[发明专利]图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取源图像与目标图像变形属性，从源图像中确定与目标图像变形属性相关联的关键像素点，获取关键像素点对应的变形信息，根据变形信息确定自变化域；基于自变化域，对源图像进行转换，得到转换图像；转换图像与目标图像变形属性相匹配。采用本申请实施例，可以提高图像变形的准确率，以优化图像的转换质量。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着图像技术的不断发展和各种社交娱乐软件的涌现，用户使用图像进行社交的频率日益增加。在用户分享图片的场景中，为体现个性化，用户往往需要对图像进行人为后期处理，或者重新拍摄才能获得用户真正需要的图像，而图像转换技术的应用，可以为用户自动转换图像风格。

现有技术中，图像转换过程可以通过编码器和解码器提取原始图像对应的特征信息，并生成该原始图像对应的转换图像。通过现有技术虽然实现了图像风格的转换，但是通过编码器和解码器直接生成风格转换后的图像，转换过程中仅考虑到了原始图像相对于目标风格(即转换后的图像所属的风格)之间的差异，造成转换后的图像与原始图像在几何结构上并不匹配，进而降低图像变形的准确率。

发明内容

本申请实施例提供一种图像数据处理方法、装置以及计算机可读存储介质，可以提高图像变形的准确率，以优化图像的转换质量。

本申请实施例一方面提供了一种图像数据处理方法，包括：

获取源图像与目标图像变形属性，从所述源图像中确定与所述目标图像变形属性相关联的关键像素点；

获取所述关键像素点对应的变形信息，根据所述变形信息确定自变化域；所述自变化域包括所述源图像所包含的所述关键像素点与转换图像所包含的映射像素点之间的映射关系，所述映射关系包括所述关键像素点和所述映射像素点之间的变形信息；

基于所述自变化域，对所述源图像进行转换，得到所述转换图像；所述转换图像与所述目标图像变形属性相匹配。

其中，所述获取源图像与目标图像变形属性，从所述源图像中确定与所述目标图像变形属性相关联的关键像素点，包括：

获取源图像与目标图像变形属性，将所述源图像与所述目标图像变形属性组合为输入矩阵；

基于生成器网络中的编码器，对所述输入矩阵进行下采样，提取所述源图像中与所述目标图像变形属性相关联的关键像素点；

则所述获取所述关键像素点对应的变形信息，根据所述变形信息确定自变化域，包括：

在所述编码器中，并确定所述关键像素点对应的变形信息，生成包含所述变形信息的特征图；

基于所述生成器网络中的解码器，将所述特征图进行解码，生成所述源图像针对所述目标图像变形属性的自变化域。

其中，所述解码器包括第一反卷积层和第一激活函数；

所述基于所述生成器网络中的解码器，将所述特征图进行解码，生成所述源图像对应的自变化域，包括：

基于所述解码器中的第一反卷积层，对所述特征图进行反卷积，生成所述特征图对应的可视化特征图；

基于所述第一激活函数，生成所述可视化特征图对应的归一化特征图；

获取变形优化参数，基于所述变形优化参数与所述归一化特征图，确定所述源图像针对所述目标图像变形属性的自变化域。

其中，所述生成网络还包括目标增强神经网络；

所述获取变形优化参数，基于所述变形优化参数与所述归一化特征图，确定所述源图像针对所述目标图像变形属性的自变化域，包括：