[发明专利]一种图像处理方法和装置

说明书

本申请提供了一种图像处理方法和装置，该方法包括获取二维的目标人脸图像；接收用户在目标人脸图像中标示出的标识曲线，该标识曲线用于指示目标人脸图像中人脸的轮廓分布；基于标识曲线，并利用图像分割技术，从目标人脸图像中定位出人脸的面部轮廓曲线；确定目标人脸图像中人脸的三维姿态和特征点位置；根据目标人脸图像中人脸的面部轮廓曲线、三维姿态和特征点位置，并利用预置的人脸三维形状的经验模型以及与该人脸三维形状的经验模型匹配的目标函数，构建出该目标人脸图像中人脸的三维形状。通过该方法和装置可以降低构建人脸三维形状的复杂度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，更具体的说是涉及一种图像处理方法和装置。

背景技术

基于图像的三维人脸重建是指从包含人脸的二维图像或者视频出发，构建出三维人脸模型。三维人脸重建是计算机视觉研究领域的研究热点，并且被广泛应用于生物信息认证识别、计算机游戏、电话会议系统等领域。

三维人脸重建过程需要从人脸的二维图像中恢复出人脸的三维形状和纹理，然后将人脸的三维形状和纹理进行结构化，以构建出三维人脸。为了能够精准的构建出三维人脸，在构建三维人脸形状的过程中，需要利用双目摄像头进行人脸图像摄取，以获取到人脸的二维图像和深度信息，并提取所述二维图像中的二维结构信息，利用该二维结构信息和的信息来进行三维形状的构建。然而利用二维图像的二维结构信息和深度信息构建三维人脸形状的方式，在摄取二维图像的同时，获取该二维图像对应的深度信息，对人脸图像的摄取装置的要求较高，从而提高了构建三维人脸形状的复杂度，也就提高了三维人脸重建的复杂度，进而不利于三维人脸重建的广泛推广。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种图像处理方法和装置，以降低三维人脸重建的复杂度。

为实现以上目的，本申请的第一方面提供了一种图像处理方法，包括：

获取二维的目标人脸图像；

接收用户在所述目标人脸图像中标示出的标识曲线，所述标识曲线用于指示所述目标人脸图像中人脸轮廓区域所在的位置；

基于所述标识曲线，并利用图像分割技术，从所述目标人脸图像中定位出人脸的面部轮廓曲线；

确定所述目标人脸图像中人脸的三维姿态；

检测所述目标人脸图像中人脸的特征点位置；

根据所述目标人脸图像中人脸的面部轮廓曲线、三维姿态和特征点位置，并利用预置的人脸三维形状的经验模型以及与所述人脸三维形状的经验模型匹配的目标函数，构建出所述目标人脸图像中人脸的三维形状，其中，该目标函数用于依据所述目标人脸图像中人脸的三维姿态、面部轮廓曲线和特征点位置，以及所述人脸的面部轮廓曲线和特征点位置在三维空间的映射，确定出所述经验模型的形变系数。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述接收用户在所述目标人脸图像中标示出的标识曲线，包括：

接收用户在所述目标人脸图像中标示出的人脸的初始面部轮廓曲线；

所述基于所述标识曲线，并利用图像分割技术，从所述目标人脸图像中定位出人脸的面部轮廓曲线，包括：

从所述目标人脸图像中提取包含所述初始面部轮廓曲线的子图像区域；

利用图像过分割技术对所述子图像区域进行分割，得到至少两个分割区域；

提取所述至少两个分割区域的边界；

利用曲线匹配算法，从所述至少两个分割区域的边界中，匹配出距离所述初始面部轮廓曲线最近的边界曲线，将匹配出的边界曲线确定为所述目标人脸图像中人脸的面部轮廓曲线。

结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述接收用户在所述目标人脸图像中标示出的标识曲线，包括：