CN115526796A - 图像处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例提供了图像处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。本公开实施例提供的图像处理方法，通过利用边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行处理的方式，实现了对差异区域的补全，达到差异区域具有区域分界明显的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

Description

图像处理方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本公开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、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年，图像处理应用程序(Application，APP)迅速发展，走进了用户的生活，逐渐丰富了用户的业余生活。用户可以采用视频、照片等方式记录生活，并可以通过图像处理APP上提供的特效技术对图像进行再加工，使得图像以更丰富的形式进行表达，比如风格转化等。其中，对象替换(如：换发型)是风格转化的一种应用场景。现有技术中，对象替换后的图像不够自然逼真。

发明内容

本公开实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以实现对象的替换，可以丰富图像的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像处理方法，包括：将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

第二方面，本公开实施例还提供了一种图像处理装置，包括：对象替换模块，用于将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；边缘处理模块，用于若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；差异区域修复模块，用于基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本公开实施例所述的图像处理方法。

第四方面，本公开实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本公开实施例所述的图像处理方法。

本公开实施例的技术方案，将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。本公开实施例提供的图像处理方法，通过利用边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行处理的方式，实现了对差异区域的修复，达到差异区域具有区域分界明显的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本公开实施例所提供的一种图像处理方法的流程示意图；

图2是本公开实施例所提供的一种对象替换结果图的效果示意图；

图3是本公开实施例所提供的一种灰度图的效果示意图；

图4是本公开实施例所提供的一种边缘检测结果图的效果示意图；

图5是本公开实施例所提供的一种原始对象掩膜图的效果示意图；

图6是本公开实施例所提供的一种目标对象掩膜图的效果示意图；

图7是本公开实施例所提供的一种第一中间融合图的效果示意图；

图8是本公开实施例所提供的一种第一中间效果图的效果示意图；

图9是本公开实施例所提供的一种目标图像的效果示意图；

图10为本公开实施例所提供的一种图像处理装置结构示意图；

图11是本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。

例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。

作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。

可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。

可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。

图1为本公开实施例所提供的一种图像处理方法的流程示意图，本公开实施例适用于对原始图像中的对象进行替换的情形，该方法可以由一种图像处理装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是移动终端、PC端或服务器等。如图1所示，所述方法包括：

S110、将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图。

其中，对象替换结果图为对原始图像中的对象进行替换获得的图像。例如如果将原始图像中的长发替换为标准图像中的短发，则对象替换结果图可以为将原始图像中的长发替换为短发后的图像。对于替换的方式，本实施例不作限制，例如可以通过将原始图像输入具有对象替换功能的神经网络模型中，输出对象替换结果图。示例性的，以对原始图像的长发替换为短发为例，图2是本实施例中对象替换结果图的示意图，如图2所示，对象替换结果图中长发区域和短发区域间的差异区域中分界不明显，影响显示效果，因此，需要对对象替换结果进行进一步的处理。

S120、若原始对象所占区域大于目标对象所占区域，则对对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图。

本实施例中，对于边缘处理的方式，可以通过边缘检测算法进行处理，例如可以是Canny边缘检测算法或拉普拉斯边缘检测算法等，本实施例对此不作限制。对于原始对象所占区域大于目标对象所占区域，若以对头发进行替换为示例场景，可以理解为原始对象为长头发，目标对象为短头发，长头发所占区域大于短头发所占区域。

可选的，对对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图的方式可以是：将对象替换结果图转换为灰度图；对灰度图进行色值反相处理，获得反相灰度图；对反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图。

其中，对象替换结果图可以理解为红绿蓝(RGB)彩色图像，具体的，可以通过灰度处理方法将对象替换结果图转换为灰度图。例如可以通过最大值法、平均值法、加权平均法对对象替换结果图的颜色进行处理。示例性的，对于加权平均法中权重值，红色、绿色和蓝色的对应的权重值可以分别为0.299、0.587、0.114，则灰度处理的公式可以表示为：(0.299*红色色值+0.587*绿色色值+0.114*蓝色色值)。示例性的，图3是本实施例中灰度图的示意图。本实施例，在将对象替换结果图转换为灰度图之后，对灰度图进行色值反相处理，对于色值反相处理的方式可以是：1-灰度图的灰度值。在得到反相灰度图之后，对反相灰度图进行增强对比度的处理。示例性的，图4是本实施例中边缘检测结果图的示意图，如图4所示，可以从图中看出边缘检测出的线条。

