CN110866488A - 图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理方法及装置，该方法可以包括：对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域；根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，第二图像包括目标对象的面部区域，第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且第一参考区域未包含新增瑕疵；若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。以解决现有技术中对图像美化处理效果较差的问题。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

随着具备拍照功能的拍摄设备已成为人们日常生活中不可或缺的工具，用户拍摄图像的门槛大大降低。针对拍摄到的人像图像，特别是包含面部的图像，通常需要对人像进行美化处理。

目前，对人像的美化处理主要是根据待修复区域周围的图像信息或者预设的参数对待修复区域进行处理。但是，这两种方式均不能使修复效果自然真实，例如，若修复力度偏弱，则无法完全修复瑕疵；反之，若修复力度过强，则会造成图像中纹理细节丢失，或者与周围环境的图像存在过渡问题而显得不自然。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理及装置，以解决现有技术中且对图像美化处理效果较差问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法可以包括：

对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域；

根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，第二图像包括目标对象的面部区域，第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且第一参考区域未包含新增瑕疵信息；

若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置可以包括：

识别模块，用于对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域；

处理模块，用于根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，第二图像包括目标对象的面部区域，第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且第一参考区域未包含新增瑕疵信息；

修复模块，用于若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所示的图像处理方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，若计算机程序在计算机中执行，则令计算机执行如第一方面所示的图像处理方法。

本发明实施例中，获取与第一图像包括同一个目标对象的第二图像，根据第二图像中的第一参考区域，确定第一图像中的瑕疵区域是否包括新增瑕疵信息，接着，若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则根据第一参考区域对瑕疵区域中的新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像，其中，第一参考区域与瑕疵区域在目标对象的面部区域中具有预设位置关系。这样，在用户出现一些新增(或者临时)瑕疵时，能够通过之前没有这些瑕疵的照片去修复(或者美化)包含新增瑕疵信息的第一图像，得到目标图像，由于，本发明实施例提供的方法使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验。

附图说明

从下面结合附图对本发明的具体实施方式的描述中可以更好地理解本发明其中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的特征。

图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现过程流程图；

图3为本发明实施例提供的另一种图像处理方法的实现过程流程图；

图4为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

针对相关技术出现的问题，本发明实施例提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中修复图像效率低且修复效果不好的问题。

本发明实施例提供的图像处理方法可以应用于多种应用场景中，例如：有时用户在拍摄图像时，身体上会出现具有突发性的瑕疵即痘痘、黑眼圈、红血丝或者过敏导致皮肤异常，且往往持续时间较短，这时，本发明实施例提供的图像处理方法可以采用同一用户之前的照片对该用户带有突发性瑕疵的图像进行修复，这样使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验。

基于上述应用场景，下面结合图1对本发明实施例提供的一种图像处理方法进行进一步说明。

图1为本发明实施例提供的一种图像处理方法的流程图。

如图1所示，该图像处理方法可以包括步骤110-步骤130，具体内容如下所示：

步骤110，对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域。

其中，对第一图像中的面部区域进行识别，得到存在于面部区域中的瑕疵；将瑕疵所在的区域确定为面部区域的瑕疵区域。

步骤120，根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息。

其中，第二图像包括目标对象的面部区域，第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且第一参考区域未包含新增瑕疵信息。

这里，在一种可能的实施例中，该步骤具体可以包括：

将瑕疵区域与第一参考区域进行比较；在瑕疵区域包括不存在于第一参考区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。

步骤130，若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

其中，本发明实施例中可以根据第一参考区域利用图像滤波和/或图像填充对新增瑕疵信息进行处理。

这里，在一种可能的实施例中，该步骤具体可以包括：

基于第一参考区域和/或第三图像中的第二参考区域对新增瑕疵信息进行处理；

其中，第三图像为包括预设对象的面部区域的图像，预设对象不包括目标对象，且与目标对象的类别相同，第二参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且不包含新增瑕疵信息。

需要提示的是，本发明实施例中涉及基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行处理可以包括：对新增区域信息的修复、删除或者美化等处理，得到修复、删除或者美化等处理后的目标图像。

在另一种可能的实施例中，在步骤130之前还可以包括：

对包含面部区域的每个图像进行识别，得到第一特征区域和第二特征区域；其中，第一特征区域不包括瑕疵，第二特征区域包括瑕疵；

将第一特征区域、第二特征区域、第一特征区域和第二特征区域对应的图像以及获取第一特征区域和第二特征区域对应的图像的时间点相关联，得到关联数据。

基于此，在步骤120中确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息的步骤之后，还可以包括：确定第二特征区域不包含瑕疵区域。

