CN111539905B - 用于生成图像的方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于生成图像的方法、装置、设备以及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理图像，生成待处理图像的高亮图和掩膜；在掩膜上绘制光斑；基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；按照归一化的掩膜，将待处理图像和高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。该实施方式可以比较逼真地模拟现实环境下的光照情况，增加所生成的图像中的光照情况的复杂度。

Description

用于生成图像的方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及图像处理技术领域。

背景技术

目前，在图像处理领域中，神经网络的应用越来越广泛。神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果。在数据量有限的情况下，可以通过数据增强(DataAugmentation)来增加训练样本的多样性。为了解决神经网络在处理现实环境中所拍摄的光照不均匀的图像的效果不理想的问题，通常需要对现有训练样本的亮度进行增强。

发明内容

提供了一种用于生成图像的方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种用于生成图像的方法，包括：获取待处理图像，生成待处理图像的高亮图和掩膜；在掩膜上绘制光斑；基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；按照归一化的掩膜，将待处理图像和高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

根据第二方面，提供了一种用于生成图像的装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理图像，生成待处理图像的高亮图和掩膜；绘制单元，被配置成在掩膜上绘制光斑；生成单元，被配置成基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；融合单元，被配置成按照归一化的掩膜，将待处理图像和高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面中任一项所述的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面中任一项所述的方法。

根据本申请的技术，首先获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜；之后，在上述掩膜上绘制光斑；而后，基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；最后，按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。通过这种方式可以比较逼真地模拟现实环境下的光照情况，增加所生成的图像中的光照情况的复杂度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是本申请的各个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于生成图像的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于生成图像的方法中所绘制的光斑的一个实施例的示意图；

图4是根据本申请的用于生成图像的方法的一个应用场景的示意图；

图5是根据本申请的用于生成图像的方法的又一个实施例的流程图；

图6是根据本申请的用于生成图像的装置的一个实施例的结构示意图；

图7是用来实现本申请实施例的用于生成图像的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1示出了可以应用本申请的用于生成图像的方法的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备1011、1012、1013，网络102和服务器103。网络102用以在终端设备1011、1012、1013和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备1011、1012、1013通过网络102与服务器103交互，以发送或接收消息等(例如，服务器103可以从终端设备1011、1012、1013中获取待处理图像)等。终端设备1011、1012、1013上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图像处理类应用、即时通讯软件等。

终端设备1011、1012、1013可以首先获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜；之后，可以在上述掩膜上绘制光斑；而后，可以基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；最后，可以按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

终端设备1011、1012、1013可以是硬件，也可以是软件。当终端设备1011、1012、1013为硬件时，可以是支持信息交互的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备1011、1012、1013为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器103可以是提供各种服务的服务器。例如，可以是对待处理图像进行分析的后台服务器。服务器103可以首先获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜；之后，可以在上述掩膜上绘制光斑；而后，可以基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；最后，可以按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

需要说明的是，服务器103可以是硬件，也可以是软件。当服务器103为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器103为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于生成图像的方法可以由服务器103执行，也可以由终端设备1011、1012、1013执行。相应地，若用于生成图像的方法由服务器103执行，则用于生成图像的装置可以设置于服务器103中。若用于生成图像的方法由终端设备1011、1012、1013执行，则用于生成图像的装置可以设置于终端设备1011、1012、1013中。

需要说明的是，服务器103的本地可以存储有待处理图像，服务器103可以从本地获取待处理图像。此时示例性系统架构100可以不存在终端设备1011、1012、1013和网络102。

还需要说明的是，终端设备1011、1012、1013的本地可以存储有预设的训练图像集合，终端设备1011、1012、1013可以将生成的亮度增强后的图像添加到本地所存储的训练图像集合中。此时示例性系统架构100可以不存在服务器103和网络102。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于生成图像的方法的一个实施例的流程200。该用于生成图像的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取待处理图像，生成待处理图像的高亮图和掩膜。

