[发明专利]待处理图像的优化方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种待处理图像的优化方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，待处理图像包括至少一个人脸，上述方法包括：从待处理图像中提取各人脸对应的参考人脸图像，并确定各参考人脸图像的尺寸；获取多个图像优化模型，并确定各图像优化模型对应的输入图像尺寸；根据参考人脸图像的尺寸和输入图像尺寸为各参考人脸图像匹配对应的图像优化模型；利用图像优化模型对每一个参考人脸图像进行优化处理得到目标人脸图像，并基于目标人脸图像得到待处理图像对应的优化图像。本技术方案克服基于深度学习的去模糊方法计算量大，导致算法时延较长且功耗较高的问题。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种待处理图像的优化方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备。

背景技术

当拍摄照片时，若画面中出现人脸，人脸在整个拍摄中关注度是最高的。相对于背景区域而言，人脸区域的瑕疵会被放大，尤其是模糊不清的人脸，难以被用户接受。

相关技术中，基于深度学习的去模糊方法在效果上已经全面超越传统去模糊算法。但是，基于深度学习的去模糊方法计算量大，算法时延较长且功耗较高。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种待处理图像的优化方法、待处理图像的优化装置、计算机可读介质和电子设备，在一定程度上克服了基于深度学习的去模糊方法计算量大，而导致算法时延较长且功耗较高的问题。

根据本公开的第一方面，提供一种待处理图像的优化方法，所述待处理图像包括至少一个人脸，包括：

从所述待处理图像中提取各所述人脸对应的参考人脸图像，并确定各所述参考人脸图像的尺寸；

获取多个图像优化模型，并确定各所述图像优化模型对应的输入图像尺寸；

根据所述参考人脸图像的尺寸和所述输入图像尺寸为各所述参考人脸图像匹配对应的图像优化模型；

利用所述图像优化模型对每一个所述参考人脸图像进行优化处理得到目标人脸图像，并基于所述目标人脸图像得到所述待处理图像对应的优化图像。

根据本公开的第二方面，提供一种待处理图像的优化装置，包括：

图像获取模块，用于提取所述待处理图像中各所述人脸对应的参考人脸图像，并确定各所述参考人脸图像的参考人脸图像的尺寸；

模型获取模块，用于获取多个图像优化模型，并确定各所述图像优化模型输入图像的输入图像尺寸；

模型匹配模块，用于根据所述参考人脸图像的尺寸和所述输入图像尺寸为各所述参考人脸图像匹配对应的图像优化模型；

图像优化模型，用于利用所述图像优化模型对每一个所述参考人脸图像进行优化处理得到目标人脸图像，并基于所述目标人脸图像得到所述待处理图像对应的优化图像。

根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。

根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现上述的方法。