CN114549544A - 图像处理方法、智能终端及存储介质 - Google Patents

图像处理方法、智能终端及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114549544A
CN114549544A CN202210033015.2A CN202210033015A CN114549544A CN 114549544 A CN114549544 A CN 114549544A CN 202210033015 A CN202210033015 A CN 202210033015A CN 114549544 A CN114549544 A CN 114549544A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
background
processed
region
target object
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210033015.2A
Other languages
English (en)
Inventor
周晨航
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Transsion Holdings Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Transsion Holdings Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Transsion Holdings Co Ltd filed Critical Shenzhen Transsion Holdings Co Ltd
Priority to CN202210033015.2A priority Critical patent/CN114549544A/zh
Publication of CN114549544A publication Critical patent/CN114549544A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/40—Analysis of texture
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、智能终端及存储介质，所述图像处理方法包括：确定待处理图像中需要伪装的目标对象；基于所述待处理图像中的背景信息，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。本申请实施例提供的图像处理方法中，根据待处理图像中目标对象的背景信息，按照预设策略对目标对象进行伪装处理，以使所述目标对象嵌入至背景环境中，操作便捷，提升了伪装效果和用户体验。

Description

图像处理方法、智能终端及存储介质
技术领域
本申请涉及终端技术领域，特别是涉及一种图像处理方法、智能终端及存储介质。
背景技术
基于应用场景的需要，在一些场景下可能需要对目标对象如人物、车辆等进行伪装，以使所述目标对象嵌入至周围环境中而不容易被发现。
在构思及实现本申请过程中，发明人发现至少存在如下问题：传统伪装的处理方式操作复杂，伪装效果不佳，影响用户体验。
前面的叙述在于提供一般的背景信息，并不一定构成现有技术。
发明内容
本申请的目的在于提供一种图像处理方法、智能终端及存储介质，操作便捷，提升了伪装效果，并提升了用户体验。
本申请提供了一种图像处理方法，包括：
步骤S101、确定待处理图像中需要伪装的目标对象；
步骤S102、基于所述待处理图像中的背景信息，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述确定待处理图像中需要伪装的目标对象，包括：
对所述待处理图像进行对象识别，以识别出所述待处理图像中的各对象；
从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象。
可选地，所述步骤S101，包括：
对待处理图像进行对象识别，获得所述待处理图像的拍摄对象信息。
可选地，所述从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象，包括：
在所述待处理图像中显示识别出的各对象；
接收选择操作，并将所述选择操作所选定的对象确定为目标对象。
可选地，所述步骤S102，包括：
对所述待处理图像进行分割处理，确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域和背景区域；
基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：
将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，以获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述背景区域包括背景类型不同的至少一第一背景区域和至少一第二背景区域，所述将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，包括以下至少一种：
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置不在所述对象区域内，则将所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为相邻背景区域的纹理和/或色彩，所述相邻背景区域为所述第一背景区域和所述第二背景区域之中与所述对象区域相邻的区域；
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置在所述对象区域内，则基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换。
可选地，所述基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换，包括：
基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，获得位置分别与所述第一背景区域对应的至少一第一对象区域和与所述第二背景区域对应的至少一第二对象区域；
将所述第一对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第一背景区域的纹理和/或色彩，并将所述第二对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第二背景区域的纹理和/或色彩。
