[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像处理识别和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取输入图像和引导图像，其中，上述输入图像为待进行贴图特效转换处理的图像，上述引导图像中包含上述输入图像的图像边缘信息和图像细节信息；基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到处理后图像；采用贴图特效转换算法对上述处理后图像进行贴图特效转换处理，得到对应的贴图特效图像。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉、图像处理识别和深度学习技术领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科技的不断进步发展，很多应用程序可以将图片转换为春夏秋冬不断变换的视频；得到用户输入的图像后，通过对图像进行处理、变换，可以以技术手段合成处理、变换后的图像，得到四季变换的视频，带给用户独特的视觉感受，从而给业务方的应用程序带来流量，提升访问量。

但是，现有技术中，主要采用循环生成对抗网络框架进行，从而实现非配对图片之间的转换，很多方法在生成图像的时候会忽略原图的很多细节，存在不少边缘缺失，导致生成的图像失真。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开提供了一种用于图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取输入图像和引导图像，其中，上述输入图像为待进行贴图特效转换处理的图像，上述引导图像中包含上述输入图像的图像边缘信息和图像细节信息；基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到处理后图像；采用贴图特效转换算法对上述处理后图像进行贴图特效转换处理，得到对应的贴图特效图像。

可选的，基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到处理后图像，包括：将上述输入图像和上述引导图像输入至引导滤波器；采用上述引导滤波器基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到上述处理后图像，其中，上述处理后图像与上述引导图像在预定滤波窗口上存在局部线性关系。

可选的，采用上述引导滤波器基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到上述处理后图像，包括：采用上述引导滤波器基于上述图像边缘信息和上述图像细节信息，对上述输入图像中的非边缘区域和/或不平滑区域进行滤波处理，得到上述处理后图像。

可选的，采用贴图特效转换算法对上述处理后图像进行贴图特效转换处理，得到对应的贴图特效图像，包括：将上述处理后图像输入至生成对抗网络模型，并由上述生成对抗网络模型采用上述贴图特效转换算法，对上述处理后图像进行贴图特效转换处理，得到上述贴图特效图像。

可选的，在将上述处理后图像输入至生成对抗网络模型，上述方法还包括：预先采用样本图像对初始网络模型中的生成器和判别器进行多轮迭代训练，得到上述生成对抗网络模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取模块，用于获取输入图像和引导图像，其中，上述输入图像为待进行贴图特效转换处理的图像，上述引导图像中包含上述输入图像的图像边缘信息和图像细节信息；处理模块，用于基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到处理后图像；转换模块，用于采用贴图特效转换算法对上述处理后图像进行贴图特效转换处理，得到对应的贴图特效图像。

可选的，上述处理模块，包括：传输单元，用于将上述输入图像和上述引导图像输入至引导滤波器；第一处理单元，用于采用上述引导滤波器基于上述引导图像对上述输入图像进行滤波处理，得到上述处理后图像，其中，上述处理后图像与上述引导图像在预定滤波窗口上存在局部线性关系。

可选的，上述第一处理单元，包括：处理子单元，用于采用上述引导滤波器基于上述图像边缘信息和上述图像细节信息，对上述输入图像中的非边缘区域和/或不平滑区域进行滤波处理，得到上述处理后图像。