本实施例，通过将对象替换结果图转换为灰度图，然后对灰度图进行色值反相处理，获得反相灰度图，再对反相灰度图进行增强对比度的处理，可以使边缘信息突出，可提高边缘检测的效果。

可选的，对反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图的方式可以是：将灰度值小于设定阈值的像素点作为第一类像素点，将灰度值大于或等于设定阈值的像素点作为第二类像素点；将第一类像素点的像素值变换为第一设定值；对第二类像素点的像素值进行设定线性变换，获得变换后灰度值；变换后的第一类像素点和第二类像素点构成边缘检测结果图。

其中，灰度值可以理解为灰度图的色值，设定阈值可以是0.5，第一设定值可以为0，对于灰度图，像素值则可以是灰度值。设定线性变换可以是灰度值-0.7*1.5+0.7。具体的，可以将灰度值小于设定阈值的像素点的像素值变换为第一设定值，将灰度值大于或等于设定阈值的像素点的像素值通过设定线性变换进行处理，并对通过设定线性变换后的像素值进行归一化处理。

示例性的，可以将灰度值小于0.5的像素点的像素值变换为0，将灰度值大于或等于0.5的像素点的像素值变换为：灰度值-0.7*1.5+0.7。经过设定线性变换后，可以将通过设定线性变换后的像素值变换至0-1之间。即若通过设定线性变换后的像素值小于0，则将相应的像素值变换为0，若通过设定线性变换后的像素值大于1，则将相应的像素值变换为1，若通过设定线性变换后的像素值在0-1之间，则相应的像素值保持不变。当然，也可以将线性变换后的像素值变换至0-0.8之间。

本实施例，通过将灰度值小于设定阈值的像素点的像素值变换为第一设定值，通过将灰度值大于或等于设定阈值的像素点的像素值进行设定线性变换，可以使边缘信息更加突出，有效提高边缘检测的效果。

S130、基于边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像。

其中，差异区域为原始对象所占区域中未被目标对象覆盖的区域。本实施例，通过边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行修复，使得差异区域具有区域区分明显的显示效果，使得获得目标图像更加逼真。

可选的，基于边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像的方式可以是：获取原始对象掩膜图和目标对象掩膜图；基于原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图对原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像。

其中，原始对象掩膜图为对原始图像中的对象进行识别获得的掩膜图，掩膜图可以是由0和1组成的二值化图像。目标对象掩膜图为预先构建的对象掩膜图或者对预设图像中的对象进行识别获得的掩膜图。预设图像可以理解为标准图像或其它图像(与原始图像不同)。为了方便图像处理，本实施例中，原始对象掩膜图和目标对象掩膜图的图片大小一致，且每个像素点的位置均一一对应。本实施例，通过获取原始对象掩膜图和目标对象掩膜图，以用于后续将原始对象掩膜图中的对象替换为目标对象掩膜图中的对象。

本应用场景下，对象以头发为例，图5是本实施例中原始对象掩膜图的示例图，如图5所示，原始对象掩膜图中的对象(白色区域)为长头发。图6是本实施例中目标对象掩膜图的示例图，如图6所示，目标对象掩膜图中的对象(白色区域)为短头发。

其中，对象区域为原始对象所占的区域。其中，目标图像可以理解为对原始图像中的对象区域进行替换后的图像。

具体的，可以将原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合，得到第一中间效果图，可以基于原始对象掩膜图对原始图像中的对象区域进行处理，或者基于原始对象掩膜图和边缘检测结果图对原始图像中的对象区域进行处理，得到第二中间效果图，最后可以基于第一中间效果图对第二中间效果图和原始图像进行融合，得到目标图像。