可选地，所述基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：
将抠除所述背景区域后的所述待处理图像确定为目标对象图像，并将抠除所述对象区域后的所述待处理图像确定为背景图像；
基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像，包括：
根据所述背景图像中所述背景区域对所述背景图像中抠除的所述对象区域进行修复，获得修复后的所述背景图像；
将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：
按照预设权重将所述目标对象图像中所述对象区域与修复后的所述背景图像中所述对象区域进行融合，获得融合后的所述对象区域；
根据融合后的所述对象区域确定伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像，包括：
将所述目标对象图像和所述背景图像输入训练后的风格迁移网络模型，获得所述风格迁移网络模型输出的目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像，可选地，所述风格迁移网络模型是基于历史图像进行训练获得的；
基于目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像对所述待处理图像中所述目标对象进行替换，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，还包括：对伪装后的所述待处理图像中所述对象区域边缘进行优化处理。
可选地，还包括：基于用户使用习惯对伪装后的所述待处理图像进行目标参数的自适应调整。
本申请还提供了一种智能终端，所述智能终端包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述的图像处理方法的步骤。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述的图像处理方法的步骤。
本申请实施例提供的图像处理方法、智能终端及存储介质，所述图像处理方法包括：确定待处理图像中需要伪装的目标对象；基于所述待处理图像中的背景信息，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。如此，根据待处理图像中目标对象的背景信息，按照预设策略对目标对象进行伪装处理，以使所述目标对象嵌入至背景环境中，操作便捷，提升了伪装效果和用户体验。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种移动终端的硬件结构示意图；
图2为本申请实施例提供的一种通信网络系统架构图；
图3为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种图像处理方法的具体流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一张伪装处理前的图像；
图6为本申请实施例提供的一张图像分割示意图；
图7为本申请实施例提供的一张拼接处理后的纯背景风格图；
图8为本申请实施例提供的一张处理后的待伪装目标图；
图9为本申请实施例提供的一张风格迁移后的待伪装目标图；
图10为本申请实施例提供的一张伪装处理后的图像。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
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，可选地，本申请不同实施例中具有同样命名的部件、特征、要素可能具有相同含义，也可能具有不同含义，其具体含义需以其在该具体实施例中的解释或者进一步结合该具体实施例中上下文进行确定。
应当理解，尽管在本文可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本文范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语"如果"可以被解释成为"在……时"或"当……时"或"响应于确定"。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。
应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
需要说明的是，在本文中，采用了诸如S101、S102等步骤代号，其目的是为了更清楚简要地表述相应内容，不构成顺序上的实质性限制，本领域技术人员在具体实施时，可能会先执行S102后执行S101等，但这些均应在本申请的保护范围之内。
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或者“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或者“单元”可以混合地使用。
智能终端可以以各种形式来实施。例如，本申请中描述的智能终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端，以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。
后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本申请的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
请参阅图1，其为实现本申请各个实施例的一种移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、无线网络模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端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。
下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：
射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101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。可选地，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)、TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)和5G等。
