[发明专利]一种图像处理方法和电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

从待处理图像中获取眼部位置信息；

根据所述眼部位置信息，从与所述待处理图像对应的深度图像中提取眼部深度特征；

根据所述眼部深度特征构建第一三维眼部模型；

对所述第一三维眼部模型进行优化处理，获得第二三维眼部模型；

对所述第二三维眼部模型进行降维变换，得到处理后的图像；

所述对所述第一三维眼部模型进行优化处理，获得第二三维眼部模型包括：

检测所述第一三维眼部模型的三维关键点特征，并采用预设神经网络对所述三维关键点特征进行优化处理，获得第二三维眼部模型；

所述对所述第二三维眼部模型进行降维变换，得到处理后的图像包括：

将所述第二三维眼部模型转化为二维眼部模型，使用所述二维眼部模型对所述待处理图像的眼部图像进行调整；

所述采用预设神经网络对所述三维关键点特征进行优化处理，获得第二三维眼部模型包括：

通过所述预设神经网络对所述三维关键点特征进行机器学习，得到优化眼部特征；

根据所述三维关键点特征和所述优化眼部特征对所述第一三维眼部模型进行调整，得到所述第二三维眼部模型；

所述对所述第二三维眼部模型进行降维变换，得到处理后的图像包括：

根据所述优化眼部特征和所述三维关键点特征对所述二维眼部模型进行优化处理，得到第二二维眼部模型；

使用所述第二二维眼部模型对所述待处理图像的眼部图像进行调整。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在所述从待处理图像中获取眼部位置信息之前，所述方法还包括：

建立神经网络，采用训练样本集对所述神经网络进行优化训练，得到用于对所述第一三维眼部模型的三维关键点特征进行优化的所述预设神经网络。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述待处理图像包括眼镜图像，在从待处理图像中获取眼部位置信息之前，所述方法还包括：

识别所述眼镜图像在所述待处理图像中的分布位置；

根据所述分布位置去掉所述待处理图像中的眼镜图像。

4.一种电子设备，其特征在于，包括：

获取模块，用于从待处理图像中获取眼部位置信息；

提取模块，用于根据所述眼部位置信息，从与所述待处理图像对应的深度图像中提取眼部深度特征；

构建模块，根据所述眼部深度特征构建第一三维眼部模型；

优化模块，用于对所述第一三维眼部模型进行优化处理，获得第二三维眼部模型；

变换模块，用于对所述第二三维眼部模型进行降维变换，得到处理后的图像；

所述优化模块用于检测所述第一三维眼部模型的三维关键点特征，并采用预设神经网络对所述三维关键点特征进行优化处理，获得第二三维眼部模型；

所述变换模块用于将所述第二三维眼部模型转化为二维眼部模型，使用所述二维眼部模型对所述待处理图像的眼部图像进行调整；

所述优化模块用于通过所述预设神经网络对所述三维关键点特征进行机器学习，得到优化眼部特征；根据所述三维关键点特征和所述优化眼部特征对所述第一三维眼部模型进行调整，得到所述第二三维眼部模型；

所述变换模块用于根据所述优化眼部特征和所述三维关键点特征对所述二维眼部模型进行优化处理，得到第二二维眼部模型；使用所述第二二维眼部模型对所述待处理图像的眼部图像进行调整。

5.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备还包括：

训练模块，用于建立神经网络，采用训练样本集对所述神经网络进行优化训练，得到用于对所述第一三维眼部模型的三维关键点特征进行优化的所述预设神经网络。

6.如权利要求4所述的电子设备，其特征在于，所述待处理图像包括眼镜图像，所述电子设备还包括：

眼镜去除模块，用于识别所述眼镜图像在所述待处理图像中的分布位置；根据所述分布位置去掉所述待处理图像中的眼镜图像。