[发明专利]一种图像处理方法及移动终端

权利要求书

1.一种图像处理方法，应用于移动终端，其特征在于，包括：

获取样本图像数据和所述样本图像数据对应的特征图像数据；

根据所述样本图像数据和所述特征图像数据，构建美颜预测模型；

获取待处理的初始图像；

将所述初始图像输入至所述美颜预测模型，输出经过图像处理后的目标图像；

所述根据所述样本图像数据和所述特征图像数据，构建美颜预测模型的步骤，包括：

根据所述样本图像数据和所述特征图像数据，计算人脸差异特征数据；

基于所述人脸差异特征数据，构建反馈网络数据；

将所述反馈网络数据输入至预设的Faster RCNN网络中进行分类训练，得到所述美颜预测模型；

其中，所述特征图像数据为：根据预设人脸特征，对所述样本图像数据进行预设图像处理后的图像数据；所述预设图像处理为用户根据样本图像中的预设的人脸特征进行的美颜处理；所述美颜预测模型用于对待处理人脸图像进行美颜处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本图像数据和所述样本图像数据对应的特征图像数据的步骤，包括：

获取N张图像，所述N张图像分别包括不同人脸特征；

将所述N张图像确定为所述样本图像数据；

通过卷积神经网络模型，按照预设人脸特征，对所述样本图像数据进行分类训练，得到人脸特征训练模型；

根据所述人脸特征训练模型和所述预设人脸特征，对所述样本图像数据分别进行预设图像处理，得到所述特征图像数据；

其中，N为大于1的整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设人脸特征包括：性别、年龄、肤色、人脸朝向、人脸各器官的三维结构、皮肤透明度、皮肤光滑度、皮肤表层毛孔、皮肤表层皱纹中的至少一项。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述初始图像输入至所述美颜预测模型，输出经过图像处理后的目标图像的步骤，包括：

将所述初始图像输入至所述美颜预测模型；

基于美颜预测模型，实时调整所述初始图像的预设美颜图像参数，输出经过图像处理后的目标图像。

5.一种移动终端，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取样本图像数据和所述样本图像数据对应的特征图像数据；

建立模块，用于根据所述样本图像数据和所述特征图像数据，构建美颜预测模型；

第二获取模块，用于获取待处理的初始图像；

输出模块，用于将所述初始图像输入至所述美颜预测模型，输出经过图像处理后的目标图像；

所述建立模块，包括：

计算单元，用于根据所述样本图像数据和所述特征图像数据，计算人脸差异特征数据；

建立单元，用于基于所述人脸差异特征数据，构建反馈网络数据；

训练单元，用于将所述反馈网络数据输入至预设的Faster RCNN网络中进行分类训练，得到所述美颜预测模型；

其中，所述特征图像数据为：根据预设人脸特征，对所述样本图像数据进行预设图像处理后的图像数据；所述预设图像处理为用户根据样本图像中的预设的人脸特征进行的美颜处理；所述美颜预测模型用于对待处理人脸图像进行美颜处理。

6.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，所述第一获取模块，包括：

获取单元，用于获取N张图像，所述N张图像分别包括不同人脸特征；

确定单元，用于将所述N张图像确定为所述样本图像数据；

卷积单元，用于通过卷积神经网络模型，按照预设人脸特征，对所述样本图像数据进行分类训练，得到人脸特征训练模型；

图像处理单元，根据所述人脸特征训练模型和所述预设人脸特征，对所述样本图像数据分别进行预设图像处理，得到所述特征图像数据；

其中，N为大于1的整数。

7.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，所述预设人脸特征包括：性别、年龄、肤色、人脸朝向、人脸各器官的三维结构、皮肤透明度、皮肤光滑度、皮肤表层毛孔、皮肤表层皱纹中的至少一项。

8.根据权利要求5所述的移动终端，其特征在于，所述输出模块，包括：

输入单元，用于将所述初始图像输入至所述美颜预测模型；输出单元，用于基于美颜预测模型，实时调整所述初始图像的预设美颜图像参数，输出经过图像处理后的目标图像。