在再一种可能的实施例中，该步骤具体可以包括：

每个图像包括第二图像，在第一参考区域为第一特征区域的情况下，基于第二图像的第一特征区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像；

在第一参考区域为第二特征区域的情况下，根据关联数据得到与获取第一图像的第一时间点距离最近的第二时间对应的第二图像；

基于第二图像的第二特征区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

另外，若确定瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息，则利用预设参数对第一图像进行处理，得到目标图像。这里，本发明实施例中的预设参数，可以指代图像处理中的至少一个参数，例如：对比度、高光等参数。

由此，本发明实施例中，获取与第一图像包括同一个目标对象的第二图像，根据第二图像中的第一参考区域，确定第一图像中的瑕疵区域是否包括新增瑕疵信息，接着，若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则根据第一参考区域对瑕疵区域中的新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像，其中，第一参考区域与瑕疵区域在目标对象的面部区域中具有预设位置关系。这样，在用户出现一些新增(或者临时)瑕疵时，能够通过之前没有这些瑕疵的照片去修复(或者美化)包含新增瑕疵信息的第一图像，得到目标图像，由于，本发明实施例提供的方法使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验。

为了便于理解本发明实施例提供的方法，基于上述内容，下面以历史获取的第二图像对当前获取的第一图像中瑕疵区域进行图像处理的2个应用场景为例，对本发明实施例提供的图像处理方法进行举例说明。

实施例1：

图2为本发明实施例提供的一种图像处理方法的实现过程流程图。

如图2所示，该图像处理方法可以包括步骤210-步骤280，具体内容如下所示：

步骤210，获取第一图像。

其中，获取在第一时刻拍摄的第一图像，该第一图像包括至少一个目标对象的面部区域。

步骤220，对第一图像中的目标对象进行识别，得到目标对象的面部区域以及面部区域中的特征点。

其中，可以通过人脸识别对第一图像中目标对象进行识别，得到面部区域的面部区域以及面部区域中的特征点。

步骤230，对面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域。

其中，对第一图像中的面部区域进行识别，得到存在于面部区域中的瑕疵；将瑕疵所在的区域确定为面部区域的瑕疵区域。

这里，本发明实施例中是以目标对象的面部区域为例进行说明，当然，本发明实施例中的瑕疵区域也可以为目标对象除面部区域之外的其它身体部位的皮肤区域。

其中，本发明实施例中的瑕疵区域可以为下述中的至少一种：痘痘、斑块、疤痕、红血丝、皱纹、过敏导致的皮肤异常、皮肤起皮。

步骤240，根据第一图像中面部区域的特征点，查找与目标对象相关的第二图像。

这里，根据第一图像中的目标对象，查找包括与目标对象属于同一个对象的第二图像，这里，第二图像为在第二时刻获取到的图像，第二时刻在时间轴上早于第一时刻。

步骤250，对第二图像进行识别，确定第二图像中的第一参考区域。

其中，该第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域。这里，该第一参考区域中可以使第二图像中的瑕疵区域，也可以是第二图像中的非瑕疵区域。

这里，可以对至少一个第二图像进行识别，并分别确定每个第二图像中的第一参考区域，以便根据多个第二图像与第一图像进行对比且修复。这样，可以更好的防止使用单张第二图像无法对第一图像进行修复的可能。

步骤260，根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息。

这里，将瑕疵区域与第一参考区域进行比较；在瑕疵区域包括不存在于第一参考区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。反之，在瑕疵区域包括存在于第一参考区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息。

在瑕疵区域中包括新增瑕疵信息的情况下，执行步骤270。

在瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息的情况下，执行步骤280。

步骤270，基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

步骤280，利用第一图像中未包括瑕疵区域对应的其他区域对该瑕疵区域进行修复。或者，采用预设的参数值对第一图像中的瑕疵区域进行修复。

其中，本发明实施例可以根据第一参考区域利用图像滤波和/或图像填充对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

本发明实施例中，获取与第一图像包括同一个目标对象的第二图像，根据第二图像中的第一参考区域，确定第一图像中的瑕疵区域包括新增瑕疵信息，接着，根据第一参考区域对瑕疵区域中的新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像，其中，第一参考区域与瑕疵区域在目标对象的面部区域中具有预设位置关系。这样，在用户出现一些新增(或者临时)瑕疵时，能够通过之前没有这些瑕疵的照片去修复包含新增瑕疵信息的第一图像，由于，本发明实施例提供的方法使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验感。

