[发明专利]一种图像处理方法及相关设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标人脸的N张第一人脸图像，N为不小于3的整数；所述N张第一人脸图像为YUV格式；

将所述N张第一人脸图像输入到预设的人脸图像超分辨率放大模型，合成所述目标人脸的一张第二人脸图像，包括：根据每张第一人脸图像的第一Y通道图像合成一张放大预设倍数的第二Y通道图像；以及根据其中一张第一人脸图像的U通道图像、V通道图像和所述第二Y通道图像合成所述第二人脸图像；所述第二人脸图像的尺寸为所述第一人脸图像的尺寸的预设倍数，所述第二人脸图像的分辨率大于所述第一人脸图像的分辨率；所述人脸图像超分辨率放大模型包括运动补偿模型和超分辨率模型；

其中，所述根据每张第一人脸图像的第一Y通道图像合成一张放大预设倍数的第二Y通道图像，包括：以所述其中一张第一人脸图像的第一Y通道图像为基准Y通道图像；将其他N-1张第一人脸图像的第一Y通道图像和所述基准Y通道图像输入到所述运动补偿模型，预测出所述N-1张第一人脸图像的第一Y通道图像相对于所述基准Y通道图像的光流，得到N-1个光流，所述N-1个光流与所述N-1张第一人脸图像的第一Y通道图像一一对应；以及预测出所述N-1张第一人脸图像的第一Y通道图像根据所述N-1个光流进行变换的结果，得到N-1张第三Y通道图像，所述N-1张第三Y通道图像与所述N-1张第一人脸图像的第一Y通道图像一一对应；将所述基准Y通道图像和所述N-1张第三Y通道图像输入到所述超分辨率模型，合成所述第二Y通道图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述N张第一人脸图像为RGB格式，在根据每张第一人脸图像的第一Y通道图像合成一张放大预设倍数的第二Y通道图像之前，所述方法还包括：

将RGB格式的所述N张第一人脸图像转换成YUV格式，得到YUV格式的N张第一人脸图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像超分辨率放大模型还包括图像重建模型，所述根据其中一张第一人脸图像的U通道图像、V通道图像和所述第二Y通道图像合成所述第二人脸图像，包括：

将所述其中一张第一人脸图像的U通道图像、V通道图像和所述第二Y通道图像输入到所述图像重建模型，合成所述第二人脸图像。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在在于，在将所述N张第一人脸图像输入到预设的人脸图像超分辨率放大模型之前，所述方法还包括：

获取M张历史人脸的多张第一历史人脸图像，对每张历史人脸执行以下操作：

获取每张历史人脸的N张第一历史人脸图像；

对所述N张第一历史人脸图像按照预设倍数进行缩小，得到N张第二历史人脸图像；

将所述N张第二历史人脸图像输入到所述人脸图像超分辨率放大模型，合成所述历史人脸的一张第三历史人脸图像；

提取所述N张第一历史人脸图像中的其中一张第一历史人脸图像的人脸关键信息，得到第一人脸关键信息，以及提取所述第三历史人脸图像的人脸关键信息，得到第二人脸关键信息；

根据所述第一人脸关键信息和所述第二人脸关键信息确定人脸属性损失；

将所述N张第一历史人脸图像中的其中一张第一历史人脸图像输入到预设的卷积神经网络，得到多张第一特征图，以及将所述第三历史人脸图像输入到所述卷积神经网络，得到多张第二特征图，所述多张第一特征图与所述多张第二特征图一一对应；

根据所述多张第一特征图确定多个第一感受野，以及根据所述多张第二特征图确定多个第二感受野，所述多个第一感受野与所述多个第二感受野一一对应；

根据所述多个第一感受野和所述多个第二感受野确定感受野损失；

根据所述人脸属性损失、所述感受野损失训练所述人脸图像超分辨率放大模型。