[发明专利]图像处理方法、装置、设备、介质及程序产品

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取多个原始图像；

对每个所述原始图像进行关键特征提取，得到每个所述原始图像对应的第一关键特征数据，其中，每个所述第一关键特征数据为从每个所述原始图像提取出的至少一个关键特征的数据；

对所述多个原始图像对应的多个所述第一关键特征数据中的相同关键特征的数据进行交换，生成每个所述原始图像对应的第二关键特征数据；

将每个所述原始图像对应的所述第一关键特征数据替换为对应的所述第二关键特征数据，得到每个所述原始图像对应的候选图像；

将每个所述候选图像进行虚拟化图像处理，得到与每个所述候选图像对应的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个所述原始图像进行关键特征提取，得到每个所述原始图像对应的第一关键特征数据，包括：

对每个所述原始图像进行设定区域检测，得到每个所述原始图像对应的设定区域图像；

对每个所述原始图像对应的设定区域图像进行关键特征提取，得到每个所述原始图像对应的第一关键特征数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多个原始图像对应的多个所述第一关键特征数据中的相同关键特征的数据进行交换，生成每个所述原始图像对应的第二关键特征数据，包括：

对所述多个原始图像对应的多个所述第一关键特征数据中的相同关键特征的数据进行组合，得到与每个所述关键特征对应的第三关键特征数据；

利用预设的随机算法，分别对每个所述关键特征对应的所述第三关键特征数据进行随机交换，得到每个所述原始图像对应的第二关键特征数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对每个所述原始图像进行标注，得到每个所述原始图像的标识；

对每个所述原始图像和每个所述原始图像的标识进行取模计算，得到每个所述原始图像与每个所述候选图像对应的目标图像的对应关系；

根据所述对应关系，使用每个所述候选图像对应的目标图像对每个所述原始图像的设定区域图像进行替换，得到每个所述原始图像对应的新的图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个所述候选图像进行虚拟化图像处理，得到与每个所述候选图像对应的目标图像，包括：

将每个所述候选图像分别输入预设的对抗神经网络中，通过所述对抗神经网络对每个所述候选图像进行虚拟化图像处理，得到与每个所述候选图像对应的目标图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将每个所述候选图像进行虚拟化图像处理，得到与每个所述候选图像对应的目标图像之后，所述方法还包括：

利用所述目标图像，对待训练的图像处理模型训练，得到训练完成的图像处理模型。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多个原始图像；

提取模块，用于对每个所述原始图像进行关键特征提取，得到每个所述原始图像对应的第一关键特征数据，其中，每个所述第一关键特征数据为从每个所述原始图像提取出的至少一个关键特征的数据；

交换模块，用于对所述多个原始图像对应的多个所述第一关键特征数据中的相同关键特征的数据进行交换，生成每个所述原始图像对应的第二关键特征数据；

替换模块，用于将每个所述原始图像对应的所述第一关键特征数据替换为对应的所述第二关键特征数据，得到每个所述原始图像对应的候选图像；

图像处理模块，用于将每个所述候选图像进行虚拟化图像处理，得到与每个所述候选图像对应的目标图像。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1-6中任一项所述的方法中的各步骤。