实施例2：

与上述实施例1中不同的是，实施例2中可以通过瑕疵索引表确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，具体如下所示。

图3为本发明实施例提供的另一种图像处理方法的实现过程流程图。

如图3所示，该图像处理方法可以包括步骤310-步骤350，具体内容如下所示：

步骤310，获取第一图像。

其中，获取在第一时刻拍摄的第一图像，该第一图像包括至少一个目标对象的面部区域。

步骤320，对第一图像中的目标对象进行识别，得到目标对象的面部区域。

其中，可以通过人脸识别对第一图像中目标对象进行识别，得到面部区域。

步骤330，对面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域。

其中，对第一图像中的面部区域进行识别，得到存在于面部区域中的瑕疵；将瑕疵所在的区域确定为面部区域的瑕疵区域。

步骤340，根据瑕疵索引表，确定第一图像的瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。

这里，生成瑕疵索引表的步骤具体可以包括：

对包含面部区域的每个图像进行识别，得到第一特征区域和第二特征区域；其中，第一特征区域不包括瑕疵，第二特征区域包括瑕疵；

将第一特征区域、第二特征区域、第一特征区域和第二特征区域对应的图像以及获取第一特征区域和第二特征区域对应的图像的时间点相关联，得到关联数据。

在一个可能的实施例中，可以按照获取图像时间的先后顺序将至少一个关联数据进行排序，得到排序关联数据。

基于此瑕疵索引表，将第一图像的瑕疵区域与关联数据中的第一特征区域和/或第二特征区域进行比较；

在瑕疵区域包括不存在于第一特征区域和/或第二特征区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。

在瑕疵区域包括存在于第一特征区域和/或第二特征区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息。

步骤350，对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

(1)在第一参考区域为第一特征区域的情况下，根据关联数据，确定第一特征区域对应的对象与目标对象属于同一个对象；基于第一特征区域对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

这里，若第一特征区域对应的对象与目标对象不属于同一个对象，则可以将与第三图像中的第一参考区域对新增瑕疵信息进行修复。其中，第三图像为包括预设对象的面部区域的图像，预设对象不包括目标对象，且与目标对象的类别相同，第一参考区域与第一图像的瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且不包含任何瑕疵。

需要提示的是，这里，在确定第一特征区域对应的对象与目标对象属于同一个对象时；也可以基于第一特征区域和第三图像对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

(2)在第一参考区域为第二特征区域的情况下，确定第二特征区域包括瑕疵且不包含第一图像中的新增瑕疵信息。

由此，可以根据排序关联数据，确定第二特征区域对应的对象与目标对象属于同一个对象；基于第二特征区域对新增瑕疵信息进行修复，得到修复后的目标图像。

这里，在第二特征区域包括多个的情况下，选取与获取第一图像在时间上最近的获取的第二图像中第二特征区域对新增瑕疵信息进行修复。

若第二特征区域对应的对象与目标对象不属于同一个对象，则将与第三图像中的第二参考区域对新增瑕疵信息进行修复。其中，第三图像为包括预设对象的面部区域的图像，预设对象不包括目标对象，且与目标对象的类别相同，第一参考区域与第一图像的瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且包含瑕疵但不包含第一图像中的瑕疵区域。

这样，本发明实施例提供的方法可以通过瑕疵索引表与第一图像的瑕疵区域进行比对，从而更快地选取与第一图像的瑕疵区域对应，且不包括新增瑕疵信息的特征区域，以便对第一图像进行修复。

由此，基于实施例1和2，获取与第一图像包括同一个目标对象的第二图像，根据第二图像中的第一参考区域，确定第一图像中的瑕疵区域是否包括新增瑕疵信息，接着，若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则根据第一参考区域对瑕疵区域中的新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像，其中，第一参考区域与瑕疵区域在目标对象的面部区域中具有预设位置关系。这样，在用户出现一些新增(或者临时)瑕疵时，能够通过之前没有这些瑕疵的照片去修复(或者美化)包含新增瑕疵信息的第一图像，得到目标图像，由于，本发明实施例提供的方法使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验感。

图4为本发明实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。

如图4所示，该图像处理装置40可以包括：

识别模块401，用于对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到面部区域的瑕疵区域；

处理模块402，用于根据第二图像中的第一参考区域，确定瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，第二图像包括目标对象的面部区域，第一参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且第一参考区域未包含新增瑕疵信息；

修复模块403，用于若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于第一参考区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

