[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及系统

说明书

本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。本公开中，通过获取待美化的第一图像。对第一图像进行质量检测，得到第一图像的亮度质量和动态范围质量。在亮度质量和/或动态范围质量未满足预设条件的情况下，对第一图像的亮度和/或动态范围进行处理，得到亮度质量和动态范围质量均满足预设条件的第二图像。将第二图像输入预训练的图像美化模型中，得到图像美化模型输出的第二图像的参考特征信息，参考特征信息用于提升第二图像的美学标准的特征信息。将参考特征信息融合到第二图像中，得到美化后的第三图像。可以在图像美化过程中，有效解决图像中出现的暗光、弱光、逆光等问题，提升图像质量。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备、存储介质及系统。

背景技术

随着终端设备的广泛普及以及终端性能的逐步提升，利用终端设备拍摄图像或视频已然成为一种新的互联网文化。随之而来，用户对人像美颜技术和美颜效果的要求也越来越高。

在拍摄照片的过程中，受终端设备的性能、拍摄技术以及环境因素的影响，往往图像会出现暗光、弱光、逆光等问题，导致照片整体质量较差，相关的图像处理技术仍存在一定缺陷，通常只能对照片中人像存在的瑕疵进行美化处理。比如，对面部整体进行磨皮、去除皱纹以及进行瘦脸等，而无法进一步提高图像的拍摄质量。

发明内容

本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决无法进一步提高图像的拍摄质量的问题。

本公开实施例的技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：获取待美化的第一图像；对第一图像进行质量检测，得到第一图像的亮度质量和动态范围质量。在亮度质量和/或动态范围质量未满足预设条件的情况下，对第一图像的亮度和/或动态范围进行处理，得到亮度质量和动态范围质量均满足预设条件的第二图像。将第二图像输入预训练的图像美化模型中，得到图像美化模型输出的第二图像的参考特征信息，参考特征信息用于提升第二图像的美学标准的特征信息。将参考特征信息融合到第二图像中，得到美化后的第三图像。

可选的，将参考特征信息融合到第二图像中，得到美化后的第三图像，包括：对第二图像进行N次下采样操作，得到N个不同尺寸的待处理特征信息，N大于等于1。对参考特征信息与N个不同尺寸的待处理特征信息，依次执行N次融合操作，得到N个融合结果，并将第N个融合结果作为第三图像。其中，第1个融合结果为将参考特征信息与第N个待处理特征信息进行融合得到的融合结果，第i个融合结果为第i-1个融合结果与第N-i个待处理特征信息进行融合得到的融合结果。

可选的，根据参考特征信息与N个不同尺寸的待处理特征信息，依次执行N次融合操作，得到N个融合结果，包括：将参考特征信息与第N个待处理特征信息的伽马值相乘，得到第1个相乘结果，将第1个相乘结果和第N个待处理特征信息的贝塔值相加，得到第1个相加结果，对第1个相加结果进行上采样操作，确定第1个融合结果。将第i-1个融合结果和第N-i个待处理特征信息的伽马值相乘，得到第i个相乘结果，将第i个相乘结果和第N-i个待处理特征信息的贝塔值相加，得到第i个相加结果，对第i个相加结果进行上采样操作，得到第i个融合结果。

可选的，对第一图像进行质量检测，得到第一图像的亮度质量和动态范围质量，包括：将第一图像切割为多个尺寸相同的子图像。确定每个子图像的编码信息，编码信息包括哈希编码信息、内容编码信息、风格编码信息和位置编码信息中的一项或者多项，内容编码信息用于表征图像内容特征，风格编码信息用于表征图像风格特征，位置编码信息用于表征图像内容位置分布特征。将每个子图像的编码信息输入预训练的质量检测模型中，得到质量检测模型输出的第一图像的亮度质量和动态范围质量。