图片处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.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CN110910322A(43)申请公布日2020.03.24(21)申请号201911071878.3(22)申请日2019.11.05(71)申请人北京奇艺世纪科技有限公司地址100080北京市海淀区海淀北一街2号爱奇艺创新大厦10、11层(72)发明人郭晓锋(74)专利代理机构北京银龙知识产权代理有限公司11243代理人许静黄灿(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称图片处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质(57)摘要本发明实施例提供了一种图片处理方法及、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括获取第一图片；识别第一图片中的目标区域的轮廓信息，其中，所述目标区域为第一图片中的存在图像缺失的区域；将所述轮廓信息和第一图片输入预先训练得到的生成对抗网络模型，由所述生成对抗网络模型对所述目标区域进行图像修复，以获得第二图片。本发明提供的一种图片处理方法及、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以实现对图像缺失区域的修复，从而提高了动态图片的生成质量。CN110910322ACN110910322A权利要求书1/2页1.一种图片处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一图片；识别第一图片中的目标区域的轮廓信息，其中，所述目标区域为第一图片中的存在图像缺失的区域；将所述轮廓信息和第一图片输入预先训练得到的生成对抗网络模型，由所述生成对抗网络模型对所述目标区域进行图像修复，以获得第二图片。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一图片包括n帧图像，其中，n＞1；所述识别第一图片中的目标区域的轮廓信息，包括：提取所述第一图片中每一帧图像中的目标区域的轮廓信息；所述将所述轮廓信息和第一图片输入预先训练得到的生成对抗网络模型，由所述生成对抗网络模型对所述目标区域进行图像修复，以获得第二图片，包括：将第一图片中每一帧图像及其目标区域的轮廓信息分别输入预先训练得到的生成对抗网络模型，由所述生成对抗网络模型对n帧图像中的j帧图像的目标区域进行图像修复，以获得第二图片，其中，所述生成对抗网络模型逐帧对所述j帧图像的目标区域进行图像修复，1≤j≤n。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一图片中每一帧图像中的目标区域的轮廓信息，包括：采集每一帧图像中的关键点坐标，生成关键点坐标集合；从所述关键点坐标集合中筛选出所述目标区域中的关键点坐标，以获得目标坐标集合；对所述目标坐标集合中所有关键点所形成的区域进行填充，得到目标区域的轮廓形状信息，将所述目标坐标集合和所述目标区域的轮廓形状信息作为所述轮廓信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，由所述生成对抗网络模型对n帧图像中的至少一帧图像的目标区域进行图像修复，包括：检测第一图片中需要进行修复的帧次；对第一图片中需要进行修复的帧次的图像进行修复，以输出修复后的j帧图像，以及输出所述第一图片中不需要进行修复的帧次的k帧图像，其中，所述j与所述k之和等于所述n。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述检测第一图片中需要进行修复的帧次，包括：计算每一帧图像中指定两个关键点之间的距离；若所述距离大于预设值，则确定该帧次的图像需要进行修复。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述由所述生成对抗网络模型对所述目标区域进行图像修复，以获得第二图片包括：按照所述第一图片中各帧次的播放顺序，将修复后的j帧图像和不需要进行修复的帧次的k帧图像重新进行编码并制作成动画，以作为所述第二图片。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络模型的公式为：Iresult＝F(Imask,Iori)所述生成对抗网络模型的目标函数为：2Loss＝(Iresult－Itarget)2CN110910322A权利要求书2/2页其中，Iresult表示所述第二图片；F表示生成对抗网络；Imask表示所述第一图片；Iori表示目标区域的轮廓信息；Itarget表示目标图片。8.一种图片处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取第一图片；识别模块，用于识别第一图片中的目标区域的轮廓信息，其中，所述目标区域为第一图片中的存在图像缺失的区域；生成模块，用于将所述轮廓信息和第一图片输入预先训练得到的生成对抗网络模型，由所述生成对抗网络模型对所述目标区域进行图像修复，以获得第二图片。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一图片包括n帧图像，其中，n＞1；所述获取模块，具体用于识别所述第一图片中每一帧图像中的目标区域的轮廓信息；所述生成模块，具体用于将第一图片中每一帧图像及其目标区域的轮廓信息分别输入预先训练得到的生成对抗网络模