无线网络属于短距离无线传输技术，移动终端通过无线网络模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了无线网络模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或无线网络模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100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103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。
A/V输入单元104用于接收音频或视频信号。A/V输入单元104可以包括图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)1041和麦克风1042，图形处理器1041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数据进行处理。处理后的图像帧可以显示在显示单元106上。经图形处理器1041处理后的图像帧可以存储在存储器109(或其它存储介质)中或者经由射频单元101或无线网络模块102进行发送。麦克风1042可以在电话通话模式、记录模式、语音识别模式等等运行模式中经由麦克风1042接收声音(音频数据)，并且能够将这样的声音处理为音频数据。处理后的音频(语音)数据可以在电话通话模式的情况下转换为可经由射频单元101发送到移动通信基站的格式输出。麦克风1042可以实施各种类型的噪声消除(或抑制)算法以消除(或抑制)在接收和发送音频信号的过程中产生的噪声或者干扰。
移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。可选地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，可选地，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061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，可用于识别手机姿态的应用(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；至于手机还可配置的指纹传感器、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、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
显示单元106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106可包括显示面板1061，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1061。
用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。可选地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，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1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。可选地，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110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。可选地，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1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。可选地，其他输入设备1072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、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。
可选地，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。
接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。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、有线或无线数据端口、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108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。
存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，可选地，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；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。可选地，存储器109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110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，可选地，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110中。
移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，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。
尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。
为了便于理解本申请实施例，下面对本申请的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。
