本申请公开了一种样本图像扩充方法、图像修复方法及装置，样本图像扩充方法包括：基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域；根据区域对样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像；将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复不同区域的目标对象。截取得到包含目标对象的区域的样本子图像作为扩充样本图像，可以得到目标对象在不同区域的展示情况。利用扩充样本图像对修复模型进行训练，可以使修复模型具有更好地泛化性，可以对不同区域的目标对象进行识别，感知目标对象的各个特征，无需确定基准关键点，也可以更好地修复目标对象。好地修复目标对象。好地修复目标对象。
【技术实现步骤摘要】
样本图像扩充方法、图像修复方法及装置
[0001]本申请涉及互联网
，具体涉及一种样本图像扩充方法、图像修复方法及装置。
技术介绍
[0002]图像修复是根据低质量的输入图像恢复得到高质量的图像，获取更清晰的图像。图像修复可以用于如老照片修复、视频修复、模糊监控修复等不同复原场景。
[0003]利用修复模型对图像进行修复时，由于修复模型在训练时所使用的样本数据均为标记的各个关键点基准的高清样本图像，样本图像中包含的对象均为基准正面，符合基准关键点标记的样本图像，导致修复模型在修复时需要确定基准的各个关键点后才能进行修改。在实际应用时，图像中如人脸出现会存在各种角度，并非都基于中线对称，如侧脸情况，图像中只展示一只眼睛、一半的嘴巴，检测到的关键点较少，修复模型无法直接修复图像。
[0004]因此，需要对样本图像进行调整，根据样本图像更好地训练修复模型，解决必须对图像对齐才能修复图像的问题。
技术实现思路
[0005]鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的样本图像扩充方法、图像修复方法及装置。
[0006]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种样本图像扩充方法，其包括：
[0007]基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域；
[0008]根据区域对样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像；
[0009]将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复不同区域的目标对象。
[0010]可选地，基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域进一步包括：
[0011]基于目标对象检测，确定样本图像中包含目标对象的区域；
[0012]和/或，统计不同样本图像中各个样本图像包含目标对象的区域范围；根据区域范围，确定样本图像中包含目标对象的区域。
[0013]可选地，根据区域对样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像进一步包括：
[0014]根据区域截取得到样本图像中包含目标对象的区域的第一样本子图像作为扩充样本图像；
[0015]和/或，根据样本图像的边框及预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的至少一个第二样本子图像作为扩充样本图像。
[0016]可选地，方法还包括：
[0017]确定样本图像的大小，并根据大小按照预设比例确定样本图像的预设偏移量。
[0018]可选地，根据样本图像的边框及预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的至少一个第二样本子图像进一步包括：
[0019]根据样本图像的各个边框对应的预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的多个第二样本子图像，各个边框对应的预设偏移量相同或者不同。
[0020]可选地，将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复不同区域的目标对象进一步包括：
[0021]将样本图像、第一样本子图像和第二样本子图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复样本图像、第一样本子图像和第二样本子图像中不同区域的目标对象。
[0022]可选地，目标对象包括人脸；样本图像包括人脸图像。
[0023]根据本申请实施例的第二方面，提供了一种图像修复方法，其包括：
[0024]获取待修复图像；
[0025]将待修复图像输入至训练得到的修复模型中，对待修复图像进行修复；修复模型基于上述的样本图像扩充方法得到样本图像集合进行训练。
[0026]可选地，方法还包括：
[0027]检测待修复图像，确定待修复图像中目标对象的目标对象区域；
[0028]提取目标对象区域，对修复后的目标对象区域进行增强处理。
[0029]根据本申请实施例的第三方面，提供了一种样本图像扩充装置，其包括：
[0030]确定模块，适于基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域；
[0031]截取模块，适于根据区域对样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像；
[0032]组合扩充模块，适于将样本图像及扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于样本图像集合训练，确定目标对象的特征，以修复不同区域的目标对象。
[0033]根据本申请实施例的第四方面，提供了一种图像修复装置，其包括：
[0034]获取模块，适于获取待修复图像；
[0035]修复模块，适于将待修复图像输入至训练得到的修复模型中，对待修复图像进行修复；修复模型基于上述的样本图像扩充方法得到样本图像集合进行训练。
[0036]根据本申请实施例的第五方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
[0037]所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述样本图像扩充方法对应的操作，或者，所述可执行指令使所述处理器执行上述图像修复方法对应的操作。
[0038]根据本申请实施例的第六方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述样本图像扩充方法对应的操作，或者，所述可执行指令使所述处理器执行上述图像修复方法对应的操作。
[0039]根据本申请的提供的样本图像扩充方法、图像修复方法及装置，截取得到包含目标对象的区域的样本子图像作为扩充样本图像，可以得到目标对象在不同区域的展示情况。利用扩充样本图像对修复模型进行训练，可以使修复模型具有更好地泛化性，可以对不
同区域的目标对象进行识别，感知目标对象的各个特征，无需确定基准关键点，也可以更好地修复目标对象。
[0040]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0041]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0042]图1示出了根据本申请一个实施例的样本图像扩充方法的流程图；
[0043]图2示出了根据本申请另一个实施例的样本图像扩充方法的流程图；
[0044]图3a示出了截取第一样本子图像的示意图；
[0045]图3b
‑
图3f示出了截取第二样本子图像的示意图；
[0046]图4示出了根据本申请一个实施例的图像修复方法的流程图；
[0047]图5示出了根据本本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种样本图像扩充方法，其包括：基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域；根据所述区域对所述样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像；将所述样本图像及所述扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于所述样本图像集合训练，确定所述目标对象的特征，以修复不同区域的所述目标对象。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于样本图像，确定样本图像中包含目标对象的区域进一步包括：基于目标对象检测，确定所述样本图像中包含目标对象的区域；和/或，统计不同样本图像中各个样本图像包含目标对象的区域范围；根据所述区域范围，确定样本图像中包含目标对象的区域。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述区域对所述样本图像进行截取，得到至少一个包含目标对象的样本子图像作为扩充样本图像进一步包括：根据所述区域截取得到所述样本图像中包含目标对象的区域的第一样本子图像作为扩充样本图像；和/或，根据所述样本图像的边框及预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的至少一个第二样本子图像作为扩充样本图像。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：确定所述样本图像的大小，并根据所述大小按照预设比例确定所述样本图像的预设偏移量。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述样本图像的边框及预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的至少一个第二样本子图像进一步包括：根据所述样本图像的各个边框对应的预设偏移量，截取得到包含目标对象及背景区域的多个第二样本子图像，所述各个边框对应的预设偏移量相同或者不同。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述样本图像及所述扩充样本图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于所述样本图像集合训练，确定所述目标对象的特征，以修复不同区域的所述目标对象进一步包括：将所述样本图像、所述第一样本子图像和所述第二样本子图像组合得到样本图像集合，以供修复模型基于所述样本图像集合训练，确定所述目标对象的特征，以修复所述样本图像、所述第一样本子图像和所述第二样本子图像中不同区域的所述目标对象。7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇，
申请(专利权)人：上海哔哩哔哩科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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