[发明专利]美颜处理方法、系统、存储介质和终端设备

说明书

本发明公开了一种美颜处理方法、系统、存储介质和终端设备，方法包括以下步骤：获取待处理图像；对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待处理图像进行滤镜处理；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；采用训练集计算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；将生成式对抗网络的参数更新为目标参数。本发明能避免出现破坏原图像的情况，从而在一定程度上提供高质量的保持原图细节特征的自然图像。本发明可广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种美颜处理方法、系统、存储介质和终端设备。

背景技术

美颜主要涉及的技术多种多样，例如磨皮、美白、祛痘和滤镜等算法。其中，滤镜又有多种实现方法。目前，滤镜特效有基于调色和基于空间位置变换的方法。随着深度学习的兴起，在滤镜处理中出现了各种风格转换、对象变形和图像增强等技术。例如，基于深度卷积神经网络的图像增强技术，其通过将手机照片作为输入，将单反相机拍出的高质量照片作为目标，通过生成对抗网络端到端的方式训练一个特征映射，在融合多种损失函数例如内容、纹理、颜色和细节等，实现不同的图像滤镜目的，使得将手机照片生成具有单反相机质量的图片。

但是，目前生成对抗的方法在应用过程中存在明显的不足，例如，基于深度卷积神经网络的图像增强技术，对于低对比度的图像和孤立的噪声点，增强后噪声点将会被放大，从而破坏原图像；基于循环一致性技术，针对不配对图像域间风格迁移和转换，会生成和原图偏差较大不同风格的图像，因而对精细的颜色微弱校正而言，比较困难。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种美颜处理方法、系统、存储介质和终端设备，能够在一定程度上提供高质量的保持原图细节特征的自然图像。

根据本发明的第一方面实施例的一种美颜处理方法，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。

根据本发明实施例的一种美颜处理方法，至少具有如下有益效果：本实施例通过先采用由若干张训练图像组成的训练集计算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，接着根据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，并将生成式对抗网络的参数更新为目标参数，然后对待处理图像分别进行祛痘、磨皮、美白处理，并采用更新为目标参数的生成式对抗网络对待处理图像进行滤镜处理后得到目标图像，避免出现破坏原图像的情况，从而在一定程度上提供高质量的保持原图细节特征的自然图像。

根据本发明的一些实施例，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。