图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113962845A(43)申请公布日2022.01.21(21)申请号202110985605.0(22)申请日2021.08.25(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人束长勇刘家铭洪智滨韩钧宇(74)专利代理机构中科专利商标代理有限责任公司11021代理人吕朝蕙(51)Int.Cl.G06T3/00(2006.01)G06T5/00(2006.01)G06T5/50(2006.01)G06T7/40(2017.01)权利要求书3页说明书13页附图5页(54)发明名称图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了一种图像处理方法、图像处理装置、电子设备以及存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为：根据第一目标图像和第二目标图像，生成待处理图像，待处理图像中对象的身份信息与第一目标图像中对象的身份信息匹配；根据第二目标图像和待处理图像，生成解耦图像集，解耦图像集包括与待处理图像中对象的头部区域对应的头部解耦图像和与待处理图像中对象相关的待修复信息对应的修复解耦图像；根据解耦图像集，生成融合图像，融合图像中对象的身份信息和纹理信息分别与待处理图像中对象的身份信息和纹理信息匹配，与融合图像中对象相关的待修复信息已被修复。CN113962845ACN113962845A权利要求书1/3页1.一种图像处理方法，包括：根据第一目标图像和第二目标图像，生成待处理图像，其中，所述待处理图像中对象的身份信息与所述第一目标图像中对象的身份信息相匹配，所述待处理图像中对象的纹理信息与所述第二目标图像中对象的纹理信息相匹配；根据所述第二目标图像和所述待处理图像，生成解耦图像集，其中，所述解耦图像集包括与所述待处理图像中对象的头部区域对应的头部解耦图像和与所述待处理图像中对象相关的待修复信息对应的修复解耦图像；以及根据所述解耦图像集，生成融合图像，其中，所述融合图像中对象的身份信息和纹理信息分别与所述待处理图像中对象的身份信息和纹理信息相匹配，并且与所述融合图像中对象相关的待修复信息已被修复。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述修复解耦图像包括第一解耦图像和第二解耦图像；所述第一解耦图像中对象的身份信息与所述待处理图像中对象的身份信息相匹配，所述第一解耦图像中对象的肤色信息与所述第二目标图像中对象的肤色信息相匹配；所述第二解耦图像是所述待处理图像中对象的头部区域与所述第二目标图像中对象的头部区域之间的差分图像；其中，与所述融合图像中对象相关的待修复信息已被修复指示了：所述融合图像中对象的肤色信息与所述第二目标图像中对象的肤色信息相匹配，且所述差分图像中像素的像素值符合预设条件。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述头部解耦图像包括第三解耦图像、第四解耦图像和第五解耦图像；所述第三解耦图像包括所述待处理图像中对象的头部区域的灰度图像；所述第四解耦图像包括所述待处理图像中对象的头部区域的二值化图像；所述第五解耦图像包括根据所述第二目标图像和所述第四解耦图像得到的图像。4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其中，所述根据所述解耦图像集，生成所述融合图像，包括：利用融合模型处理所述解耦图像集，得到所述融合图像，其中，所述融合模型包括第一生成对抗网络模型中的生成器。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述融合模型是利用第一身份信息损失函数、第一图像特征对齐损失函数、第一判别特征对齐损失函数和第一判别器损失函数训练得到的。6.根据权利要求1～5中任一项所述的方法，其中，所述根据第一目标图像和第二目标图像，生成待处理图像，包括：利用驱动模型中的身份提取模块处理所述第一目标图像，得到所述第一目标图像中对象的身份信息；利用所述驱动模型中的纹理提取模块处理所述第二目标图像，得到所述第二目标图像中对象的纹理信息；利用所述驱动模型中的拼接模块处理所述身份信息和所述纹理信息，得到拼接信息；以及2CN113962845A权利要求书2/3页利用所述驱动模型中的生成器处理所述拼接信息，得到所述待处理图像。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述拼接信息包括多个，所述驱动模型中的生成器包括级联的N个深度单元，N为大于1的整数；所述利用所述驱动模型中的生成器处理所述拼接信息，得到所述待处理图像，包括：针对所述N个深度单元中的第i个深度单元，利用所述第i个深度单元处理与所述第i个深度单元对应的第i级跳转信息，得到第i级特征信息，其中，所述第i跳转信息包括第(i‑1)级特征信息和第i级拼接信息，其中，i大于1且小于或等于N；以及根据第