可选地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。
E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。可选地，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。
EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。可选地，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。
IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。
虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本申请不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统(如5G)等，此处不做限定。
基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，提出本申请各个实施例。
参阅图3，为本申请实施例提供的一种图像处理方法，该方法可以适用于对图像中的目标对象进行伪装的情况，该方法可以由本申请实施例提供的一种图像处理装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现，在具体应用中，该装置可以具体是智能终端、服务器等。所述智能终端可以以各种形式来实施，本实施例中描述的智能终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、可穿戴设备、智能手环、计步器等移动终端。本实施例中以所述图像处理方法的执行主体为智能终端为例，该图像处理方法包括以下步骤：
步骤S101：确定待处理图像中需要伪装的目标对象。
可选地，所述待处理图像可以是智能终端通过自身的图像捕获装置如摄像头实时拍摄的预览图像或预先存储的图像，也可以是智能终端根据用户的选择操作从本地或云端的图像库中选择的照片、视频等。需要说明的是，本领域技术人员可以理解，视频包括一系列图像帧，每个图像帧也可以称为图像，本申请实施例提供的图像处理装置还可以对视频的一个或多个图像帧应用本申请实施例提供的图像处理方法，例如所述图像处理装置可以对视频的每个图像帧均应用本申请实施例提供的图像处理方法。所述目标对象可以是人体，也可以是人体的一个或多个部位，如脸部、手等；所述目标对象也可以是物体，如动物、植物、建筑物、食物、衣物等，还可以是物体的一个或多个部位，如树叶、树干等。可以理解，为了保护隐私等目的，有时需要将一些对象与其背景在纹理、色彩或形态上保持相似性以实现伪装，这些对象即为需要伪装的目标对象，而所述目标对象的确定可以是自动实现的，也可以结合用户手动操作进行设置。
可选地，所述步骤S101，包括：对所述待处理图像进行对象识别，以识别出所述待处理图像中的各对象；从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象。需要说明的是，所述对所述待处理图像进行对象识别，以识别出所述待处理图像中的各对象，可以基于现有的对象识别方法，如人物识别、动物识别等方法，在此不再赘述。可以理解，根据需要伪装的目标对象的不同，从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象的方式可能也不相同。可选地，所述从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象，包括：在所述待处理图像中显示识别出的各对象；接收选择操作，并将所述选择操作所选定的对象确定为目标对象。可选地，智能终端在识别出所述待处理图像中的各对象后，可在所述待处理图像中显示识别出的各对象，比如通过设定标记如虚线框等标识出识别出的各对象，以供用户进行选择，并在用户通过触摸、语音、隔空手势等方式对相应对象进行选择时，将输入的选择操作所选定的对象确定为目标对象。例如，在所述待处理图像中包括多个小孩时，可将多个小孩的图像区域分别用虚线框进行标识，以供用户进行选择。如此，通过在待处理图像中显示识别出的各对象，以根据用户的操作选取目标对象，操作便捷且快速，进一步提升了用户体验。
可选地，所述从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象，包括：从识别出的所述待处理图像中的各对象中选择预设类型的对象确定为目标对象。所述预设类型可以根据实际情况需要进行设置，比如人物、动物等。可以理解，在识别出所述待处理图像中的各对象后，可获取各对象的类型，进而将类型为预设类型的对象确定为目标对象。例如，在对所述待处理图像进行对象识别，并识别出所述待处理图像中包含人和狗时，若预设类型为人物，则可将所述待处理图像中的人确定为目标对象。如此，根据对象的类型自动确定目标对象，操作便捷，进一步提升了用户体验。
步骤S102：基于所述待处理图像中的背景信息，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述步骤S102，包括：对所述待处理图像进行分割处理，确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域和背景区域；基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。可选地，所述对所述待处理图像进行分割处理，确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域和背景区域，可以是基于步骤S101中所确定的目标对象，对所述待处理图像中目标对象进行分割，确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域和背景区域。可选地，所述确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域，可以是将包含所述目标对象的最小矩形区域确定为所述目标对象的对象区域，或者识别所述目标对象的轮廓，并将所述轮廓所包围的图像区域确定为所述目标对象的对象区域，而所述确定所述待处理图像中所述目标对象的背景区域，可以是将所述待处理图像中除所述目标对象的对象区域之外的所有图像区域确定为背景区域。可选地，所述预设策略可以根据实际情况需要进行设置，比如，所述预设策略可以设置为色彩和纹理替换、前景区域与背景区域的图像叠加等。如此，通过对待处理图像进行分割，进而基于分割获得的目标对象的对象区域和背景区域对所述目标对象进行伪装处理，操作便捷且灵活，进一步提升了用户体验。