在本实施例中，用于生成图像的执行主体(例如图1所示的服务器或终端设备)可以获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜(mask)。上述高亮图可以是像素值均为255的图像，上述掩膜可以是像素值均为0的图像。在图像处理领域，掩膜通常指的是用选定的图像、图形或物体，对处理的图像(全部或局部)进行遮挡，来控制图像处理的区域或处理过程。掩模可以为二维矩阵数组，也可以为多值图像。上述多值图像中的每一个像素通常有多种可能的取值或灰度等级状态。在这里，所生成的高亮图和掩膜的尺寸通常与上述待处理图像的图像尺寸相同。

步骤202，在掩膜上绘制光斑。

在本实施例中，上述执行主体可以在上述掩膜上绘制光斑。具体地，上述执行主体可以在上述掩膜上随机绘制光斑。在这里，所绘制的光斑的像素值可以存在于预设像素值区间内，例如，在200-255的区间内。所绘制的光斑的数量也可以存在于预设数量区间内，例如，在1-3的区间内。需要说明的是，若光斑的数量大于等于两个，则所绘制的至少两个光斑在绘制位置上可以存在重叠区域。通过对所绘制的光斑的像素值、数量和大小进行设置，可以使得所绘制的光斑更接近真实光照情况下所形成的光斑。

步骤203，基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜。

在本实施例中，上述执行主体可以基于在步骤202中绘制的光斑，生成归一化的掩膜。图像归一化是指对图像进行一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像。在这里，可以将绘制有光斑的掩膜中的各个像素点的像素值归一化到预设的标准值区间内。例如，若上述标准值区间为0-1，则针对上述掩膜中的每个像素点，可以将该像素点的像素值与255的比值确定为该像素点归一化后的像素值。

步骤204，按照归一化的掩膜，将待处理图像和高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

在本实施例中，上述执行主体可以按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。在这里，上述执行主体可以将上述待处理图像和上述高亮图按照上述归一化的掩膜进行alpha融合。利用alpha融合对两张图像进行融合时，每个像素点的像素值是两个源图像的对应像素点的像素值加权算出来的。上述执行主体可以通过如下公式(1)将上述待处理图像和上述高亮图进行融合：

dst＝α×src1+(1-α)×src2 (1)

其中，src1表征上述高亮图中某一像素点的像素值，src2表征上述待处理图像中对应的像素点的像素值，α表征上述归一化的掩膜中对应的像素点的像素值，dst表征融合后的图像中对应的像素点的像素值。

本申请实施例提供的用于生成图像的方法和装置，首先获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜；之后，在上述掩膜上绘制光斑；而后，基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；最后，按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。通过这种方式可以比较逼真地模拟现实环境下的光照情况，增加所生成的图像中的光照情况的复杂度。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像：上述执行主体可以按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合。作为示例，上述执行主体可以将上述待处理图像和上述高亮图按照上述归一化的掩膜进行alpha融合。利用alpha融合对两张图像进行融合时，每个像素点的像素值是两个源图像的对应像素点的像素值加权算出来的。

需要说明的是，由于上述高亮图的颜色信息可以采用浮点型(float)数据类型进行存储，若采用浮点型数据类型存储高亮图的颜色信息，高亮图的像素值可能会出现大于255的情况，但是RGB图像的颜色信息通常采用8位整型(int)数据类型进行存储。此时，需要确定融合得到的各个像素值中是否存在大于目标数值的像素值。在这里，上述目标数值通常为255。

若确定出融合得到的各个像素值中存在大于上述目标数值的像素值，则上述执行主体可以将目标像素点的像素值替换为上述目标数值，得到亮度增强后的图像。在这里，上述目标像素点通常为大于上述目标数值的像素值所指示的像素点。作为示例，若像素点A的融合后的像素值为258，则可以将像素点A的像素值替换成255。通过这种方式，可以将融合后的像素值控制在RGB色彩模式所规定的像素范围内。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过如下方式在上述掩膜上绘制光斑：上述执行主体可以在上述掩膜的目标区域中绘制光斑。在这里，上述目标区域可以为以上述掩膜的顶点为顶点、以上述掩膜中与该顶点相连的相邻两条边为相邻边的矩形区域。上述矩形区域的边长可以为上述掩膜的边长与预设数值(例如，0.3)的乘积。通过这种方式，可以在掩膜的四个顶点对应的矩形区域中绘制光斑，从而可以使得所绘制的光斑的位置更接近真实光照情况下所形成的光斑的位置。