其中，本发明实施例的识别模块401具体可以用于，对第一图像中的面部区域进行识别，得到存在于面部区域中的瑕疵；将瑕疵所在的区域确定为面部区域的瑕疵区域。

在一种可能的实施例中，处理模块402具体可以用于，将瑕疵区域与第一参考区域进行比较；在瑕疵区域包括不存在于第一参考区域中的瑕疵的情况下，确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。

基于此，本发明实施例的修复模块403具体可以用于，基于第一参考区域和第三图像中的第二参考区域对新增瑕疵信息进行处理；

其中，第三图像为包括预设对象的面部区域的图像，预设对象不包括目标对象，且与目标对象的类别相同，第二参考区域与瑕疵区域对应面部区域的同一区域，且不包含新增瑕疵信息。

另外，本发明实施例的图像处理装置40还可以包括第一确定模块404，用于对包含面部区域的每个图像进行识别，得到第一特征区域和第二特征区域；其中，第一特征区域不包括瑕疵，第二特征区域包括瑕疵；

将第一特征区域、第二特征区域、第一特征区域和第二特征区域对应的图像以及获取第一特征区域和第二特征区域对应的图像的时间点相关联，得到关联数据。

以及，本发明实施例的图像处理装置40还可以包括第二确定模块405，用于确定第二特征区域不包含瑕疵区域。

在每个图像包括第二图像的情况下，本发明实施例的修复模块403具体用于，在第一参考区域为第一特征区域的情况下，基于第二图像的第一特征区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像；

在第一参考区域为第二特征区域的情况下，根据关联数据得到与获取第一图像的第一时间点距离最近的第二时间对应的第二图像；

基于第二图像的第二特征区域对新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

在另一种可能的实施例中，修复模块403具体用于，根据第一参考区域利用图像滤波和/或图像填充对新增瑕疵信息进行处理。

另外，本发明实施例中的修复模块403还可以用于，若确定瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息，则利用预设参数对第一图像进行处理，得到目标图像。

本发明实施例中，获取与第一图像包括同一个目标对象的第二图像，根据第二图像中的第一参考区域，确定第一图像中的瑕疵区域是否包括新增瑕疵信息，接着，若确定瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则根据第一参考区域对瑕疵区域中的新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像，其中，第一参考区域与瑕疵区域在目标对象的面部区域中具有预设位置关系。这样，在用户出现一些新增(或者临时)瑕疵时，能够通过之前没有这些瑕疵的照片去修复(或者美化)包含新增瑕疵信息的第一图像，得到目标图像，由于，本发明实施例提供的方法使用的是同一个用户在不同时期的图像进行修复，可以使修复好的图像呈现出更为自然的效果，在提高图像处理效率的同时，提升用户体验。

图5为本发明实施例提供的一种电子设备的硬件结构示意图。

该电子设备500包括但不限于：射频单元501、网络模块502、音频输出单元503、输入单元504、传感器505、显示单元506、用户输入单元507、接口单元508、存储器509、处理器510、以及电源511等部件。本领域技术人员可以理解，图5中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。在本发明实施例中，电子设备包括但不限于手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载终端、可穿戴设备、以及计步器等。

应理解的是，本发明实施例中，射频单元501可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送。通常，射频单元501包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元501还可以通过无线通信系统与网络和其他设备通信。

电子设备通过网络模块502为用户提供了无线的宽带互联网访问，如帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等。

音频输出单元503可以将射频单元501或网络模块502接收的或者在存储器509中存储的音频资源转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元503还可以提供与电子设备500执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元503包括扬声器、蜂鸣器以及受话器等。

输入单元504用于接收音频或视频信号。输入单元504可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)5041和麦克风5042，图形处理器5041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像资源进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元507上。经图形处理器5041处理后的图像帧可以存储在存储器509(或其它存储介质)中或者经由射频单元501或网络模块502进行发送。麦克风5042可以接收声音，并且能够将这样的声音处理为音频资源。处理后的音频资源可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元501发送到移动通信基站的格式输出。

电子设备500还包括至少一种传感器505，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板5081的亮度，接近传感器可在电子设备500移动到耳边时，关闭显示面板5081和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别电子设备姿态(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；传感器505还可以包括指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等，在此不再赘述。

显示单元506用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元506可包括显示面板5061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板5061。

用户输入单元507可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元507包括触控面板5071以及其他输入设备5072。触控面板5071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板5071上或在触控面板5071附近的操作)。触控面板5071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器510，接收处理器510发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板5071。除了触控面板5071，用户输入单元507还可以包括其他输入设备5072。具体地，其他输入设备5072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。