可选地，所述基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，以获得伪装后的所述待处理图像。可以理解，通过将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，能够使得所述待处理图像中所述对象区域与所述背景区域的纹理和/或色彩保持一致，即风格一致或近似，从而实现将所述目标对象嵌入至背景环境中。需要说明的是，在所述背景区域包含的背景类型一致时，比如，都是草地或树林，则可以直接将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，以获得伪装后的所述待处理图像，而在所述背景区域包含的背景类型不一致时，可能需要结合目标对象与背景的相对位置对目标对象进行伪装处理。
可选地，所述背景区域包括背景类型不同的至少一第一背景区域和至少一第二背景区域，所述将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，包括以下至少一种：
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置不在所述对象区域内，则将所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为相邻背景区域的纹理和/或色彩，所述相邻背景区域为所述第一背景区域和所述第二背景区域之中与所述对象区域相邻的区域；
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置在所述对象区域内，则基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换。
可以理解，所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置可以根据不同背景区域的像素、颜色等特征进行确定。可选地，在所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置不在所述对象区域内时，说明影响所述目标对象的伪装效果的背景类型可能只有一种，此时，可利用与所述对象区域相邻的背景区域的纹理和/或色彩对所述对象区域进行处理，以伪装所述目标对象。例如，以所述目标对象为用户为例，假设待处理图像为一张用户站立在野外拍摄的照片，若在该照片中用户周围的区域都是草地且在不远处区域有一条河，则说明影响所述目标对象的伪装效果的背景类型为草地且只有一种，则可利用草地背景区域的纹理和/或色彩对用户进行伪装。可选地，在所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置在所述对象区域内时，说明影响所述目标对象的伪装效果的背景类型可能有多种，此时，可分别利用与所述对象区域相邻的不同背景区域的纹理和/或色彩对所述对象区域的不同子区域进行处理，以伪装所述目标对象。可选地，所述基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换，包括：基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，获得位置分别与所述第一背景区域对应的至少一第一对象区域和与所述第二背景区域对应的至少一第二对象区域；将所述第一对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第一背景区域的纹理和/或色彩，并将所述第二对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第二背景区域的纹理和/或色彩。可以理解，在确定所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置后，可对所述对象区域进行分割，以基于背景区域的不同将所述对象区域对应划分为多个子区域如第一对象区域、第二对象区域等，进而分别对应利用与所述对象区域的多个子区域相邻的背景区域对所述目标对象的不同部分或位置进行伪装，进一步提升了伪装效果。例如，以所述目标对象为用户为例，假设待处理图像为一张用户站立在野外拍摄的照片，若在该照片中用户上半身的背景为树林，而用户下半身的背景为草地，则说明影响所述目标对象的伪装效果的背景类型包括草地和树林，即用户上半身对应的背景区域为树林背景区域，而用户下半身对应的背景区域为草地背景区域，则可利用树林背景区域的纹理和/或色彩对用户上半身进行伪装，并利用草地背景区域的纹理和/或色彩对用户下半身进行伪装。
可选地，所述基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：
将抠除所述背景区域后的所述待处理图像确定为目标对象图像，并将抠除所述对象区域后的所述待处理图像确定为背景图像；
基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述预设处理可以根据实际情况需要进行设置，比如可以为图像叠加处理、人工智能风格迁移等。可选地，所述基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像，包括：根据所述背景图像中所述背景区域对所述背景图像中抠除的所述对象区域进行修复，获得修复后的所述背景图像；将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，获得伪装后的所述待处理图像。可以理解，通过所述背景图像中所述背景区域对所述背景图像中抠除的所述对象区域进行修复，比如，利用所述背景区域对所述对象区域进行填充等，使得所述背景图像中所述背景区域与所述背景图像中抠除的所述对象区域的内容和/或风格保持一致，即修复后的所述背景图像的内容和/或风格基本保持一致，进而将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，从而实现将所述目标对象嵌入至背景环境中。可选地，所述将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括：按照预设权重将所述目标对象图像中所述对象区域与修复后的所述背景图像中所述对象区域进行融合，获得融合后的所述对象区域；根据融合后的所述对象区域确定伪装后的所述待处理图像。可以理解，所述预设权重可以根据实际情况需要进行设置，例如，可以将所述目标对象图像的权重设置为0.2或0.3，而所述背景图像的权重设置为0.8或0.7等。所述按照预设权重将所述目标对象图像中所述对象区域与修复后的所述背景图像中所述对象区域进行融合，可以为将所述目标对象图像中所述对象区域的像素和修复后的所述背景图像中所述对象区域的像素分别乘以各自的预设权重后进行相加，获得融合后的所述对象区域。可选地，所述根据融合后的所述对象区域确定伪装后的所述待处理图像，包括以下至少一种：将所述待处理图像中所述对象区域替换为融合后的所述对象区域；将融合后的所述对象区域填充至所述背景图像中抠除的所述对象区域，并将对应获得的所述背景图像确定为伪装后的所述待处理图像。如此，通过对目标对象图像与背景图像进行融合，以快速实现将目标对象嵌入至背景环境中，提高了图像处理效率。