在这里，上述执行主体可以对在上述目标区域中绘制光斑的绘制概率进行设置。作为示例，可以将在上述掩膜的左上角、右上角、左上角和左下角的矩形区域中绘制光斑的绘制概率分别设置为预设第一概率、预设第二概率、预设第三概率和预设第四概率。根据经验，可以使得上述第一概率和上述第二概率大于上述第三概率和上述第四概率，例如，可以将上述第一概率和上述第二概率设置为0.35，将上述第三概率和上述第四概率设置为0.15。

在本实施例的一些可选的实现方式中，在生成亮度增强后的图像之后，上述执行主体可以将上述亮度增强后的图像添加到目标模型对应的训练图像集合中。上述目标模型可以包括cycleGAN(Generative Adversarial Networks，生成对抗网络)。cycleGAN可以实现两个域的图像的互相转换(风格迁移)，cycleGAN是一个环形的结构，主要由两个生成器(如生成器G和生成器F)和两个判别器(如判别器Dx和判别器Dy)组成。X域的图像通过生成器G生成Y域的图像，再通过生成器F重构回X域输入的原图像；Y域的图像通过生成器F生成X域图像，再通过生成器G重构回Y域输入的原图像。判别器Dx和Dy起到判别作用，确保图像的风格迁移。在这里，上述目标模型可以用于对呈现有人脸的人脸图像进行转换。作为示例，上述目标模型可以用于人脸性别转换，如将男性人脸转换成女性人脸，或者将女性人脸转换成人脸。用于训练目标模型的执行主体可以利用包括上述亮度增强后的图像的训练图像集合对初始模型进行训练，得到上述目标模型。需要说明的是，模型训练方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。通过将所生成的亮度增强后的图像添加到用于训练目标模型的训练图像集合中，提高了训练图像的丰富度，缩小了训练图像中的光照分布和实际环境光照分布的差异，利用包含有上述亮度增强后的图像的训练图像集合对目标模型进行训练，增强了模型对现实环境光照的适应性，提高了模型的稳定性和鲁棒性。

还需要说明的是，上述用于训练目标模型的执行主体可以为上述用于生成图像的执行主体，也可以为其他执行主体。若上述用于训练目标模型的执行主体为其他执行主体，上述用于生成图像的执行主体需要将上述亮度增强后的图像添加后的训练图像集合发送给用于训练目标模型的执行主体。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述光斑的形状可以包括以下至少一项：圆形、椭圆形、多边形和不规则图形。上述多边形可以包括但不限于以下至少一项：矩形、三角形、纺锤形、平行四边形、梯形、五边形、六边形和菱形。上述矩形也可以称为柱形。不规则图形通常指的是没有规则几何外形的图形，一般不能直接用面积公式求取面积的图形。在这里，上述不规则图形可以是椭圆形的一部分；也可以是多边形的一部分；还可以是由椭圆形的一部分和多边形的一部分所组成的图形。通过在掩膜中绘制圆形、椭圆形、多边形和不规则图形等形状的光斑，可以使得所绘制的光斑的形状更接近真实光照情况下所形成的光斑的形状，提高了所生成的图像的丰富性。

