[发明专利]图像处理方法和装置在审

专利信息
申请号: 201910409754.5 申请日: 2019-05-17
公开(公告)号: CN110136054A 公开(公告)日: 2019-08-16
发明(设计)人: 何茜 申请(专利权)人: 北京字节跳动网络技术有限公司
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06T5/00
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100041 北京市石景山区*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 眼部图像 图像处理 人脸图像 方法和装置 眼部 预设 生成处理 脸图像 去除 替换
【权利要求书】:

1.一种图像处理方法,包括:

从所获取的待处理人脸图像中确定出待处理眼部图像;

将所述待处理眼部图像输入至预先训练的图像处理模型中,得到处理后眼部图像,其中,所述图像处理模型用于对所述待处理眼部图像中与预设眼部对象对应的区域进行处理;

将所述待处理人脸图像中的待处理眼部图像替换为所述处理后眼部图像,以生成处理后人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述预设眼部对象包括以下至少一者:双眼皮,卧蚕。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述图像处理模型利用样本集合训练得到,所述样本集合中的样本为包括样本第一图像和样本第二图像的图像对,样本第一图像中所述预设眼部对象对应的区域中不存在所述预设眼部对象,样本第二图像中所述预设眼部对象对应的区域中存在所述预设眼部对象。

4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述图像处理模型通过如下步骤训练得到:

将所述样本集合中的样本所包括的样本第一图像作为初始模型的输入,将与输入的样本第一图像对应的样本第二图像作为初始模型的期望输出,训练得到所述图像处理模型。

5.根据权利要求3所述的方法,其中,所述图像处理模型通过如下步骤训练得到:

将所述样本集合中的样本所包括的样本第二图像作为初始模型的输入,将与输入的样本第二图像对应的样本第一图像作为初始模型的期望输出,训练得到所述图像处理模型。

6.根据权利要求3所述的方法,其中,所述样本集合中的样本通过如下步骤得到:

从所获取的第一人脸图像集合中的第一人脸图像中裁剪眼部图像,得到第一眼部图像集合;

对所述第一眼部图像集合中的第一眼部图像进行水平翻转,得到第二眼部图像集合;

从所述第一眼部图像集合和所述第二眼部图像集合中选取所述预设眼部对象对应的区域中不存在所述预设眼部对象的眼部图像,得到第三眼部图像集合;

将所述第三眼部图像集合中的第三眼部图像输入至预先训练的样本处理模型中,得到第四眼部图像集合,其中,所述样本处理模型用于对第三眼部图像添加所述预设眼部对象;

基于从所述第四眼部图像集合中选取的第四眼部图像和从所述第三眼部图像集合中选取的相对应的第三眼部图像,生成所述样本集合中的样本。

7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述从所获取的待处理人脸图像中确定出待处理眼部图像,包括:

基于对所获取的待处理人脸图像提取的关键点,从所述待处理人脸图像中裁剪预设尺寸的待处理眼部图像。

8.根据权利要求1-7中任一所述的方法,其中,所述方法还包括:

将所述处理后人脸图像发送至通信连接的终端设备,以使所述终端设备显示所述处理后人脸图像。

9.一种图像处理装置,包括:

确定单元,被配置成从所获取的待处理人脸图像中确定出待处理眼部图像;

处理单元,被配置成将所述待处理眼部图像输入至预先训练的图像处理模型中,得到处理后眼部图像,其中,所述图像处理模型用于对所述待处理眼部图像中与预设眼部对象对应的区域进行处理;

生成单元,被配置成将所述待处理人脸图像中的待处理眼部图像替换为所述处理后眼部图像,以生成处理后人脸图像。

10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述预设眼部对象包括以下至少一者:双眼皮,卧蚕。

11.根据权利要求9所述的装置,其中,所述图像处理模型利用样本集合训练得到,所述样本集合中的样本为包括样本第一图像和样本第二图像的图像对,样本第一图像中所述预设眼部对象对应的区域中不存在所述预设眼部对象,样本第二图像中所述预设眼部对象对应的区域中存在所述预设眼部对象。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京字节跳动网络技术有限公司,未经北京字节跳动网络技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910409754.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top