[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

基于第一目标年龄段标签，获取所述第一目标年龄段标签对应的图像特征点平均值；

基于所述图像特征点平均值，对原始图像变形，得到第一中间图像，所述第一中间图像的图像特征点分布比例与所述第一目标年龄段标签对应的年龄段匹配；

通过预设神经网络模型，按照所述第一目标年龄段标签，对所述第一中间图像进行纹理变换，生成所述第一目标年龄段标签对应的第一模拟图像；

所述基于所述图像特征点平均值，对原始图像变形，得到第一中间图像，包括：

获取所述原始图像的第一图像特征点；

基于所述第一目标年龄段标签对应的所述图像特征点平均值，对所述第一图像特征点进行变换，得到第二图像特征点；

基于所述第二图像特征点，对所述原始图像进行变形得到所述第一中间图像;

所述基于所述第一目标年龄段标签对应的所述图像特征点平均值，对所述第一图像特征点进行变换，得到第二图像特征点，包括：

获取所述第一图像特征点对应的第一权重、所述图像特征点平均值对应的第二权重；

确定所述第一权重与所述第一图像特征点的第一乘积、所述第二权重与所述图像特征点平均值的第二乘积；

将所述第一乘积和所述第二乘积的和确定为所述第二图像特征点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型包括生成式对抗网络，所述生成式对抗网络包括生成模型，其中，所述生成模型由不同年龄段对应的中间图像训练获取；

所述通过预设神经网络模型，按照所述第一目标年龄段标签，对所述第一中间图像进行纹理变换，生成所述第一目标年龄段标签对应的第一模拟图像，包括：

通过所述生成模型，按照所述第一目标年龄段标签对所述第一中间图像进行纹理变换，生成所述第一目标年龄段标签对应的所述第一模拟图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过预设神经网络模型，按照所述第一目标年龄段标签，对所述第一中间图像进行纹理变换，生成所述第一目标年龄段标签对应的第一模拟图像之前，所述方法还包括：

获取多个预设年龄段标签对应的样本图像，各所述预设年龄段标签对应一个特定年龄段；

分别基于各预设年龄段标签对应的所述样本图像，生成第二目标年龄段标签对应的第二中间图像，得到多个预设年龄段标签对应的所述第二中间图像，其中，第二目标年龄标签包括多个预设年龄段标签中其它预设年龄段标签；

基于多个所述预设年龄段标签对应的所述第二中间图像和所述第二目标年龄段标签，训练获取所述预设神经网络模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型包括生成式对抗网络，所述生成式对抗网络包括生成模型和判别模型，其中，所述判别模型用于判别输入所述生成式对抗网络的图像为模拟图像或真实图像；

所述基于多个所述预设年龄段标签对应的所述第二中间图像和所述第二目标年龄段标签，训练获取所述预设神经网络模型，包括：

基于多个所述预设年龄段标签对应的所述第二中间图像和针对各所述第二中间图像的至少一个所述第二目标年龄段标签，训练获取所述生成模型；

通过各所述第二目标年龄标签对应的第二模拟图像以及样本图像，训练获取所述判别模型，所述第二模拟图像由所述生成模型生成。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获取多个预设年龄段标签对应的样本图像之后，所述方法还包括：

分别基于各所述预设年龄段标签的所述样本图像，生成各所述预设年龄段标签对应的所述图像特征点平均值。