本实施例，通过基于原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图对原始图像中的对象区域进行处理的方式，有效实现了对原始图像中的对象的替换，可以丰富图像的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

可选的，基于原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图对原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像的方式可以是：将原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图；基于原始对象掩膜图对原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图；基于第一中间效果图对第二中间效果图和原始图像进行融合，获得目标图像。

其中，第一中间效果图可以理解为由原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合的图。第二中间效果图可以理解为对原始图像中的对象区域进行模糊处理后的图像。

具体的，可以将原始对象掩膜图和目标对象掩膜图进行融合得到第一中间融合图，然后再将第一中间融合图和边缘检测结果图进行融合，可得到第一中间效果图。基于原始对象掩膜图对原始图像中的对象区域进行模糊处理，以得到具有模糊效果的第二中间效果图，最后可以将第一中间效果图作为第二中间效果图和原始图像的权重图，使得第二中间效果图和原始图像进行融合，可得到目标图像。

本实施例，通过获得第一中间效果图和第二中间效果图，并基于第一中间效果图对第二中间效果图和原始图像进行融合，获得目标图像的方式，可以有效实现对原始图像中对象的替换，使得替换后的目标图像更加自然逼真。

可选的，将原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图的方式可以是：将原始对象掩膜图和目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图；将第一中间融合图和边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间效果图。

其中，第一中间融合图可以理解为原始对象掩膜图和目标对象掩膜图之间的对象差异掩膜图。第一中间效果图可以理解为第一中间融合图和边缘检测结果图的融合掩膜图。具体的，将原始对象掩膜图和目标对象掩膜图中像素点的像素值进行一一对应相减，可得到第一中间融合图，示例性的，图7为第一中间融合图的示意图，如图7所示，该图为图5与图6相减后获得的图。再将第一中间融合图和边缘检测结果图中像素点的像素值进行一一对应相减，可得到第一中间效果图。示例性的，图8是本实施例中的第一中间效果图的示意图，如图8所示，该图为图8与图4相减获得图。

本实施例，通过将第一中间融合图和边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，即通过在第一中间融合图的基础上，引入边缘检测结果图，可以将第一中间融合图中的边缘信息进行剔除，得到实际需要补全的区域图像。

可选的，将原始对象掩膜图和目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图的方式可以是：对原始对象掩膜图进行第一模糊处理，获得原始对象模糊掩膜图；对目标对象掩膜图进行第二模糊处理，获得目标对象模糊掩膜图；将原始对象模糊掩膜图和目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图。

其中，第一模糊处理的模糊参数大于第二模糊处理的模糊参数。具体的，可以对原始对象掩膜图和目标对象掩膜图分别进行不同程度的模糊处理，例如，相对目标对象掩膜图，原始对象掩膜图的模糊程度可以更高，经过模糊处理之后，可以对原始对象掩膜图和目标对象掩膜图的像素点的像素值进行归一化处理，使得原始对象掩膜图和目标对象掩膜图的像素点的像素值均在0-1之间。经过归一化处理之后，再将原始对象模糊掩膜图和目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，可得到第一中间融合图。

本实施例，通过对原始对象掩膜图和目标对象掩膜图进行模糊处理，在经过模糊处理后，再对原始对象模糊掩膜图和目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，使得所得到的第一中间融合图可以达到不同区域之间可以平滑过渡的效果，从而使生成的第一中间融合图更加自然逼真。

可选的，基于原始对象掩膜图对原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图的方式可以是：基于原始对象掩膜图确定原始图像中的对象区域和非对象区域；基于非对象区域中的像素值更新对象区域中的像素值；对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图。

具体的，由于原始对象掩膜图和原始图像的像素点是一一对应的，因此，可以通过原始对象掩膜图的像素值为非0的区域确定出原始图像中的对象区域，通过原始对象掩膜图的像素值为0的区域确定出原始图像中的非对象区域。确定出对象区域和非对象区域之后，可以对非对象区域的像素点进行采样，根据采样的像素点的像素值对对象区域中的像素值进行更新，并对更新后的对象区域进行模糊处理，从而可以获得第二中间效果图。其中，对于模糊处理的方式，可以是将更新后的对象区域的像素点和其相邻像素点的像素值的平均值作为更新后的对象区域中的像素点的像素值。

