[发明专利]美颜处理方法、系统、存储介质和终端设备

权利要求书

1.一种美颜处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待处理图像；

对所述待处理图像分别进行祛痘、磨皮、美白和滤镜处理，生成目标图像；

其中，采用预先训练的生成式对抗网络对所述待处理图像进行滤镜处理；所述生成式对抗网络的训练步骤包括：

获取若干张训练图像作为训练集；

采用所述训练集计算所述生成式对抗网络中的生成式对抗网络目标函数、距离函数和颜色损失函数；

根据所述生成式对抗网络目标函数、距离函数和颜色损失函数的计算结果计算目标参数；

将所述生成式对抗网络的参数更新为所述目标参数。

2.根据权利要求1所述的一种美颜处理方法，其特征在于，所述生成式对抗网络包括编解码生成网络和判别网络，所述编解码生成网络包括若干个编码单元和若干个解码单元；

所述编码单元对输入图像进行压缩，提取高层次语义特征；

所述解码单元对输入图像进行上采样后与解码单元对所述输入图像处理得到的信息进行结合，得到输入图像的空间维度和细节。

3.根据权利要求2所述的一种美颜处理方法，其特征在于，所述若干张训练图像包括原图像和目标真值图像；所述生成式对抗网络目标函数如公式1：

其中，L_cGAN(G,D)为生成式对抗网络目标函数值；G表示编解码生成网络；D表示判别网络；x表示原图像；y表示目标真值图像；z表示随机噪声；和分别表示关于(x,y)和(x,z)的数学期望；p_data(x,y)表示关于(x,y)的联合数据分布；

所述距离函数如公式2所示：

其中，L_L1(G)为距离函数值；表示关于((x,y),z)的数学期望；

所述颜色损失函数如公式3所示：

其中，L_color(G)为颜色损失值；[G(x,z)]_b和Y_b分别为生成图像G(x,z)和目标真值图像y高斯滤波处理后的结果；

所述目标参数的计算公式如公式4所示：

其中，G^*为目标参数值；G表示编解码生成网络；D表示判别网络；L_cGAN(G,D)为生成式对抗网络目标函数值；L_L1(G)为距离函数值；L_color(G)为颜色损失值；λ为平衡损失权重。

4.根据权利要求1所述的一种美颜处理方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行祛痘处理这一步骤，包括：

提取所述待处理图像的人脸关键点；

根据所述人脸关键点确定人脸椭圆区域；

构建所述人脸椭圆区域的掩码图像；

对所述待处理图像灰度化；

将灰度化后的图像与所述掩码图像进行相与计算，得到人脸部位图像；

对所述人脸部位图像依次进行二值化操作和连通域分析，得到孤立点区域；

根据所述孤立点区域确定痘斑的位置坐标；

根据所述位置坐标对所述待处理图像进行修复。

5.根据权利要求1所述的一种美颜处理方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行磨皮处理这一步骤，其具体为：

采用表面滤波算法对所述待处理图像进行磨皮处理。

6.根据权利要求1所述的一种美颜处理方法，其特征在于，所述对所述待处理图像进行美白处理这一步骤，包括：

采用对数曲线公式构建映射表；

根据所述映射表对所述待处理图像进行选择性增强区域。