CN111062868A - 一种图像处理方法、装置、机器可读介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种图像处理方法，该图像处理方法包括：对待处理的图片进行预处理；对预处理后的图片进行优化；将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。本发明通过图像处理等技术使得人脸图片的画面背景、人脸尺寸、图片布局统一，并且使得图片清晰度和人脸光照都具有较好质量，解决了传统人脸图片中图片编码格式、图片尺寸、图片清晰度、画面背景、人脸光照、人脸尺寸等都各不相同的问题，便于在应用时人工查看。
Description
技术领域
本发明属于图像处理领域，具体涉及一种图像处理方法、装置、机器可读介质及设备。
背景技术
在人脸注册审核、会员卡制作等人脸应用场景中，需要将人脸底库中的图片读取出来，供在线人工审核或印刷出来展示给人工看。
然而，现有的人脸底库图片千差万别，由于拍摄设备、拍摄环境、拍摄参数、拍摄技术等因素的影响，导致人脸图片的图片清晰度、画面背景、人脸光照、人脸尺寸等都各不相同，既不标准也不美观，并且不利于人工查看。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、装置、机器可读介质及设备，用于解决现有技术存在的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像处理方法，该图像处理方法包括：
对待处理的图片进行预处理；
对预处理后的图片进行优化；
将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
可选地，该图像处理方法还包括：
使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
可选地，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。
可选地，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。
可选地，所述对预处理后的图片进行优化，包括：
对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
可选地，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。
可选地，所述根据模板图像对优化后的图片进行裁剪或/和缩放，包括：
提取人体特征；
计算所述人体特征的尺寸；
根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
可选地，提取的人体特征的尺寸在所述模板图像中的人体特征尺寸的范围内。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种图像处理装置，该图像处理装置包括：
预处理模块，用于对待处理的图片进行预处理；
图像优化模块，用于对预处理后的图片进行优化；
分辨率调整模块，用于将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
裁剪模块，用于根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
可选地，该图像处理装置还包括：
编码模块，用于使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
可选地，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。
可选地，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。
可选地，所述对预处理后的图片进行优化，包括：
对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
可选地，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。
可选地，所述根据模板图像对优化后的图片进行裁剪或/和缩放，包括：
提取人体特征；
计算所述人体特征的尺寸；
根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
可选地，提取的人体特征的尺寸在所述模板图像中的人体特征尺寸的范围内。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种设备，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行前述的一个或多个所述的方法。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一个或多个机器可读介质，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行前述的一个或多个所述的方法。
如上所述，本发明提供的一种图像处理方法、装置、机器可读介质及设备，具有以下有益效果：
本发明通过图像处理等技术使得人脸图片的画面背景、人脸尺寸、图片布局统一，并且使得图片清晰度和人脸光照都具有较好质量，解决了传统人脸图片中图片编码格式、图片尺寸、图片清晰度、画面背景、人脸光照、人脸尺寸等都各不相同的问题，便于在应用时人工查看。
附图说明
图1为本发明一实施例一种图像处理方法的流程图；
图2为本发明一实施例中用于对肤色调整说明的示例图；
图3为本发明一实施例中模板图像示例图；
图4为本发明一实施例一种图像处理装置的框图；
图5为本发明一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图；
图6为本发明另一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
如图1所示，一种图像处理方法，该图像处理方法包括：
S11对待处理的图片进行预处理；
在一实施例中，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。其中，通过白平衡算法对图片进行白平衡处理，通过宽动态算法对图片进行宽动态处理，通过白平衡处理和宽动态处理，可以使得整体图片在处理后不会存在明显的偏色、暗区和亮区杂糅不清的问题。
在一实施例中，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。通过对图片进行分割，能对各图像部分分别进行处理。
其中，对图片进行分割的图片分割算法包括Mask R-CNN，FCN(FullyConvolutional Networks for Semantic Segmentation,全卷积神经网各)。
在对待处理的图片进行分割前，还包括人体检测，通过人体检测算法，判断图片中是否有人，若有人则确定该人的位置。
具体地，人体检测算法包括但不限于HOG+AdaBoost、Faster-RCNN算法。
S12对预处理后的图片进行优化；
在一实施例中，对预处理后的图片进行优化，包括：对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
其中，对人脸区域的肤色进行调整，是为了消除图片中可能存在的高光、阴阳脸等光照不均匀而导致的肤色异常的情况。如图2所示，图中人脸的鼻子、额头和法令纹区域有明显的高光情况，不利于人眼查看和理解图中人物的真实相貌。通过肤色调整，可以减高光区域的亮度，使得肤色正常。
肤色调整算法包括但不限于直方图规定化、GAN网络(生成对抗网络)。
在一实施例中，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。其中，指定的背景可以为纯白色、纯蓝色等情形，视应用需要而定。