在这里，所绘制的光斑的大小可以取决于所绘制的光斑的形状。若光斑为平行四边形或梯形，则平行四边形光斑或梯形光斑的边长可以在图像尺寸的预设第一比例范围内，例如，在图像边长的10％-25％之间。若光斑为圆形，则圆形光斑的直径长度可以在图像尺寸的预设第二比例范围内，例如，在图像边长的10％-35％之间。若光斑为椭圆形，则椭圆形光斑的长轴长度可以在图像尺寸的预设第三比例范围内，例如，在图像边长的10％-35％之间；椭圆形光斑的短轴长度可以在图像尺寸的预设第四比例范围内，例如，在图像边长的5％-10％之间。若光斑为矩形，则矩形光斑的长度可以在图像尺寸的预设第五比例范围内，例如，在图像边长的20％-50％之间；矩形光斑的宽度可以在图像尺寸的预设第六比例范围内，例如，在图像边长的10％-20％之间。若光斑为三角形，则三角形光斑的边长可以在图像尺寸的预设第七比例范围内，例如，在图像边长的10％-30％之间。若光斑为纺锤形，则纺锤形光斑的长边边长可以在图像尺寸的预设第八比例范围内，例如，在图像边长的20％-30％之间；纺锤形光斑的短边边长可以在图像尺寸的预设第九比例范围内，例如，在图像边长的10％-20％之间。若光斑为不规则图形，则不规则图形光斑的长度可以在图像尺寸的预设第十比例范围内，例如，在图像边长的10％-40％之间。在这里，不规则图形光斑在像素坐标系下的X坐标取值区间长度以及Y坐标取值区间长度均可以称为不规则图形光斑的长度。

请参考图3，图3示出了用于生成图像的方法中所绘制的光斑的一个实施例的示意图。在图3中，图标301所指示的图像中绘制有两个光斑，分别为光斑3011和光斑3012，其中，光斑3011为平行四边形，光斑3012为不规则图形，在这里，光斑3012所示的不规则图形为椭圆形的一部分。图标302所指示的图像中绘制有两个光斑，分别为光斑3021和光斑3022，其中，光斑3021为椭圆形，光斑3022为不规则图形，在这里，光斑3022所示的不规则图形为椭圆形的一部分。图标303所指示的图像中绘制有两个光斑，分别为光斑3031和光斑3032，这两个光斑存在重叠部分。其中，光斑3031和光斑3032均为不规则图像，在这里，光斑3031和光斑3032所示的不规则图形为椭圆形的一部分。图标301所指示的图像中绘制有一个光斑3041，光斑3041为圆形。

继续参见图4，图4是根据本实施例的用于生成图像的方法的应用场景的一个示意图。在图4的应用场景中，服务器401可以首先获取待处理图像402。在这里，待处理图像402可以为呈现有人脸的人脸图像。之后，服务器401可以生成与待处理图像402的图像尺寸相同的高亮图403和掩膜404。而后，可以在掩膜404上绘制光斑，生成绘制有光斑的掩膜405。例如，可以在掩膜404上绘制两个光斑，一个圆形光斑绘制在掩膜404的左上区域，另一个光斑绘制在掩膜404的左下区域。然后，可以基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜406。在这里，可以将绘制有光斑的掩膜405中的各个像素点的像素值归一化到0-1的区间内。最后，服务器401可以将待处理图像402和高亮图403按照归一化的掩膜406进行alpha融合，生成亮度增强后的图像，如图标407所示。

进一步参考图5，其示出了用于生成图像的方法的又一个实施例的流程500。该用于生成图像的方法的流程500，包括以下步骤：

步骤501，获取待处理图像，生成所述待处理图像的高亮图和掩膜。

步骤502，在所述掩膜上绘制光斑。

在本实施例中，步骤501-502具体操作已在图2所示的实施例中步骤201-202进行了详细的介绍，在此不再赘述。

步骤503，对所绘制的光斑进行边缘羽化处理。

在本实施例中，用于生成图像的执行主体(例如图1所示的服务器或终端设备)可以对在步骤502中绘制的光斑进行边缘羽化处理。边缘羽化是指令边缘衔接部分虚化，起到渐变的作用，从而达到自然衔接的效果。在这里，可以采用高斯滤波器对光斑的边缘进行羽化处理。具体地，可以将输入数组(由边缘像素点的像素邻域的像素值所组成的数组)中的每一个像素点的像素值与高斯内核进行卷积运算，将卷积结果作为边缘像素点的像素值。

