[发明专利]图像的卡通化处理方法、装置、电子设备和存储介质有效

专利信息
申请号: 202010844614.3 申请日: 2020-08-20
公开(公告)号: CN112102153B 公开(公告)日: 2023-08-01
发明(设计)人: 林天威;李甫;李鑫;张赫男;孙昊 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06T3/00 分类号: G06T3/00;G06T7/10
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 韩丽娜
地址: 100085 北京市*** 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: 图像 卡通 处理 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种图像的卡通化处理方法,包括:

对待处理的人脸图像进行肤色识别,以确定所述待处理的人脸图像中人脸的目标肤色;

若卡通化模型集中未包含与所述目标肤色对应的卡通化模型,则利用任一卡通化模型对所述人脸图像进行处理,以获取所述待处理的人脸图像对应的参考卡通化图像;

根据所述目标肤色与所述任一卡通化模型对应的参考肤色的差异度,确定像素调整参数;

确定所述参考卡通化图像中各个像素点对应的各个第一变量,其中,每个所述第一变量为每个所述像素点当前的像素值与设定系数间的比值,所述设定系数是根据所述参考卡通化图像的灰度级确定的;

以所述第一变量作为底,以所述像素调整参数作为幂,获得幂函数,将所述设定系数与所述幂函数的乘积作为所述各个像素点调整后的像素值,以获取所述待处理的人脸图像对应的目标卡通化图像。

2.如权利要求1所述的方法,其中,在所述根据所述目标肤色及所述任一卡通化模型对应的参考肤色,确定像素调整参数之后,还包括:

对所述待处理的人脸图像进行特征识别,以确定所述人脸图像的特征;

根据所述人脸图像的特征,对所述像素调整参数进行更新。

3. 如权利要求1-2任一所述的方法,其中,在所述获取所述待处理的人脸图像对应的目标卡通化图像之后,还包括:

若与所述目标肤色匹配的目标卡通化图像的数量大于第一阈值,则获取与所述目标肤色对应的人脸图像集及卡通化图像集;以及

利用所述人脸图像集及卡通化图像集,对初始卡通化模型进行训练,以获取与所述目标肤色对应的目标卡通化模型。

4.如权利要求1-2任一所述的方法,其中,在所述对待处理的人脸图像进行肤色识别之前,还包括:

利用人脸分割模型,对待处理图像进行人脸分割,以获取所述待处理的人脸图像。

5.如权利要求4所述的方法,其中,还包括:

对所述待处理图像进行背景卡通化处理,以获取背景卡通化图像;

将所述目标卡通化图像及所述背景卡通化图像进行融合,以获取与所述待处理图像对应的卡通化图像。

6.一种图像的卡通化处理装置,包括:

第一识别模块,用于对待处理的人脸图像进行肤色识别,以确定所述待处理的人脸图像中人脸的目标肤色;

变换处理模块,用于当卡通化模型集中未包含与所述目标肤色对应的卡通化模型时,利用任一卡通化模型对所述人脸图像进行处理,以获取所述待处理的人脸图像对应的参考卡通化图像;

确定模块,用于根据所述目标肤色与所述任一卡通化模型对应的参考肤色的差异度,确定像素调整参数;

调整模块,用于基于所述像素调整参数,将所述参考卡通化图像中各个像素点的像素值进行调整,以获取所述待处理的人脸图像对应的目标卡通化图像;

所述调整模块,包括:

第一确定单元,用于确定所述参考卡通化图像中各个像素点对应的各个第一变量,其中,每个所述第一变量为每个所述像素点当前的像素值与设定系数间的比值,所述设定系数是根据所述参考卡通化图像的灰度级确定的;

第二确定单元,用于以所述第一变量作为底,以所述像素调整参数作为幂,获得幂函数,将所述设定系数与所述幂函数的乘积作为所述各个像素点调整后的像素值。

7.如权利要求6所述的装置,还包括:

第二识别模块,用于对所述待处理的人脸图像进行特征识别,以确定所述人脸图像的特征;

更新模块,用于根据所述人脸图像的特征,对所述像素调整参数进行更新。

8. 如权利要求6-7任一所述的装置,还包括:

获取模块,用于当与所述目标肤色匹配的目标卡通化图像的数量大于第一阈值时,获取与所述目标肤色对应的人脸图像集及卡通化图像集;以及

训练模块,用于利用所述人脸图像集及卡通化图像集,对初始卡通化模型进行训练,以获取与所述目标肤色对应的目标卡通化模型。

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京百度网讯科技有限公司,未经北京百度网讯科技有限公司许可,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/202010844614.3/1.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