S13将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
在一实施例中，对优化后的图片，利用超分辨率算法来提升图片的清晰图。超分辨率是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像。
其中，超分辨率算法包括SRCNN(Super-Resolution Convolutional NeuralNetwork)、DRCN(Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution)。SRCNN为一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法，DRCN是一种采用递归的卷积神经网络方法实现图像的超分辨率重建算法。
S14根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
通过将图片裁剪为合适的尺寸，即统一了图片尺寸及图片排版，又保留了图片细节信息。
在一实施例中，对图片进行裁剪或/和缩放，包括：
S141提取人体特征，其中，人体特征包括人的头、肩宽等；
S142计算所述人体特征的尺寸，包括计算人的头宽、头高、肩宽等人体特征的尺寸；
S142根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
所述模板图像为预先定义的若干人脸图片，根据人体特征的尺寸选择模板图像就是在预先定义的若干人脸图片中选择一个与所处理的图片最相符的一脸图，将该人脸图片作为模板图像。其中，提取的人体特征的尺寸在所述模板图像中的人体特征尺寸的范围内。
图3为模板图像，该模板图像是参照国内学籍照的证件照标准而定。该模板图像中要求头高在219到248像素之间。若计算得到的头高在这个区间内，则待处理图片选用这个尺寸的模板图像。
S143根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
本发明中的裁剪，不是像证件照制作软件一样裁剪为用户需要的尺寸，而是动态计算最佳尺寸模板，这是为了尽量保存原图片细节特征，让人像尽量减少缩放。
由于拍摄设备、图像处理系统、存储系统的不同，导致人脸图片的图片编码格式、图片尺寸各不相同，兼容性差，不利于人工查看。例如AT&T公司建立的Facedatabase人脸图片，就是以.pgm格式编码和存储的，而一般的图片编辑器都不支持该格式。
因此，本发明所述的图像处理方法还包括步骤S5：使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
其中，对于无损压缩的应用需求，系统推荐广泛使用的png编码；对于有损压缩的应用需求，系统推荐广泛使用的jpeg编码，并且编码高级参数中的编码质量为100％。
本发明解决了传统人脸图片中图片清晰度、画面背景、人脸光照、人脸尺寸等都各不相同的问题，便于在应用时人工查看。
统一图片尺寸、图片编码格式，避免了传统人脸图片兼容性差的问题，便于人工用常见的图片编辑软件查看和使用。
如图4所示，一种图像处理装置，该图像处理装置包括：
预处理模块11，用于对待处理的图片进行预处理；
图像优化模块12，用于对预处理后的图片进行优化；
分辨率调整模块13，用于将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
裁剪模块14，用于根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
在一实施例中，该图像处理装置还包括：
编码模块，用于使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
在一实施例中，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。
在一实施例中，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。
在一实施例中，所述对预处理后的图片进行优化，包括：
对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
在一实施例中，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。
在一实施例中，所述根据模板图像对优化后的图片进行裁剪或/和缩放，包括：
提取人体特征；
计算所述人体特征的尺寸；
根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相对应，具体功能和技术效果参照上述实施例即可，此处不再赘述。
本申请实施例还提供了一种设备，该设备可以包括：一个或多个处理器；和其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当由所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行图1所述的方法。在实际应用中，该设备可以作为终端设备，也可以作为服务器，终端设备的例子可以包括：智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3(动态影像专家压缩标准语音层面3，Moving Picture Experts Group Audio Layer III)播放器、MP4(动态影像专家压缩标准语音层面4，Moving Picture Experts Group Audio Layer IV)播放器、膝上型便携计算机、车载电脑、台式计算机、机顶盒、智能电视机、可穿戴设备等等，本申请实施例对于具体的设备不加以限制。
本申请实施例还提供了一种非易失性可读存储介质，该存储介质中存储有一个或多个模块(programs)，该一个或多个模块被应用在设备时，可以使得该设备执行本申请实施例的图1中人脸识别方法所包含步骤的指令(instructions)。
图5为本申请一实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。如图所示，该终端设备可以包括：输入设备1100、第一处理器1101、输出设备1102、第一存储器1103和至少一个通信总线1104。通信总线1104用于实现元件之间的通信连接。第一存储器1103可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，第一存储器1103中可以存储各种程序，用于完成各种处理功能以及实现本实施例的方法步骤。
可选的，上述第一处理器1101例如可以为中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，该第一处理器1101通过有线或无线连接耦合到上述输入设备1100和输出设备1102。
可选的，上述输入设备1100可以包括多种输入设备，例如可以包括面向用户的用户接口、面向设备的设备接口、软件的可编程接口、摄像头、传感器中至少一种。可选的，该面向设备的设备接口可以是用于设备与设备之间进行数据传输的有线接口、还可以是用于设备与设备之间进行数据传输的硬件插入接口(例如USB接口、串口等)；可选的，该面向用户的用户接口例如可以是面向用户的控制按键、用于接收语音输入的语音输入设备以及用户接收用户触摸输入的触摸感知设备(例如具有触摸感应功能的触摸屏、触控板等)；可选的，上述软件的可编程接口例如可以是供用户编辑或者修改程序的入口，例如芯片的输入引脚接口或者输入接口等；输出设备1102可以包括显示器、音响等输出设备。
在本实施例中，该终端设备的处理器包括用于执行各设备中图像处理装置中各模块的功能，具体功能和技术效果参照上述实施例即可，此处不再赘述。