步骤504，对羽化处理后的掩膜进行归一化处理，得到归一化的掩膜。

在本实施例中，上述执行主体可以对羽化处理后的掩膜进行归一化处理，得到归一化的掩膜。在这里，可以将羽化处理后的掩膜中的各个像素点的像素值归一化到预设的标准值区间内。例如，若上述标准值区间为0-1，则针对羽化处理后的掩膜中的每个像素点，可以将该像素点的像素值与255的比值确定为该像素点归一化后的像素值。

步骤505，按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

在本实施例中，步骤505具体操作已在图2所示的实施例中步骤204进行了详细的介绍，在此不再赘述。

从图5中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成图像的方法的流程500体现了对光斑进行边缘羽化处理以及对羽化处理后的掩膜进行归一化处理的步骤。由此，本实施例描述的方案可以使得掩膜上绘制的光斑的边缘更加自然，从而使得所生成的亮度增强后的图像中的光斑更加逼真。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于生成图像的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图6所示，本实施例的用于生成图像的装置600包括：获取单元601、绘制单元602、生成单元603和融合单元604。其中，获取单元601被配置成获取待处理图像，生成待处理图像的高亮图和掩膜；绘制单元602被配置成在掩膜上绘制光斑；生成单元603被配置成基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；融合单元604被配置成按照归一化的掩膜，将待处理图像和高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。

在本实施例中，用于生成图像的装置600的获取单元601、绘制单元602、生成单元603和融合单元604的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述生成单元603可以进一步被配置成按照如下方式基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜：上述生成单元603可以对绘制的光斑进行边缘羽化处理。边缘羽化是指令边缘衔接部分虚化，起到渐变的作用，从而达到自然衔接的效果。在这里，可以采用高斯滤波器对光斑的边缘进行羽化处理。具体地，可以将输入数组(由边缘像素点的像素邻域的像素值所组成的数组)中的每一个像素点的像素值与高斯内核进行卷积运算，将卷积结果作为边缘像素点的像素值。之后，上述生成单元603可以对羽化处理后的掩膜进行归一化处理，得到归一化的掩膜。在这里，可以将羽化处理后的掩膜中的各个像素点的像素值归一化到预设的标准值区间内。例如，若上述标准值区间为0-1，则针对羽化处理后的掩膜中的每个像素点，可以将该像素点的像素值与255的比值确定为该像素点归一化后的像素值。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述融合单元604可以进一步被配置成按照如下方式按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像：上述融合单元604可以按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合。作为示例，上述融合单元604可以将上述待处理图像和上述高亮图按照上述归一化的掩膜进行alpha融合。利用alpha融合对两张图像进行融合时，每个像素点的像素值是两个源图像的对应像素点的像素值加权算出来的。

需要说明的是，由于上述高亮图的颜色信息可以采用浮点型(float)数据类型进行存储，若采用浮点型数据类型存储高亮图的颜色信息，高亮图的像素值可能会出现大于255的情况，但是RGB图像的颜色信息通常采用8位整型(int)数据类型进行存储。此时，需要确定融合得到的各个像素值中是否存在大于目标数值的像素值。在这里，上述目标数值通常为255。

若确定出融合得到的各个像素值中存在大于上述目标数值的像素值，则上述融合单元604可以将目标像素点的像素值替换为上述目标数值，得到亮度增强后的图像。在这里，上述目标像素点通常为大于上述目标数值的像素值所指示的像素点。作为示例，若像素点A的融合后的像素值为258，则可以将像素点A的像素值替换成255。通过这种方式，可以将融合后的像素值控制在RGB色彩模式所规定的像素范围内。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述绘制单元602可以进一步被配置成按照如下方式在上述掩膜上绘制光斑：上述绘制单元602可以在上述掩膜的目标区域中绘制光斑。在这里，上述目标区域可以为以上述掩膜的顶点为顶点、以上述掩膜中与该顶点相连的相邻两条边为相邻边的矩形区域。上述矩形区域的边长可以为上述掩膜的边长与预设数值(例如，0.3)的乘积。通过这种方式，可以在掩膜的四个顶点对应的矩形区域中绘制光斑，从而可以使得所绘制的光斑的位置更接近真实光照情况下所形成的光斑的位置。