本实施例，通过根据原始对象掩膜图确定原始图像中的对象区域和非对象区域；基于非对象区域中的像素值更新对象区域中的像素值；对更新后的对象区域进行模糊处理的方式，可以实现对原始图像中对象区域的模糊处理，使得第二中间效果图的对象区域达到模糊的效果。

可选的，基于原始对象掩膜图确定原始图像中的对象区域和非对象区域的方式可以是：将原始对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合，获得第二中间融合图；将第二中间融合图中像素值为第一设定值的区域作为第一区域，将第二中间融合图中像素值大于第一设定值的区域作为第二区域；将第一区域在原始图像中对应的区域确定为非对象区域，将第二区域在原始图像中对应的区域确定为对象区域。

其中，第一设定值可以为0。第一区域可以是第二中间融合图中像素值为0的区域，第二区域可以是第二中间融合图中像素值为大于0的区域。具体的，将原始对象掩膜图和边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，可以得到第二中间融合图，将第二中间融合图中像素值为第一设定值的区域作为第一区域，将第二中间融合图中像素值大于第一设定值的区域作为第二区域，由于第二中间融合图和原始图像的各像素点的位置均是一一对应的，因此，可以直接将第一区域在原始图像中对应的区域确定为非对象区域，将第二区域在原始图像中对应的区域确定为对象区域。

本实施例，通过将原始对象掩膜图和边缘检测结果图进行融合，获得第二中间融合图，通过基于第二中间融合图确定原始图像中的对象区域和非对象区域的方式，可以有效提高确定原始图像中的对象区域和非对象区域的准确性和合理性。

可选的，基于非对象区域中的像素值更新对象区域中的像素值的方式可以是：对于对象区域中的像素点，从距离像素点设定距离的非对象区域中采样设定数量的像素值；将像素点的像素值更新为采样的设定数量的像素值的平均值。

其中，设定距离可以是几个像素点构成的距离，例如可以是8个或10个像素点构成的距离，本实施例对此不作限制。设定数量可以根据实际采样到的数量而定，例如可以是5个或10个像素点等。

具体的，对于对象区域中的像素点，从距离像素点设定距离的周围(例如沿4个方向)像素点中进行采样，若采样的像素点为非对象区域中的像素点，则表示此次采样为有效采样，并进行有效采样数的累加统计，以及对有效采样的像素点的像素值进行累加统计，直到距离该像素点设定距离的周围所有像素点采样完毕，可以得到有效采样数的累计值以及有效采样的像素点的像素值的累计值，则将该对象区域中的像素点的像素值更新为：有效采样的设定数量的像素值的平均值，即有效采样的像素点的像素值的累计值除以有效采样数的累计值。

本实施例，通过对于对象区域中的像素点，从距离像素点设定距离的非对象区域中采样设定数量的像素值，并将像素点的像素值更新为采样的设定数量的像素值的平均值，可以有效实现对对象区域中的像素点的像素值的更新。

可选的，对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图的方式可以是：对于更新后的对象区域中的像素点，将像素点和其邻域像素点的像素值的平均值作为像素点的最终像素值，获得第二中间效果图。

具体的，可以以更新后的对象区域中的像素点为中心点，得到N*N的像素点组成的区域(包括该中心点的像素点)，N可以为正整数，并将该N*N的像素点组成的区域中的所有像素点的像素值的平均值作为该像素点的最终的像素值，从而可以得到第二中间效果图。其中，在N*N的像素点组成的区域中，除了该中心点的像素点，其余的像素点可以称为邻域像素点。

本实施例，对于更新后的对象区域中的像素点，通过将像素点和其邻域像素点的像素值的平均值作为像素点的最终像素值的方式，可以有效实现对对象区域的模糊处理，使得第二中间效果图达到模糊的效果。

可选的，基于第一中间效果图对第二中间效果图和原始图像进行融合，获得目标图像的方式可以是：根据第一中间效果图的像素值确定加权权重；基于加权权重第二中间效果图和原始图像进行融合，获得目标图像。

