脸部图像处理方法、装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种脸部图像处理方法、装置、存储介质和电子设备，涉及图像处理技术领域。该脸部图像处理方法，包括：确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点；将预制的掩膜板基于所述脸部关键点贴附至所述待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像；对所述预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像；针对所述皮肤预处理图像进行皮肤美化处理，得到皮肤目标图像；将所述预处理脸部图像拆分后除所述皮肤预处理图像之外的其他图层与所述皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像。解决了目前的人脸美化方法性能损耗均较大的技术问题，达到了降低人脸美化过程中的性能消耗的技术效果。的技术效果。的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
脸部图像处理方法、装置、存储介质和电子设备


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种脸部图像处理方法、装置、计算机可读存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]现有常用的人脸美化磨皮方案有两种：第一种是基于传统图像处理的磨皮方案，一般使用基于滤波平滑处理的方法，比如双边滤波等。双边滤波的磨皮方法可以有效的对人脸磨皮美化并且保留皮肤细节，但是该方法无法去除色差较大的孤立点，如区域斑点、黑痣等，且磨皮后的效果较为生硬；且选取大尺度的滤波核会导致性能消耗增大。第二种方式是基于深度学习的端到端AI(Artificial Intelligence，人工智能)训练方案，需要预先准备原始人像图和美化人像图的数据集，然后设计训练网络，最后在对生成的美化图像做后处理，通常加一些美白滤镜技术，让图像更加自然和真实。该方案虽然可以实现端到的人脸美化磨皮，但是获取数据集需要花费很大成本，训练的神经网络模型也会有性能消耗大的问题。
[0003]因此，目前的人脸美化方法性能损耗均较大。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种脸部图像处理方法、计算机可读存储介质和电子设备，进而降低脸部美化时的性能消耗。
[0005]第一方面，本公开一个实施例提供了一种脸部图像处理方法，包括：
[0006]确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点；
[0007]将预制的掩膜板基于脸部关键点贴附至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像；
[0008]对预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像；
[0009]针对皮肤预处理图像进行皮肤美化处理，得到皮肤目标图像；
[0010]将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像。
[0011]在本公开一个可选实施例中，确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点，包括：
[0012]基于脸部检测模型对待处理脸部图像进行脸部检测，得到待处理脸部图像中五官位置和脸部轮廓位置的脸部关键点。
[0013]在本公开一个可选实施例中，在将预制的掩膜板基于脸部关键点贴附至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像之前，方法还包括：
[0014]基于脸部关键点构建待处理脸部图像的脸部网格；
[0015]对应的，将预制的掩膜板基于脸部关键点贴附至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像，包括：
[0016]确定脸部网格中每个标记点的坐标位置；
[0017]根据坐标位置将预制的掩膜板映射至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像。
[0018]在本公开一个可选实施例中，基于脸部关键点构建待处理脸部图像的脸部网格，包括：
[0019]对脸部关键点进行线性插值，得到预处理关键点；
[0020]对预处理关键点进行三角剖分，得到与待处理脸部图像匹配的脸部网格。
[0021]在本公开一个可选实施例中，对预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像，包括：
[0022]将处于第一色彩空间的待处理脸部图像转换至HSV色彩空间；
[0023]在HSV色彩空间，基于处理脸部图像的皮肤色彩值将预处理脸部图像中脸部皮肤拆分得到包含脸部皮肤的初始皮肤图像；
[0024]将初始皮肤图像与预处理脸部图像中的皮肤掩膜图层融合，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像。
[0025]在本公开一个可选实施例中，皮肤美化处理包括：皮肤均匀提亮处理、脸部噪声去除处理、菱形滤波去除处理中的至少一种。
[0026]在本公开一个可选实施例中，将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像，包括：
[0027]将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到中间脸部图像；
