图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像输入至预设图像处理网络中进行磨皮处理，生成磨皮结果图像；所述预设图像处理网络为基于训练集中各原始图像的瑕疵修复标注图像及标注中性灰图层，对初始图像处理网络进行训练所生成的网络。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设图像处理网络包括瑕疵修复网络及中性灰图层预测网络；所述将所述待处理图像输入至预设图像处理网络中进行磨皮处理，生成磨皮结果图像，包括：将所述待处理图像输入至所述瑕疵修复网络中进行瑕疵修复，生成瑕疵修复图像；将所述瑕疵修复图像输入至所述中性灰图层预测网络中进行中性灰图层预测，生成所述瑕疵修复图像的中性灰图层；将所述瑕疵修复图像及所述中性灰图层进行融合，生成所述磨皮结果图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述瑕疵修复网络包括瑕疵检测网络；所述将所述待处理图像输入至所述瑕疵修复网络中进行瑕疵修复，生成瑕疵修复图像，包括：将所述待处理图像输入至所述瑕疵检测网络中进行瑕疵检测，生成瑕疵掩膜图；基于所述瑕疵掩膜图及所述待处理图像，对所述待处理图像进行瑕疵修复，生成所述瑕疵修复图像。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述瑕疵修复图像输入至所述中性灰图层预测网络中进行中性灰图层预测，生成所述瑕疵修复图像的中性灰图层，包括：将所述瑕疵修复图像输入至所述中性灰图层预测网络中，确定所述瑕疵修复图像的中性灰图层的预测灰度值；基于所述预测灰度值，生成所述瑕疵修复图像的中性灰图层。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述将所述瑕疵修复图像及所述中性灰图层进行融合，生成所述磨皮结果图像，包括：将所述瑕疵修复图像及所述中性灰图层在柔光混合模式下进行融合，生成所述磨皮结果图像。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述训练集中的所述原始图像输入至初始瑕疵修复网络中，生成与所述原始图像对应的瑕疵修复预测图像；根据所述原始图像的瑕疵修复标注图像及所述瑕疵修复预测图像，计算损失函数的值；根据所述损失函数的值调整所述初始瑕疵修复网络的参数，生成所述瑕疵修复网络。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述初始瑕疵修复网络包括yolo神经网络。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述yolo神经网络包括yolo v3神经网络、yolo v4神经网络、yolo v5神经网络中的任意一种。9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述训练集中的所述原始图像输入至初始中性灰图层预测网络中，生成与所述原始图像对应的预测中性灰图层；
根据所述原始图像的标注中性灰图层及所述预测中性灰图层，计算损失函数的值；根据所述损失函数的值调整所述初始中性灰图层预测网络的参数，生成所述中性灰图层预测网络。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述初始中性灰图层预测网络包括图像翻译网络。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述图像翻译网络包括pix2pix网络、pix2pixhd网络、vid2vid网络中的至少一种。12.一种图像处理网络的训练方法，其特征在于，包括：获取训练集，所述训练集中包括原始图像、所述原始图像的瑕疵修复标注图像及所述原始图像的标注中性灰图层；根据所述原始图像、所述原始图像的瑕疵修复标注图像及所述原始图像的标注中性灰图层，对初始图像处理网络中进行训练，生成预设图像处理网络。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始图像、所述原始图像的瑕疵修复标注图像及所述原始图像的标注中性灰图层，对初始图像处理网络中进行训练，生成所述预设图像处理网络，包括：根据所述训练集中的所述原始图像及所述原始图像的瑕疵修复标注图像对初始瑕疵修复网络进行训练，生成所述瑕疵修复网络；根据所述训练集中的所述原始图像及所述所述原始图像的中性灰图层，对初始中性灰图层预测网络进行训练，生成所述中性灰图层预测网络；基于所述瑕疵修复网络及所述中性灰图层预测网络，生成所述预设图像处理网络。14.一种图像处理装置，其特征在于，包括：待处理图像获取模块，用于获取待处理图像；磨皮处理模块，用于将所述待处理图像输入至预设图像处理网络中进行磨皮处理，生成磨皮结果图像；所述预设图像处理网络为基于训练集中各原始图像的瑕疵修复标注图像及标注中性灰图层，对初始图像处理网络进行训练所生成的网络。15.一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至11中任一项所述的图像处理方法及权利要求12至13中所述的图像处理网络的训练方法的步骤。16.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的图像处理方法及权利要求12至13中所述的图像处理网络的训练方法的步骤。17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至11中任一项所述的图像处理方法及权利要求12至13中所述的图像处理网络的训练方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：获取待处理图像，将待处理图像输入至预设图像处理网络中进行磨皮处理，生成磨皮结果图像。由于训练集中各原始图像的瑕疵修复标注图像及标注中性灰图层，均为采用人工方式对原始图像进行磨皮处理所采用的标注中性灰图层或所生成的瑕疵修复标注图像，因此，基于该训练集对初始图像处理网络进行训练，就提高了所生成的预设图像处理网络的准确性。进而，将待处理图像输入至预设图像处理网络中进行磨皮处理，所生成的磨皮结果图像就能够接近或达到人工修图所生成的图像的磨皮效果。提高了经过预设图像处理网络所生成的磨皮结果图像的真实性，满足了用户的美化需求。用户的美化需求。用户的美化需求。


技术研发人员：王钊
受保护的技术使用者：OPPO广东移动通信有限公司
技术研发日：2021.12.08
技术公布日：2022/3/15