具体的，由于第一中间效果图的像素值是0-1之间的数值，因此，可以将第一中间效果图的像素值作为第二中间效果图和原始图像的加权权重，并将第二中间效果图和原始图像与加权权重进行加权求和，可得到目标图像。例如若第一中间效果图的像素值为a，则第二中间效果图的加权权重为a，原始图像的加权权重为1-a，则融合的结果为：第二中间效果图的像素值*a+原始图像的像素值*1-a。

本实施例，可以将第一中间效果图的像素值作为第二中间效果图和原始图像加权权重，基于加权权重对第二中间效果图和原始图像进行融合，有效实现了可以分区域的补全效果，即生成的图像更自然逼真，视觉效果更合理。

示例性的，对象仍以头发为例，图9是本实施例中目标图像的示意图，与图2的对象替换结果图相比，图9中所示的差异区域中黑色衣服和人体皮肤之间具有比较明显的分界，即具有分区域的补全效果，即原始图像中的长发替换为短发后，替换后的原始图像中需要补全的区域(差异区域)，更自然逼真，视觉效果更合理。

本公开实施例的技术方案，将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。本公开实施例提供的图像处理方法，通过利用边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行处理的方式，实现了对差异区域的修复，达到差异区域具有区域分割明显的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

图10为本公开实施例所提供的一种图像处理装置结构示意图，如图10所示，所述装置包括：对象替换模块201、边缘处理模块202以及差异区域修复模块203。

对象替换模块201，用于将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；

边缘处理模块202，用于若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；

差异区域修复模块203，用于基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

本公开实施例的技术方案，通过对象替换模块将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；通过边缘处理模块若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；通过差异区域修复模块基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。本公开实施例提供的图像处理方法，通过利用边缘检测结果图对对象替换结果图中的差异区域进行处理的方式，实现了对差异区域的修复，达到差异区域具有区域分割明显的显示效果，使得生成的图像更自然逼真，从而达到更合理的视觉效果。

可选的，边缘处理模块202具体用于：将对象替换结果图转换为灰度图；对所述灰度图进行色值反相处理，获得反相灰度图；对所述反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图。

可选的，边缘处理模块还用于：将灰度值小于设定阈值的像素点作为第一类像素点，将灰度值大于或等于所述设定阈值的像素点作为第二类像素点；将所述第一类像素点的像素值变换为第一设定值；对所述第二类像素点的像素值进行设定线性变换，获得变换后灰度值；变换后的第一类像素点和第二类像素点构成边缘检测结果图。

可选的，差异区域修复模块203具体用于：获取原始对象掩膜图和目标对象掩膜图；其中，所述原始对象掩膜图为对原始图像中的对象进行识别获得的掩膜图，所述目标对象掩膜图为预先构建的对象掩膜图或者对预设图像中的对象进行识别获得的掩膜图；

基于所述原始对象掩膜图、所述目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图对所述原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像；其中，所述对象区域为所述原始对象所占的区域。

可选的，差异区域修复模块203还用于：将所述原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图；基于所述原始对象掩膜图对所述原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图；基于所述第一中间效果图对所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

可选的，差异区域修复模块203还用于：将所述原始对象掩膜图和所述目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图；将所述第一中间融合图和所述边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间效果图。

可选的，差异区域修复模块203还用于：对所述原始对象掩膜图进行第一模糊处理，获得原始对象模糊掩膜图；对所述目标对象掩膜图进行第二模糊处理，获得目标对象模糊掩膜图；其中，所述第一模糊处理的模糊参数大于所述第二模糊处理的模糊参数；将所述原始对象模糊掩膜图和所述目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图。

可选的，差异区域修复模块203还用于：基于所述原始对象掩膜图确定所述原始图像中的对象区域和非对象区域；基于所述非对象区域中的像素值更新所述对象区域中的像素值；对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图。

可选的，差异区域修复模块203还用于：对于所述对象区域中的像素点，从距离所述像素点设定距离的非对象区域中采样设定数量的像素值；将所述像素点的像素值更新为采样的设定数量的像素值的平均值。