在本实施例的一些可选的实现方式中，用于生成图像的装置600还可以包括添加单元(图中未示出)，上述添加单元可以将上述亮度增强后的图像添加到目标模型对应的训练图像集合中。上述目标模型可以包括cycleGAN。cycleGAN可以实现两个域的图像的互相转换(风格迁移)，cycleGAN是一个环形的结构，主要由两个生成器(如生成器G和生成器F)以及两个判别器(如判别器Dx和判别器Dy)组成。X域的图像通过生成器G生成Y域的图像，再通过生成器F重构回X域输入的原图像；Y域的图像通过生成器F生成X域图像，再通过生成器G重构回Y域输入的原图像。判别器Dx和Dy起到判别作用，确保图像的风格迁移。在这里，上述目标模型可以用于呈现有人脸的人脸图像进行转换。作为示例，上述目标模型可以用于人脸性别转换，如将男性人脸转换成女性人脸，或者将女性人脸转换成人脸。用于训练目标模型的执行主体可以利用包括上述亮度增强后的图像的训练图像集合对初始模型进行训练，得到上述目标模型。需要说明的是，模型训练方法是目前广泛研究和应用的公知技术，在此不再赘述。通过将所生成的亮度增强后的图像添加到用于训练目标模型的训练图像集合中，提高了训练图像的丰富度，缩小了训练图像中的光照分布和实际环境光照分布的差异，利用包含有上述亮度增强后的图像的训练图像集合对目标模型进行训练，增强了模型对现实环境光照的适应性，提高了模型的稳定性和鲁棒性。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述光斑的形状可以包括以下至少一项：圆形、椭圆形、多边形和不规则图形。上述多边形可以包括但不限于以下至少一项：矩形、三角形、纺锤形、平行四边形、梯形、五边形、六边形和菱形。上述矩形也可以称为柱形。不规则图形通常指的是没有规则几何外形的图形，一般不能直接用面积公式求取面积的图形。在这里，上述不规则图形可以是椭圆形的一部分；也可以是多边形的一部分；还可以是由椭圆形的一部分和多边形的一部分所组成的图形。通过在掩膜中绘制圆形、椭圆形、多边形和不规则图形等形状的光斑，可以使得所绘制的光斑的形状更接近真实光照情况下所形成的光斑的形状，提高了所生成的图像的丰富性。

在这里，所绘制的光斑的大小可以取决于所绘制的光斑的形状。若光斑为平行四边形或梯形，则平行四边形光斑或梯形光斑的边长可以在图像尺寸的预设第一比例范围内，例如，在图像边长的10％-25％之间。若光斑为圆形，则圆形光斑的直径长度可以在图像尺寸的预设第二比例范围内，例如，在图像边长的10％-35％之间。若光斑为椭圆形，则椭圆形光斑的长轴长度可以在图像尺寸的预设第三比例范围内，例如，在图像边长的10％-35％之间；椭圆形光斑的短轴长度可以在图像尺寸的预设第四比例范围内，例如，在图像边长的5％-10％之间。若光斑为矩形，则矩形光斑的长度可以在图像尺寸的预设第五比例范围内，例如，在图像边长的20％-50％之间；矩形光斑的宽度可以在图像尺寸的预设第六比例范围内，例如，在图像边长的10％-20％之间。若光斑为三角形，则三角形光斑的边长可以在图像尺寸的预设第七比例范围内，例如，在图像边长的10％-30％之间。若光斑为纺锤形，则纺锤形光斑的长边边长可以在图像尺寸的预设第八比例范围内，例如，在图像边长的20％-30％之间；纺锤形光斑的短边边长可以在图像尺寸的预设第九比例范围内，例如，在图像边长的10％-20％之间。若光斑为不规则图形，则不规则图形光斑的长度可以在图像尺寸的预设第十比例范围内，例如，在图像边长的10％-40％之间。在这里，不规则图形光斑在像素坐标系下的X坐标取值区间长度以及Y坐标取值区间长度均可以称为不规则图形光斑的长度。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图7所示，是根据本申请实施例的用于生成图像的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图7所示，该电子设备包括：一个或多个处理器701、存储器702，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图7中以一个处理器701为例。

