根据几何特征提取各 个局部图像单元，并从所述画像库中查找到与各个局部图像单元最相似的局 部图像样本，将各个局部图像样本对应的局部画像单元合成为一副画像。优选的，该画像生成系统进一步包括训练子系统，用于根据图像样本训 练生成训练模型和局部图像样本，并将局部图像样本信息与其对应的局部画 像单元分类存储在所述画像库中。优选的，所述训练子系统具体包括图像检测训练模块，用于对图像样本中的有效区域进行检测训练，生成对应的有效区域检测模型；图像几何特征提取训练模块，用于对有效区域进行几何特征的提取训 练，生成对应的全局主动形状模型和局部主动形状模型；相似性分析和分类训练模块，用于对所述几何特征内的局部图像样本进 行相似度分析训练，将所述局部图像样本的特征参数存入画像库；并用于对 所述几何特征内的局部图像样本进行分类，生成对应的局部画像单元存储到 所述画像库。优选的，所述生成子系统具体包括图像检测模块，用于根据有效区域检测模型从输入图像中检测出有效区域；图像几何特征提取模块，用于按照所述所述主动形状模型从检测到的有 效区域中提取出全局几何特征和局部几何特征；局部图像提取模块，用于按照局部几何特征从所述有效区域中提取各个 局部图像单元；相似性分析模块，用于依次将每一局部图像单元与所述画像库中所有的 局部图像样本进行相似性分析，得到与每一局部图像单元最相似的局部图像 样本；画像合成模块，用于从所述画像库中提取与每一局部图像单元最相似的 局部图像样本所对应的局部画像单元，按照所述全局几何特征将所述各个局部画像单元合成为 一 副画像。优选的，所述生成子系统进一步包括归一化处理模块，用于对图像检测模块检测的有效区域和局部图像提取 模块提取的局部图像单元进行归一化处理。优选的，所述画像库中，针对一个局部图像样本存储一个以上不同风格 手法的局部画像单元；所述画像合成模块中进一步包括风格选择单元，用于输出风格选项给用户，并接收用户的选择指令，根据用户的选择指令从所述局部图像样本对应 的多个局部画像单元中选取一个作为所述局部图像单元对应的局部画像单元。一种按照图像生成画像的方法，该方法包预先在画像库中存储局部图像样本信息及其对应的局部画像单元；在生成过程中，从输入图像中提取全局和各局部几何特征，根据各个局 部几何特征从输入图像中分离出对应的局部图像，从所述画像库中查找到与 各局部图像最相似的局部图像样本，并选择各局部图像样本对应的局部画 像，利用全局几何特征将各局部画像合成为一副画像。优选的，该方法进一步包括训练过程，具体为训练图像样本，生成训 练模型，从图像样本中分离出各局部图像样本，将局部图像样本信息及其对 应的局部画像存储到所述画像库中；所述生成过程中，根据所述训练模型从 所述输入图像中提取所述全局和各局部图像。优选的，所述训练过程具体为al、利用有效区域检测技术对图像样本中的有效区域进行检测训练，生 成对应的有效区域检测模型；a2、对所述有效区域进行几何特征的提取训练，生成对应的全局主动形 状模型和局部主动形状模型；a3、根据提取的几何特征从所述有效区域中提取各局部图像样本，并进 行分类；a4、提取各局部图像样本的特征参数并进行相似度分析训练，将提取出 的各局部图像样本的特征参数存入画像库中；a5、针对每一局部图像样本生成对应的局部画像，并对应存储到所述画 像库中。优选的，所述训练过程中，对多个图像样本进行训练，并对多个图像样 本中的局部图像样本进行分类，对每一分类中的每一典型局部图像样本都生 成对应的局部画像。优选的，所述训练过程中，对于一个局部图像样本，生成多个不同风格 手法的局部画像。优选的，所述生成过程具体包括bl、按照所述有效区域检测模型从输入图像中检测出有效区域； b2、按照所述主动形状模型从该有效区域中提取出全局几何特征和局部 几何特征；b3、按照局部几何特征从该有效区域中提取各个局部图像；b4、依次将每一局部图像与所述画像库中所有的局部图像样本进行相似性分析，得到与每一局部图像最相似的局部图像样本；b5、从所述画像库中提取与每一局部图像最相似的局部图像样本所对应的局部画像；b6、按照所述全局几何特征将所述各个局部画像合成为一副画像。优选的，所述图像为人脸图像，所述局部图像分别为人脸各个局部器官 图像，且步骤b4中针对每一个局部器官图像，具体本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种画像生成系统，其特征在于，包括画像库和生成子系统，所述画像库用于分类存储局部图像样本信息及其对应的局部画像单元；所述生成子系统用于从输入图像中提取几何特征，根据几何特征提取各个局部图像单元，并从所述画像库中查找到与各个局部图像单元最相似的局部图像样本，将各个局部图像样本对应的局部画像单元合成为一副画像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王建宇，王亮，吴晓芳，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]