可选的，差异区域修复模块203还用于：对于更新后的对象区域中的像素点，将所述像素点和其邻域像素点的像素值的平均值作为所述像素点的最终像素值，获得第二中间效果图。

可选的，差异区域修复模块203还用于：将所述原始对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第二中间融合图；将所述第二中间融合图中像素值为第一设定值的区域作为第一区域，将所述第二中间融合图中像素值大于所述第一设定值的区域作为第二区域；将所述第一区域在所述原始图像中对应的区域确定为非对象区域，将所述第二区域在所述原始图像中对应的区域确定为对象区域。

可选的，差异区域修复模块203还用于：根据所述第一中间效果图的像素值确定加权权重；基于所述加权权重所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

本公开实施例所提供的图像处理装置可执行本公开任意实施例所提供的图像处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本公开实施例的保护范围。

图11为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。下面参考图11，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图11中的终端设备或服务器)500的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图11示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图11所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。编辑/输出(I/O)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图11示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM 502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开实施例提供的电子设备与上述实施例提供的图像处理方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

本公开实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述实施例所提供的图像处理方法。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开实施例的一个或多个实施例，本公开实施例公开了一种图像处理方法，包括：

将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

进一步地，对对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图，包括：将对象替换结果图转换为灰度图；对所述灰度图进行色值反相处理，获得反相灰度图；对所述反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图。

进一步地，对所述反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图，包括：将灰度值小于设定阈值的像素点作为第一类像素点，将灰度值大于或等于所述设定阈值的像素点作为第二类像素点；将所述第一类像素点的像素值变换为第一设定值；对所述第二类像素点的像素值进行设定线性变换，获得变换后灰度值；变换后的第一类像素点和第二类像素点构成边缘检测结果图。

进一步地，基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像，包括：获取原始对象掩膜图和目标对象掩膜图；其中，所述原始对象掩膜图为对原始图像中的对象进行识别获得的掩膜图，所述目标对象掩膜图为预先构建的对象掩膜图或者对预设图像中的对象进行识别获得的掩膜图；基于所述原始对象掩膜图、所述目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图对所述原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像；其中，所述对象区域为所述原始对象所占的区域。

进一步地，基于所述原始对象掩膜图、所述目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图对所述原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像，包括：将所述原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图；基于所述原始对象掩膜图对所述原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图；基于所述第一中间效果图对所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

进一步地，将所述原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图，包括：将所述原始对象掩膜图和所述目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图；将所述第一中间融合图和所述边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间效果图。

进一步地，将所述原始对象掩膜图和所述目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图，包括：对所述原始对象掩膜图进行第一模糊处理，获得原始对象模糊掩膜图；对所述目标对象掩膜图进行第二模糊处理，获得目标对象模糊掩膜图；其中，所述第一模糊处理的模糊参数大于所述第二模糊处理的模糊参数；将所述原始对象模糊掩膜图和所述目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图。

进一步地，基于所述原始对象掩膜图对所述原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图，包括：基于所述原始对象掩膜图确定所述原始图像中的对象区域和非对象区域；基于所述非对象区域中的像素值更新所述对象区域中的像素值；对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图。

进一步地，基于所述非对象区域中的像素值更新所述对象区域中的像素值，包括：对于所述对象区域中的像素点，从距离所述像素点设定距离的非对象区域中采样设定数量的像素值；将所述像素点的像素值更新为采样的设定数量的像素值的平均值。

进一步地，对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图，包括：对于更新后的对象区域中的像素点，将所述像素点和其邻域像素点的像素值的平均值作为所述像素点的最终像素值，获得第二中间效果图。

进一步地，基于所述原始对象掩膜图确定所述原始图像中的对象区域和非对象区域，包括：将所述原始对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第二中间融合图；将所述第二中间融合图中像素值为第一设定值的区域作为第一区域，将所述第二中间融合图中像素值大于所述第一设定值的区域作为第二区域；将所述第一区域在所述原始图像中对应的区域确定为非对象区域，将所述第二区域在所述原始图像中对应的区域确定为对象区域。