存储器702即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的用于生成图像的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的用于生成图像的方法。

存储器702作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的用于生成图像的方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的获取单元501、绘制单元502、生成单元503和融合单元504)。处理器701通过运行存储在存储器702中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于生成图像的方法。

存储器702可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据用于生成图像的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器702可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器702可选包括相对于处理器701远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至用于生成图像的方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

用于生成图像的方法的电子设备还可以包括：输入装置703和输出装置704。处理器701、存储器702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。

输入装置703可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用于生成图像的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置704可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，首先获取待处理图像，生成上述待处理图像的高亮图和掩膜；之后，在上述掩膜上绘制光斑；而后，基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；最后，按照上述归一化的掩膜，将上述待处理图像和上述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像。通过这种方式可以比较逼真地模拟现实环境下的光照情况，增加所生成的图像中的光照情况的复杂度。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (14)

1.一种用于生成图像的方法，包括：

获取待处理图像，生成所述待处理图像的高亮图和掩膜，其中，所述高亮图对应的各像素值相同，所述掩膜对应的各像素值相同，所述高亮图对应的像素值高于所述掩膜对应的像素值；

在所述掩膜上绘制光斑；

基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；

按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行alpha融合，生成亮度增强后的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜，包括：

对所绘制的光斑进行边缘羽化处理；

对羽化处理后的掩膜进行归一化处理，得到归一化的掩膜。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像，包括：

按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行融合，确定融合得到的各个像素值中是否存在大于目标数值的像素值；

若是，则将目标像素点的像素值替换为所述目标数值，生成亮度增强后的图像，其中，所述目标像素点为大于所述目标数值的像素值所指示的像素点。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述在所述掩膜上绘制光斑，包括：

在所述掩膜的目标区域中绘制光斑，其中，所述目标区域为以所述掩膜的顶点为顶点、以所述掩膜的相邻两条边为相邻边的矩形区域，所述矩形区域的边长为所述掩膜的边长与预设数值的乘积。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述光斑的形状包括以下至少一项：圆形、椭圆形、多边形和不规则图形。

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，在所述生成亮度增强后的图像之后，所述方法还包括：

将所述亮度增强后的图像添加到目标模型对应的训练图像集合中。

7.一种用于生成图像的装置，包括：

获取单元，被配置成获取待处理图像，生成所述待处理图像的高亮图和掩膜，其中，所述高亮图对应的各像素值相同，所述掩膜对应的各像素值相同，所述高亮图对应的像素值高于所述掩膜对应的像素值；

绘制单元，被配置成在所述掩膜上绘制光斑；

生成单元，被配置成基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜；

融合单元，被配置成按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行alpha融合，生成亮度增强后的图像。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述生成单元进一步被配置成按照如下方式基于所绘制的光斑，生成归一化的掩膜：

对所绘制的光斑进行边缘羽化处理；

对羽化处理后的掩膜进行归一化处理，得到归一化的掩膜。

9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述融合单元进一步被配置成按照如下方式按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行融合，生成亮度增强后的图像：

按照所述归一化的掩膜，将所述待处理图像和所述高亮图进行融合，确定融合得到的各个像素值中是否存在大于目标数值的像素值；

若是，则将目标像素点的像素值替换为所述目标数值，生成亮度增强后的图像，其中，所述目标像素点为大于所述目标数值的像素值所指示的像素点。

10.根据权利要求7所述的装置，其中，所述绘制单元进一步被配置成按照如下方式在所述掩膜上绘制光斑：

在所述掩膜的目标区域中绘制光斑，其中，所述目标区域为以所述掩膜的顶点为顶点、以所述掩膜的相邻两条边为相邻边的矩形区域，所述矩形区域的边长为所述掩膜的边长与预设数值的乘积。

11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述光斑的形状包括以下至少一项：圆形、椭圆形、多边形和不规则图形。

12.根据权利要求7-11之一所述的装置，其中，所述装置还包括：

添加单元，被配置成将所述亮度增强后的图像添加到目标模型对应的训练图像集合中。

13.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

14.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。