[0028]对中间脸部图像进行减去混合模式和/或线性混合模式处理，得到目标脸部图像。
[0029]在本公开一个可选实施例中，在将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像之后，方法还包括：
[0030]对目标脸部图像中五官位置进行锐化处理。
[0031]第二方面，本公开一个实施例提供了一种脸部图像处理装置，该装置包括：
[0032]确定模块，用于确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点；
[0033]贴附模块，用于将预制的掩膜板基于脸部关键点贴附至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像；
[0034]拆分模块，用于对预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像；
[0035]处理模块，用于针对皮肤预处理图像进行皮肤美化处理，得到皮肤目标图像；
[0036]融合模块，用于将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像。
[0037]第三方面，本公开一个实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上的方法。
[0038]第四方面，本公开一个实施例提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行如上的方法。
[0039]本公开的技术方案具有以下有益效果：
[0040]上述脸部图像处理方法，先确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点，
然后将预制的掩膜板基于脸部关键点贴附至待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像，对预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像，针对皮肤预处理图像进行皮肤美化处理，得到皮肤目标图像，最后将预处理脸部图像拆分后除皮肤预处理图像之外的其他图层与皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像。无需进行样本的预制备以及无需采用很大的滤波核，性能消耗较低，从而解决了目前人脸美化方法性能损耗均较大的技术问题，达到了降低脸部美化性能消耗的技术效果；同时，本公开将待处理脸部图像通过掩膜板拆分为不同图层，针对不同图层分别进行美化处理，可以保障在处理皮肤图层时不影响脸部五官以及脸部轮廓的纹理，同时在处理脸部五官与脸部轮廓的时候不影响皮肤的状态，脸部美化效果更好。
[0041]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
[0042]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施方式，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1示出本示例性实施方式中一种脸部图像处理方法的流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脸部图像处理方法，其特征在于，包括：确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点；将预制的掩膜板基于所述脸部关键点贴附至所述待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像；对所述预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像；针对所述皮肤预处理图像进行皮肤美化处理，得到皮肤目标图像；将所述预处理脸部图像拆分后除所述皮肤预处理图像之外的其他图层与所述皮肤目标图像融合，得到处理后的目标脸部图像。2.根据权利要求1所述的脸部图像处理方法，其特征在于，所述确定待处理脸部图像中脸部特征位置的脸部关键点，包括：基于脸部检测模型对所述待处理脸部图像进行脸部检测，得到所述待处理脸部图像中五官位置和脸部轮廓位置的所述脸部关键点。3.根据权利要求1所述的脸部图像处理方法，其特征在于，在所述将预制的掩膜板基于所述脸部关键点贴附至所述待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像之前，所述方法还包括：基于所述脸部关键点构建所述待处理脸部图像的脸部网格；对应的，所述将预制的掩膜板基于所述脸部关键点贴附至所述待处理脸部图像中对应的五官位置，得到预处理脸部图像，包括：确定所述脸部网格中每个标记点的坐标位置；根据所述坐标位置将所述预制的掩膜板映射至所述待处理脸部图像中对应的五官位置，得到所述预处理脸部图像。4.根据权利要求3所述的脸部图像处理方法，其特征在于，所述基于所述脸部关键点构建所述待处理脸部图像的脸部网格，包括：对所述脸部关键点进行线性插值，得到预处理关键点；对所述预处理关键点进行三角剖分，得到与所述待处理脸部图像匹配的所述脸部网格。5.根据权利要求1所述的脸部图像处理方法，其特征在于，所述对所述预处理脸部图像中脸部皮肤进行拆分，得到包含脸部皮肤的皮肤预处理图像，包括：将处于第一色彩空间的所述待处理脸部图像转换至HSV色彩空间；在所述HSV色彩空间，基于所述处理脸部图像的皮肤色彩值将所述预处理脸部图像中脸部皮肤拆分得到包含脸部皮肤的...

【专利技术属性】
技术研发人员：晋博，
申请(专利权)人：广州博冠信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：