进一步的，触控面板5071可覆盖在显示面板5061上，当触控面板5071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器510以确定触摸事件的类型，随后处理器510根据触摸事件的类型在显示面板5061上提供相应的视觉输出。虽然在图5中，触控面板5071与显示面板5061是作为两个独立的部件来实现电子设备的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板5071与显示面板5061集成而实现电子设备的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元508为外部装置与电子设备500连接的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线资源端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元508可以用于接收来自外部装置的输入(例如，资源信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到电子设备500内的一个或多个元件或者可以用于在电子设备500和外部装置之间传输资源。

存储器509可用于存储软件程序以及各种资源。存储器509可主要包括存储程序区和存储资源区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储资源区可存储根据手机的使用所创建的资源(比如音频资源、电话本等)等。此外，存储器509可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器510是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器509内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器509内的资源，执行电子设备的各种功能和处理资源，从而对电子设备进行整体监控。处理器510可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器510可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器510中。

电子设备500还可以包括给各个部件供电的电源511(比如电池)，优选的，电源511可以通过电源管理系统与处理器510逻辑连接，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

另外，电子设备500包括一些未示出的功能模块，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行本发明实施例的图像处理方法的步骤。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到所述面部区域的瑕疵区域；

根据第二图像中的第一参考区域，确定所述瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，所述第二图像包括所述目标对象的面部区域，所述第一参考区域与所述瑕疵区域对应所述面部区域的同一区域，且所述第一参考区域未包含所述新增瑕疵信息；

若确定所述瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则基于所述第一参考区域对所述新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据第二图像中的第一参考区域，确定所述瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息，包括：

将所述瑕疵区域与所述第一参考区域进行比较；

在所述瑕疵区域包括不存在于所述第一参考区域中的瑕疵信息的情况下，确定所述瑕疵区域中包括新增瑕疵信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于所述第一参考区域对所述新增瑕疵信息进行处理，包括：

基于所述第一参考区域和/或第三图像中的第二参考区域对所述新增瑕疵信息进行处理；

其中，所述第三图像为包括预设对象的面部区域的图像，所述预设对象不包括所述目标对象，且与所述目标对象的类别相同，所述第二参考区域与所述瑕疵区域对应所述面部区域的同一区域，且不包含所述新增瑕疵信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对包含所述面部区域的每个图像进行识别，得到第一特征区域和第二特征区域；其中，所述第一特征区域不包括瑕疵信息，所述第二特征区域包括瑕疵信息；

将所述第一特征区域、所述第二特征区域、所述第一特征区域和所述第二特征区域对应的图像以及获取所述第一特征区域和所述第二特征区域对应的图像的时间点相关联，得到关联数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述确定所述瑕疵区域中包括新增瑕疵信息的步骤之后，还包括：

确定所述第二特征区域不包含所述瑕疵区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述每个图像包括所述第二图像；所述基于所述第一参考区域对所述新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像，包括：

在所述第一参考区域为所述第一特征区域的情况下，基于所述第二图像的第一特征区域对所述新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像；

在所述第一参考区域为所述第二特征区域的情况下，根据所述关联数据得到与获取第一图像的第一时间点距离最近的第二时间对应的第二图像；

基于所述第二图像的第二特征区域对所述新增瑕疵信息进行处理，得到目标图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一参考区域对所述新增瑕疵信息进行处理，包括：

根据所述第一参考区域利用图像滤波和/或图像填充对所述新增瑕疵信息进行处理。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对第一图像中的面部区域进行识别，得到所述面部区域的瑕疵区域，包括：

对第一图像中的面部区域进行识别，得到存在于所述面部区域中的瑕疵信息；

将所述瑕疵信息所在的区域确定为所述面部区域的瑕疵区域。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若确定所述瑕疵区域中未包括新增瑕疵信息，则利用预设参数对所述第一图像进行处理，得到目标图像。

10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

识别模块，用于对第一图像中目标对象的面部区域进行识别，得到所述面部区域的瑕疵区域；

处理模块，用于根据第二图像中的第一参考区域，确定所述瑕疵区域中是否包括新增瑕疵信息；其中，所述第二图像包括所述目标对象的面部区域，所述第一参考区域与所述瑕疵区域对应所述面部区域的同一区域，且所述第一参考区域未包含所述新增瑕疵信息；

修复模块，若确定所述瑕疵区域中包括新增瑕疵信息，则用于基于所述第一参考区域对所述新增瑕疵进行处理，得到目标图像。

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