[发明专利]一种提高人脸图像清晰度的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种提高人脸图像清晰度的方法，其特征在于，包括：

获取模糊式人脸图像；所述模糊式人脸图像中包括一人脸；

识别所述模糊式人脸图像的N个特征区，确定每个特征区对应的模糊式局部图像，获得N个模糊式局部图像，每个模糊式局部图像是所述模糊式人脸图像的部分图像；

将所述模糊式人脸图像输入整体图处理模型，获得清晰式整体图像；将每个模糊式局部图像分别输入相应的局部图处理模型，获得N个清晰式局部图像；所述清晰式整体图像的清晰度大于所述模糊式人脸图像，所述清晰式局部图像的清晰度大于相应的模糊式局部图像；

对所述清晰式整体图像和所述N个清晰式局部图像进行融合处理，获得融合式整体图；

所述N是大于0的整数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取模糊式人脸图像之前，还包括：

获取待处理图像，识别待处理图像中的人脸，确定每个人脸对应的人脸区域图像，确定每个人脸区域图像的清晰度；将模糊式人脸图像将清晰度小于设定清晰度的人脸区域图像作为模糊式人脸图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述整体图处理模型是通过以下方式训练的：

构建多个整体式样本对，每个整体式样本对包括一个模糊式整体样本图像和一个清晰式整体样本图像，所述模糊式整体样本图像是对所述清晰式整体样本图像进行降采样后的图像；

将使用所述多个整体式样本对训练完成的用于处理整体图像的生成对抗网络，作为所述整体图处理模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

所有整体式样本对中的清晰式整体样本图像的尺寸相同；

所述获取模糊式人脸图像，包括：

判断所述模糊式人脸图像的尺寸是否大于所述整体式样本对中的清晰式整体图像的尺寸，在大于的情况下，对所述模糊式人脸图像进行裁剪，将裁剪后的图像作为更新后的模糊式人脸图像。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，

所有整体式样本对中的清晰式整体图像中标的物的姿态表征信息相同；

所述获取模糊式人脸图像，包括：

判断所述模糊式人脸图像中标的物的姿态表征信息与所述整体式样本对中的清晰式整体样本图像中标的物的姿态表征信息的误差是否大于设定误差，在大于设定误差的情况下，对所述模糊式人脸图像中标的物进行校正处理，使校正处理后的标的物的姿态表征信息与所述整体式样本对中的清晰式整体样本图像中标的物的姿态表征信息的误差小于或等于所述设定误差。

6.如权利要求3、4或5所述的方法，其特征在于，

所述N个局部图处理模型是通过以下方式训练的：

针对每个整体式样本对中的模糊式整体样本图像，识别所述模糊式整体样本图像的N个特征区，从所述模糊式整体样本图像中截取出每个特征区对应的模糊式局部样本图像，从所述模糊式整体样本图像对应的清晰式整体样本图像中截取出每个特征区对应的清晰式局部样本图像，获得N个局部式样本对，每个局部式样本对包括同一整体式样本对中相同特征区对应的模糊式局部样本图像和清晰式局部样本图像；

确定与N个特征区对应的N个用于处理局部图像的生成对抗网络，使用对应于同一特征区的局部式样本对训练相应的用于处理局部图像的生成对抗网络，获得N个训练完的用于处理局部图像的生成对抗网络，作为N个局部图处理模型。