可选地，在将抠除所述背景区域后的所述待处理图像确定为目标对象图像后，可将所述目标对象图像中所述背景区域的像素设置为预设阈值，比如0或255等，以便于与所述对象区域进行区分和后续伪装处理。
可选地，所述基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像，包括：
将所述目标对象图像和所述背景图像输入训练后的风格迁移网络模型，获得所述风格迁移网络模型输出的目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像，所述风格迁移网络模型是基于历史图像进行训练获得的；
基于目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像对所述待处理图像中所述目标对象进行替换，获得伪装后的所述待处理图像。
可选地，所述风格迁移网络模型的建立可采用人工智能算法，在此不再赘述。所述基于目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像对所述待处理图像中所述目标对象进行替换，获得伪装后的所述待处理图像，可以为提取出目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像中所述目标对象的目标对象区域，将所述待处理图像中所述目标对象的对象区域替换为所述目标对象区域。如此，通过利用背景图像直接对目标对象图像进行风格迁移处理，能够快速获取风格与背景图像匹配的目标对象，进一步提高了图像处理效率。
综上，上述实施例提供的图像处理方法中，根据待处理图像中目标对象的背景信息，按照预设策略对目标对象进行伪装处理，以使所述目标对象嵌入至背景环境中，操作便捷，提升了伪装效果，并提升了用户体验。
可选地，所述方法还包括：
对伪装后的所述待处理图像中所述对象区域边缘进行优化处理。
可以理解，在对所述待处理图像中所述对象区域进行伪装处理后，所述对象区域边缘可能会存在明显的边缘线条感等现象，为了使图像局部风格迁移后的所述对象区域像素能够平滑地融合到待处理图像的对象区域中,此时需要对所述对象区域边缘进行优化处理，以实现所述对象区域与待处理图像的背景的光滑、无缝融合。所述优化处理可以根据实际情况需要进行设置，比如平滑处理、模糊处理等。如此，通过对伪装后的待处理图像中对象区域边缘进行优化处理，进一步提升了伪装效果。
可选地，所述方法还包括：
基于用户使用习惯对伪装后的所述待处理图像进行目标参数的自适应调整。
可以理解，不同用户对图像可能有不同的喜好或偏好，比如喜欢图像亮度高、暖色调等，在智能终端对所述待处理图像中目标对象进行伪装处理后，可根据用户使用习惯对伪装后的所述待处理图像进行目标参数的自适应调整，以使伪装后的所述待处理图像更加符合用户需求。所述目标参数可以根据实际情况需要进行设置，比如可以设置为亮度、饱和度、色调、纹理、形态、强度等，在此不作具体限定。需要说明的是，智能终端可根据用户日常对图像的调整操作，确定用户使用习惯。例如，用户经常将图像的亮度调节至较亮水平，则可认为用户对图像具有偏亮需求。如此，基于用户使用习惯对图像进行自适应调整，以使图像满足用户个性化需求，进一步提升了用户体验。
基于前述实施例相同的申请构思，本实施例通过一具体示例对前述实施例的技术方案进行详细说明。
参阅图4，本申请实施例提供的图像处理方法包括如下步骤：
步骤S201：检测图像中的待伪装目标。
可选地，可通过目标检测算法检测出图像中的待伪装目标，如人、动物等。参阅图5，为伪装处理前的图像，以待伪装目标为图像中的人为例。
步骤S202：对所述图像进行分割，获取背景图和待伪装目标图。
可选地，可运用目标分割算法对图像中检测出的待伪装目标进行分割，以将待伪装目标与背景进行分离，从而获得背景图和待伪装目标图，所述背景图可以认为是抠除待伪装目标后的原图，而所述待伪装目标图可以认为是抠除背景后的原图。继续参阅上述示例，参阅图6，为图像分割示意图。
步骤S203：将背景图拼接为不含有待伪装目标的纯背景风格图。
可选地，先将背景图中的待伪装目标区域抠除，再将背景图中背景区域拼接为一张不含有待伪装目标的纯背景风格图。继续参阅上述示例，参阅图7，为拼接处理后的纯背景风格图。
步骤S204：将待伪装目标图的背景区域置零。
可选地，通过将待伪装目标图的背景区域置零，便于后期待伪装目标的伪装处理。继续参阅上述示例，参阅图8，为处理后的待伪装目标图。
步骤S205：基于所述待伪装目标图和所述纯背景风格图，按照预设伪装处理方法对待伪装目标进行处理，获得伪装后图像。
可选地，伪装处理方法有许多，主要目的是将待伪装目标的颜色、纹理、形态等与背景进行相应的匹配调整，而通过AI风格迁移、目标色彩纹理替换、前景区域与背景区域的图像叠加都可以实现类似效果。可选地，前景区域与背景区域的图像叠加指的是先获取背景图，然后在待伪装目标区域RGB三通道按照一定的比例分别叠加背景图，以达到伪装的效果。可选地，目标色彩纹理替换指的是先获取背景图，提取背景图中的纹理和/或色彩信息，获取待伪装目标的局部信息即需要进行伪装的区域信息，直接替换成背景图的纹理和颜色，以达到伪装的效果。假设所述图像为一张用户站立在野外拍摄的照片，若在该照片中用户上半身的背景为树林，而用户下半身的背景为草地，且待伪装目标为人，则将提取出的人像区域按照草坪的分割线分为上下两个区域，提取画面上半部分树林背景中的纹理和/或色彩信息替换到人像的上半身区域，而提取画面下半部分草坪背景中的纹理和/或色彩信息替换到人像的下半身区域，从而将人像伪装到背景中。
可选地，AI风格迁移指的是将获取到的背景图和待伪装目标作为AI风格迁移网络模型的输入，获取AI风格迁移网络模型输出的风格迁移后的伪装目标，继续参阅上述示例，参阅图9，为风格迁移后的待伪装目标图。接着，将风格迁移后的待伪装目标替换原图中的待伪装目标区域，继续参阅上述示例，参阅图10，为替换风格迁移后的待伪装目标区域后的图像，即伪装处理后的图像。
可选地，在图像中待伪装目标区域被替换后，此时边界区域比较生硬或有明显的边缘线条感，需要通过融合技术对边界区域进行二次处理。