图6为本申请的一个实施例提供的终端设备的硬件结构示意图。图6是对图5在实现过程中的一个具体的实施例。如图所示，本实施例的终端设备可以包括第二处理器1201以及第二存储器1202。
第二处理器1201执行第二存储器1202所存放的计算机程序代码，实现上述实施例中图5所述方法。
第二存储器1202被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备上操作的任何应用程序或方法的指令，例如消息，图片，视频等。第二存储器1202可能包含随机存取存储器(random access memory，简称RAM)，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
可选地，第二处理器1201设置在处理组件1200中。该终端设备还可以包括：通信组件1203，电源组件1204，多媒体组件1205，语音组件1206，输入/输出接口1207和/或传感器组件1208。终端设备具体所包含的组件等依据实际需求设定，本实施例对此不作限定。
处理组件1200通常控制终端设备的整体操作。处理组件1200可以包括一个或多个第二处理器1201来执行指令，以完成上述数据处理方法中的全部或部分步骤。此外，处理组件1200可以包括一个或多个模块，便于处理组件1200和其他组件之间的交互。例如，处理组件1200可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1205和处理组件1200之间的交互。
电源组件1204为终端设备的各种组件提供电力。电源组件1204可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1205包括在终端设备和用户之间的提供一个输出接口的显示屏。在一些实施例中，显示屏可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果显示屏包括触摸面板，显示屏可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。
语音组件1206被配置为输出和/或输入语音信号。例如，语音组件1206包括一个麦克风(MIC)，当终端设备处于操作模式，如语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部语音信号。所接收的语音信号可以被进一步存储在第二存储器1202或经由通信组件1203发送。在一些实施例中，语音组件1206还包括一个扬声器，用于输出语音信号。
输入/输出接口1207为处理组件1200和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1208包括一个或多个传感器，用于为终端设备提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1208可以检测到终端设备的打开/关闭状态，组件的相对定位，用户与终端设备接触的存在或不存在。传感器组件1208可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在，包括检测用户与终端设备间的距离。在一些实施例中，该传感器组件1208还可以包括摄像头等。
通信组件1203被配置为便于终端设备和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个实施例中，该终端设备中可以包括SIM卡插槽，该SIM卡插槽用于插入SIM卡，使得终端设备可以登录GPRS网络，通过互联网与服务器建立通信。
由上可知，在图6实施例中所涉及的通信组件1203、语音组件1206以及输入/输出接口1207、传感器组件1208均可以作为图5实施例中的输入设备的实现方式。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (18)
1.一种图像处理方法，其特征在于，该图像处理方法包括：
对待处理的图片进行预处理；
对预处理后的图片进行优化；
将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，该图像处理方法还包括：
使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。
5.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述对预处理后的图片进行优化，包括：
对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
6.根据权利要求5所述的图像处理方法，其特征在于，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。
7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据模板图像对优化后的图片进行裁剪或/和缩放，包括：
提取人体特征；
计算所述人体特征的尺寸；
根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其特征在于，提取的人体特征的尺寸在所述模板图像中的人体特征尺寸的范围内。
9.一种图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置包括：
预处理模块，用于对待处理的图片进行预处理；
图像优化模块，用于对预处理后的图片进行优化；
分辨率调整模块，用于将优化后的图片的分辨率由第一分辨率变换为第二分辨率，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；
裁剪模块，用于根据模板图像对具有第二分辨率的图片进行裁剪或/和缩放。
10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，该图像处理装置还包括：
编码模块，用于使用指定的编码模式对裁剪或/和缩放后的图片进行统一编码。
11.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，对图片的预处理至少包括对图片进行白平衡处理或/和宽动态处理。
12.根据权利要求11所述的图像处理装置，其特征在于，对图片的预处理还包括：
将待处理的图片进行分割，以获得背景、人脸区域、人脸区域外的人体区域。
13.根据权利要求12所述的图像处理装置，其特征在于，所述对预处理后的图片进行优化，包括：
对预处理后的图片中的人脸区域进行肤色调整，以获得第一目标图片。
14.根据权利要求13所述的图像处理装置，其特征在于，对预处理后的图片进行优化，还包括：
更新预处理后的图片的背景，以获得第二目标图片，所述第二目标图片具有指定的背景。
15.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，所述根据模板图像对优化后的图片进行裁剪或/和缩放，包括：
提取人体特征；
计算所述人体特征的尺寸；
根据所述人体特征的尺寸选择模板图像；
根据所述模板图像中人体特征的位置及尺寸对优化后的图片进行裁剪或/和缩放。
16.根据权利要求15所述的图像处理装置，其特征在于，提取的人体特征的尺寸在所述模板图像中的人体特征尺寸的范围内。
17.一种设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；和
其上存储有指令的一个或多个机器可读介质，当所述一个或多个处理器执行时，使得所述设备执行如权利要求1-8中一个或多个所述的方法。
18.一个或多个机器可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行时，使得设备执行如权利要求1～8中一个或多个所述的方法。
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