[发明专利]一种图像处理方法及移动终端

权利要求书

1.一种图像处理方法，应用于移动终端，其特征在于，所述方法包括：

获取第一图像的基础隐变量表达式，所述第一图像包括人像区域；

获取所述人像区域的各个属性对应的属性隐变量表达式；

根据所述基础隐变量表达式、各个所述属性的权重值以及各个所述属性对应的属性隐变量表达式，构建第二图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述人像区域的各个属性对应的属性隐变量表达式的步骤，包括：

获取所述属性对应的预设数量的正样本图像和负样本图像；

提取所述正样本图像的第一隐变量表达式和所述负样本图像的第二隐变量表达式；

根据所述第一隐变量表达式和所述第二隐变量表达式，计算得到所述正样本图像的第一平均隐变量表达式和所述负样本图像的第二平均隐变量表达式；

将所述第一平均隐变量表达式与所述第二平均隐变量表达式的差值进行平均计算，得到所述人像区域的各个属性对应的属性隐变量表达式。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述正样本图像的第一隐变量表达式和所述负样本图像的第二隐变量表达式的步骤，包括：

通过卷积神经网络模型提取所述正样本图像的第一隐变量表达式和所述负样本图像的第二隐变量表达式。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础隐变量表达式、各个所述属性的权重值以及各个所述属性对应的属性隐变量表达式，构建第二图像的步骤，包括：

将所述权重值和对应的属性隐变量表达式的乘积与所述基础隐变量表达式进行加和计算，得到目标基础隐变量表达式；

根据所述目标基础隐变量表达式，构建所述第二图像进行展示。

5.一种移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括：

第一获取模块，获取第一图像的基础隐变量表达式，所述第一图像包括人像区域；

第二获取模块，用于获取所述人像区域的各个属性对应的属性隐变量表达式；

处理模块，用于根据所述基础隐变量表达式、各个所述属性的权重值以及各个所述属性对应的属性隐变量表达式，构建第二图像。

6.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，所述第二获取模块，包括：

获取子模块，用于获取所述属性对应的预设数量的正样本图像和负样本图像；

提取子模块，用于提取所述正样本图像的第一隐变量表达式和所述负样本图像的第二隐变量表达式；

平均处理子模块，用于根据所述第一隐变量表达式和所述第二隐变量表达式，计算得到所述正样本图像的第一平均隐变量表达式和所述负样本图像的第二平均隐变量表达式；

差值平均子模块，用于将所述第一平均隐变量表达式与所述第二平均隐变量表达式的差值进行平均计算，得到所述人像区域的各个属性对应的属性隐变量表达式。

7.根据权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述提取子模块，包括：

提取单元，用于通过卷积神经网络模型提取所述正样本图像的第一隐变量表达式和所述负样本图像的第二隐变量表达式。

8.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，所述处理模块，包括：

加和计算子模块，用于将所述权重值和对应的属性隐变量表达式的乘积与所述基础隐变量表达式进行加和计算，得到目标基础隐变量表达式；

构建子模块，用于根据所述目标基础隐变量表达式，构建所述第二图像进行展示。

9.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的图像处理方法的步骤。