可选地，为了使图像局部风格迁移后的风格迁移区域像素能够平滑地融合到原始图像风格区域中,需要对风格迁移后的待伪装目标部分进行边缘优化处理，并通过优化方法实现风格迁移区域与原始风格背景图像的光滑、无缝融合。
可选地，基于以上技术，可运用于目标局部伪装和自适应最佳伪装方法。所述目标局部伪装可以通过用户自定义，完成所需处理部分的伪装，比如，可以对某个身体部位或者整个身体进行伪装。同时，所述用户自定义，可以开放图像伪装后区域的亮度、饱和度、色调、纹理、形态及强度等设置项。比如，带着帽子，帽子和环境很突兀，可以根据用户需求，将帽子进行伪装，而身体其他部位保持不变；再如，可以根据周围环境元素只对目标服饰进行伪装。可选地，伪装强度也可通过用户设置，调节不同的强度可以实现目标原始图像和伪装后图像的融合权重，以此来适应用户的喜好设置。
可选地，自适应最佳伪装可以分为系统自适应及学习用户喜好自适应。自适应最佳伪装的标准为计算画面局部和整体环境的一致性来计算设置参数，所述一致性可包括画面局部和整体的环境的亮度、饱和度、色调相似度度量等。所述学习用户喜好自适应，是指学习用户的设置习惯，学习出用户喜好的亮度、饱和度、色调、纹理、形态及强度等以往操作信息，统计出一个概率分布，在下一次使用该功能时会通过学习到的经验为用户预设定制化的配置。
综上，上述实施例提供的图像处理方法中，通过将图像中的目标进行伪装，实现将图像中的目标无缝嵌入至其周围环境中，操作便捷，提升了伪装效果，并提升了用户体验。
本申请实施例还提供一种智能终端，所述智能终端包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述的图像处理方法的步骤。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一所述的图像处理方法的步骤。
在本申请实施例提供的智能终端和计算机可读存储介质的实施例中，可以包含任一上述图像处理方法实施例的全部技术特征，说明书拓展和解释内容与上述方法的各实施例基本相同，在此不再做赘述。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行如上各种可能的实施方式中所述的图像处理方法。
本申请实施例还提供一种芯片，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，使得安装有所述芯片的设备执行如上各种可能的实施方式中所述的图像处理方法。
可以理解地，上述场景仅是作为示例，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的应用场景的限定，本申请的技术方案还可应用于其他场景。例如，本领域普通技术人员可知，随着系统架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例设备中的单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
在本申请实施例中，对于相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述，一般只在第一次出现时进行详细描述，后面再重复出现时，为了简洁，一般未再重复阐述，在理解本申请技术方案等内容时，对于在后未详细描述的相同或相似的术语概念、技术方案和/或应用场景描述等，可以参考其之前的相关详细描述。
在本申请实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本申请技术方案的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本申请记载的范围。
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，本申请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如上的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台智能终端(可以是手机，计算机，服务器，被控终端，或者网络设备等)执行本申请每个实施例的方法。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络，或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、存储盘、磁带)、光介质(例如，DVD)，或者半导体介质(例如固态存储盘Solid State Disk(SSD))等。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S101、确定待处理图像中需要伪装的目标对象；
步骤S102、基于所述待处理图像中的背景信息，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S101，包括：
对所述待处理图像进行对象识别，以识别出所述待处理图像中的各对象；
从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从识别出的所述待处理图像中的各对象中确定目标对象，包括：
在所述待处理图像中显示识别出的各对象；
接收选择操作，并将所述选择操作所选定的对象确定为目标对象。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤S102，包括：
对所述待处理图像进行分割处理，确定所述待处理图像中所述目标对象的对象区域和背景区域；
基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述对象区域和所述背景区域，按照预设策略对所述目标对象进行伪装处理，获得伪装后的所述待处理图像，包括以下至少一种：
将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，以获得伪装后的所述待处理图像；
将抠除所述背景区域后的所述待处理图像确定为目标对象图像，并将抠除所述对象区域后的所述待处理图像确定为背景图像，基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述背景区域包括背景类型不同的至少一第一背景区域和至少一第二背景区域，所述将所述待处理图像中所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为所述背景区域的纹理和/或色彩，包括以下至少一种：