进一步地，基于所述第一中间效果图对所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像，包括：根据所述第一中间效果图的像素值确定加权权重；基于所述加权权重所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (15)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；

若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；

基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图，包括：

将对象替换结果图转换为灰度图；

对所述灰度图进行色值反相处理，获得反相灰度图；

对所述反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述反相灰度图进行增强对比度的处理，获得边缘检测结果图，包括：

将灰度值小于设定阈值的像素点作为第一类像素点，将灰度值大于或等于所述设定阈值的像素点作为第二类像素点；

将所述第一类像素点的像素值变换为第一设定值；

对所述第二类像素点的像素值进行设定线性变换，获得变换后灰度值；

变换后的第一类像素点和第二类像素点构成边缘检测结果图。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像，包括：

获取原始对象掩膜图和目标对象掩膜图；其中，所述原始对象掩膜图为对原始图像中的对象进行识别获得的掩膜图，所述目标对象掩膜图为预先构建的对象掩膜图或者对预设图像中的对象进行识别获得的掩膜图；

基于所述原始对象掩膜图、所述目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图对所述原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像；其中，所述对象区域为所述原始对象所占的区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述原始对象掩膜图、所述目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图对所述原始图像中的对象区域进行处理，获得目标图像，包括：

将所述原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图；

基于所述原始对象掩膜图对所述原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图；

基于所述第一中间效果图对所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将所述原始对象掩膜图、目标对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第一中间效果图，包括：

将所述原始对象掩膜图和所述目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图；

将所述第一中间融合图和所述边缘检测结果图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间效果图。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述原始对象掩膜图和所述目标对象掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图，包括：

对所述原始对象掩膜图进行第一模糊处理，获得原始对象模糊掩膜图；

对所述目标对象掩膜图进行第二模糊处理，获得目标对象模糊掩膜图；其中，所述第一模糊处理的模糊参数大于所述第二模糊处理的模糊参数；

将所述原始对象模糊掩膜图和所述目标对象模糊掩膜图中对应像素点的像素值进行相减，获得第一中间融合图。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述原始对象掩膜图对所述原始图像中的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图，包括：

基于所述原始对象掩膜图确定所述原始图像中的对象区域和非对象区域；

基于所述非对象区域中的像素值更新所述对象区域中的像素值；

对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述非对象区域中的像素值更新所述对象区域中的像素值，包括：

对于所述对象区域中的像素点，从距离所述像素点设定距离的非对象区域中采样设定数量的像素值；

将所述像素点的像素值更新为采样的设定数量的像素值的平均值。

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对更新后的对象区域进行模糊处理，获得第二中间效果图，包括：

对于更新后的对象区域中的像素点，将所述像素点和其邻域像素点的像素值的平均值作为所述像素点的最终像素值，获得第二中间效果图。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在在于，基于所述原始对象掩膜图确定所述原始图像中的对象区域和非对象区域，包括：

将所述原始对象掩膜图和所述边缘检测结果图进行融合，获得第二中间融合图；

将所述第二中间融合图中像素值为第一设定值的区域作为第一区域，将所述第二中间融合图中像素值大于所述第一设定值的区域作为第二区域；

将所述第一区域在所述原始图像中对应的区域确定为非对象区域，将所述第二区域在所述原始图像中对应的区域确定为对象区域。

12.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述第一中间效果图对所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像，包括：

根据所述第一中间效果图的像素值确定加权权重；

基于所述加权权重所述第二中间效果图和所述原始图像进行融合，获得目标图像。

13.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

对象替换模块，用于将原始图像中的原始对象替换为目标对象，获得对象替换结果图；

边缘处理模块，用于若所述原始对象所占区域大于所述目标对象所占区域，则对所述对象替换结果图进行边缘处理，获得边缘检测结果图；

差异区域修复模块，用于基于所述边缘检测结果图对所述对象替换结果图中的差异区域进行修复，获得目标图像；其中，所述差异区域为所述原始对象所占区域中未被所述目标对象覆盖的区域。

14.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-12中任一所述的图像处理方法。

15.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-12中任一所述的图像处理方法。

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