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置不在所述对象区域内，则将所述对象区域的纹理和/或色彩对应替换为相邻背景区域的纹理和/或色彩，所述相邻背景区域为所述第一背景区域和所述第二背景区域之中与所述对象区域相邻的区域；
若所述第一背景区域与所述第二背景区域的相交位置在所述对象区域内，则基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，并根据所述第一背景区域和所述第二背景区域的纹理和/或色彩对分割后的所述对象区域的纹理和/或色彩进行替换，包括：
基于所述相交位置对所述对象区域进行分割，获得位置分别与所述第一背景区域对应的至少一第一对象区域和与所述第二背景区域对应的至少一第二对象区域；
将所述第一对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第一背景区域的纹理和/或色彩，并将所述第二对象区域的纹理和/或色彩替换为所述第二背景区域的纹理和/或色彩。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述背景图像对所述目标对象图像进行预设处理，以获得伪装后的所述待处理图像，包括以下至少一种：
根据所述背景图像中所述背景区域对所述背景图像中抠除的所述对象区域进行修复，获得修复后的所述背景图像，将修复后的所述背景图像与所述目标对象图像进行叠加处理，获得伪装后的所述待处理图像；
将所述目标对象图像和所述背景图像输入训练后的风格迁移网络模型，获得所述风格迁移网络模型输出的目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像，基于目标对象风格与所述背景图像匹配的所述目标对象图像对所述待处理图像中所述目标对象进行替换，获得伪装后的所述待处理图像。
9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器，其中，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像处理方法的步骤。
CN202210033015.2A 2022-01-12 2022-01-12 图像处理方法、智能终端及存储介质 Pending CN114549544A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210033015.2A CN114549544A (zh) 2022-01-12 2022-01-12 图像处理方法、智能终端及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210033015.2A CN114549544A (zh) 2022-01-12 2022-01-12 图像处理方法、智能终端及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114549544A true CN114549544A (zh) 2022-05-27

Family

ID=81671238

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210033015.2A Pending CN114549544A (zh) 2022-01-12 2022-01-12 图像处理方法、智能终端及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114549544A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024055333A1 (zh) * 2022-09-16 2024-03-21 深圳传音控股股份有限公司 图像处理方法、智能设备及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024055333A1 (zh) * 2022-09-16 2024-03-21 深圳传音控股股份有限公司 图像处理方法、智能设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110163806B (zh) 一种图像处理方法、装置以及存储介质
CN109743504B (zh) 一种辅助拍照方法、移动终端和存储介质
CN109788204A (zh) 拍摄处理方法及终端设备
CN107644396B (zh) 一种唇色调整方法和装置
CN107341190B (zh) 图片筛选方法、终端及计算机可读存储介质
CN112451968A (zh) 游戏声音控制方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN114037692A (zh) 图像处理方法、移动终端及存储介质
CN112463275A (zh) 数据处理方法、终端及存储介质
CN107450796A (zh) 一种图片处理方法、移动终端和计算机可读存储介质
CN111080747B (zh) 一种人脸图像处理方法及电子设备
CN114333001A (zh) 图像处理方法、智能终端及存储介质
CN114025099A (zh) 一种拍摄图像构图调控方法、设备及计算机可读存储介质
CN114549544A (zh) 图像处理方法、智能终端及存储介质
CN113793407A (zh) 动态图像制作方法、移动终端及存储介质
CN112598678A (zh) 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质
CN113126844A (zh) 显示方法、终端及存储介质
CN111402271A (zh) 一种图像处理方法及电子设备
CN114845044B (zh) 图像处理方法、智能终端及存储介质
CN108255389B (zh) 图像编辑方法、移动终端及计算机可读存储介质
CN112532838B (zh) 一种图像处理方法、移动终端以及计算机存储介质
CN114092366A (zh) 图像处理方法、移动终端及存储介质
CN118451460A (zh) 图像处理方法、智能终端及存储介质
CN112990020A (zh) Ar效果的处理方法、移动终端及可读存储介质
CN113473029A (zh) 一种闪电图像拍摄方法、设备及计算机可读存储介质
CN108335301B (zh) 一种拍照方法及移动终端

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication