图像处理方法和装置与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域。


背景技术：

2.在商业摄影工作中，后期处理是一个工作量大，耗时长的工作，需要专业的修图师长时间的技术积累，而专业的修图师成本较高，不同修图师也有不同的修图风格，修图质量受审美和工作状态影响。
3.在对拍摄的人像图像进行修图的过程中，可以利用磨皮算法来对人像图像中的人像皮肤区域进行磨皮处理，从而使皮肤获得光滑细腻的观感。
4.如果使用高低频磨皮方法，则对高频纹理层有一定损失，在高精图像场景下效果较差。如果使用中性灰磨皮方法，则不处理高频层，若纹理层有磨皮需求时无法满足。如果使用ai训练模型方案，则需要大量场景数据和算力，长时间模型训练，成本较高。


技术实现要素：

5.本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。
6.根据本公开的第一方面，提供了一种图像处理方法，包括：获取待处理的皮肤图像；从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。
7.根据本公开的第二方面，提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理的皮肤图像；提取单元，被配置成从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；调整单元，被配置成根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低单元，被配置成降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。
8.根据本公开的第三方面，提供了一种用于图像处理的电子设备，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。
9.根据本公开的第四方面，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。
10.根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
11.本公开的实施例提供的图像处理方法和装置，通过提取光影层信息来调整原图的色值，提供了经济的自动云端修图方案，修图速度快。可以实现多人同时美型效果。该磨皮效果可以在纹理层尽可能的保留纹理，并对光影层做均匀处理，纹理层信息也可调整。在高精修图场景下效果较好。
12.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
13.附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
14.图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
15.图2是根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程图；
16.图3是根据本公开的图像处理方法的效果图；
17.图4是根据本公开的图像处理方法的又一个实施例的流程图；
18.图5是根据本公开的图像处理装置的一个实施例的结构示意图；
19.图6是适于用来实现本公开的实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
20.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。
21.图1示出了可以应用本公开的图像处理方法或图像处理装置的实施例的示例性系统架构100。
22.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104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。
23.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如修图类应用、美颜类应用、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
24.终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有摄像头的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3播放器(moving picture experts group audio layer iii，动态影像专家压缩标准音频层面3)、mp4(moving picture experts group audio layer iv，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103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(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。
25.服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的图片提供修图功能支持的后台图像处理服务器。后台图像处理服务器可以对接收到的修图请求进行分析等处理，并将处理结果(例如修图后的图像)反馈给终端设备。
26.需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，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的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。服务器也可以为分布式系统的服务器，或
者是结合了区块链的服务器。服务器也可以是云服务器，或者是带人工智能技术的智能云计算服务器或智能云主机。
27.需要说明的是，本公开的实施例所提供的图像处理方法可以由终端设备101、102、103执行，也可以由服务器105执行。相应地，图像处理装置可以设置于终端设备101、102、103中，也可以设置于服务器105中。在此不做具体限定。
28.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。
29.继续参考图2，示出了根据本公开的图像处理方法的一个实施例的流程200。该图像处理方法，包括以下步骤：
30.步骤201，获取待处理的皮肤图像。
31.在本实施例中，图像处理方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户利用其进行修图的终端接收用户图像。可通过现有的分割模型将原始的用户图像进行图像分割，分割出皮肤区域，皮肤区域对应的像素点组成皮肤图像。皮肤图像中可包括人脸区域的皮肤，还可以包括其它区域的皮肤。如果人脸区域需要单独处理，则皮肤图像可以是不包含人脸区域的皮肤图像。
32.步骤202，从皮肤图像中提取低频光影层信息。
33.在本实施例中，可通过高斯滤波法从皮肤图像中提取低频光影层信息，即光影层的每个像素的色值。光影层就是低频层，它主要表现的是图片的光影，我们会利用低频层来控制整体的协调性，改变皮肤的光影、色块分布情况，使皮肤明暗过渡自然不显得那么突兀。纹理层就是高频层，主要体现的是皮肤的质感和纹理，对纹理层进行修改。在两个层面分别进行操作，高、低频互不影响。
34.步骤203，根据低频光影层信息调整皮肤图像的色值，得到混合图。
35.在本实施例中，将低频光影层信息中每个像素的色值转换成0-1之间的调整系数，转换方式可以为1-归一化值、取倒数等方式，使得该调整系数与色值负相关，色值越大的调整系数越小。皮肤图像中每个像素的色值乘以该像素的调整系数，计算出调整后的色值，就得到了混合图。这样可以使得光影减弱。
36.步骤204，降低混合图的透明度，得到磨皮图像。
37.在本实施例中，可通过现有的滤镜模板方式降低混合图的透明度，得到磨皮图像。
38.本公开的上述实施例提供的方法，整体磨皮效果对肢体边缘轮廓保留程度较高，皮肤表面轮廓线保留程度较高。高频层和低频层分离效果较好，可自主对两层幅度值进行调整，达到目标效果。对细节保留较多，适用于高精图像修图场景。具体效果可参见图3所示，图3中左侧为原始图像，右侧为修图后的图像，身体上的暗斑明显淡化，肤色更均匀，也没有损失纹理。
39.在本实施例的一些可选的实现方式中，所述根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图，包括：将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述皮肤图像的色值乘以调整系数得到混合图。将低频光影层信息中每个像素的色值进行归一化，转换成0-1之间的归一化值。每个像素的调整系数＝1-归一化值，皮肤图像中每个像素的色值乘以该像素的调整系数，计算出调整后的色值，就得到了混合图。这样可以使得光影减弱。
40.在本实施例的一些可选的实现方式中，所述获取待处理的皮肤图像，包括：从待处理的用户图像中识别出皮肤区域以及所述皮肤区域中的人脸区域和身体区域；将所述身体区域确定为待处理的皮肤图像。这样可以只针对身体的皮肤按上述方法进行磨皮处理，而脸部皮肤单独处理。可针对脸部和身体实施不同精度的修图。减少修图时间，提升用户体验。
41.在本实施例的一些可选的实现方式中，所述方法还包括：对所述人脸区域进行美颜处理。可通过现有的美颜工具对人脸区域处理，比如美白、瘦脸等。但不对身体区域进行处理。以防止身体图像扭曲变形，修图失败。
42.在本实施例的一些可选的实现方式中，所述方法还包括：调整所述磨皮图像的肤色。可以在磨皮后调整肤色，例如，美黑等处理。从而对皮肤图像精修，提升用户体验。
43.进一步参考图4，其示出了图像处理方法的又一个实施例的流程400。该图像处理方法的流程400，包括以下步骤：
44.步骤401，获取待处理的皮肤图像。
45.在本实施例中，图像处理方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从用户利用其进行修图的终端接收用户图像。可通过现有的分割模型将原始的用户图像进行图像分割，分割出皮肤区域，皮肤区域对应着皮肤图像。皮肤图像中可包括人脸区域的皮肤，还可以包括其它区域的皮肤。如果人脸区域需要单独处理，则皮肤图像可以是不包含人脸区域的皮肤图像。
46.步骤402，通过表面滤波法将皮肤图像中的高频纹理层信息去掉，留下低频光影层信息和皮肤信息作为第一表面滤波结果。
47.在本实施例中，对于不处理纹理直接对大片光影处理的处理方法而言，第一步是提取光影层信息。
48.本方案使用两层表面滤波提取光影信息，计算方法如下：
[0049][0050]
上式计算后将高频纹理层去掉，留下低频光影层信息和皮肤信息，每个像素的第一表面滤波结果为surfaceblurless(x,y)。其中，(x,y)代表像素点坐标，color(x,y)表示像素点的色值，xi、yj为采样间隔。上式中表面滤波的半径为20，阈值为38。如果半径为5，则阈值可设为78。阈值与半径负相关。增加半径可以让磨皮效果更加细腻。
[0051]
步骤403，通过表面滤波法将皮肤图像中的高频纹理层信息和低频光影层信息去掉，留下皮肤信息作为第二表面滤波结果。
[0052]
在本实施例中，通过下式对原始的皮肤图像进行表面滤波：
[0053][0054]
上式计算后将低频光影层也和皮肤颜色均匀在一起，去掉了高频纹理层信息和低频光影层信息留下皮肤信息，每个像素的第二表面滤波结果为surfaceblurmore(x,y)。其中，(x,y)代表像素点坐标，color(x,y)表示像素点的色值，xi、yj为采样间隔。上式中表面滤波的半径为20，阈值为8。如果半径为5，则阈值可设为28。阈值与半径负相关。增加半径可以让磨皮效果更加细腻。
[0055]
步骤404，将第二表面滤波结果减掉第一表面滤波结果，得到低频光影层信息。
[0056]
在本实施例中，通过下式计算低频光影层信息：
[0057]
shademask(x，y)＝surfaceblurmore(x，y)-surfaceblurless(x，y)
[0058]
上式计算可获得低频光影层信息，双层表面滤波的方案在光影层提取时效果较好。每个像素点的低频光影层信息为shademask(x,y)。
[0059]
步骤405，根据低频光影层信息调整皮肤图像的色值，得到混合图。
[0060]
在本实施例中，得到光影层信息后，对原图做色值上的调整。
[0061]
blend(x，y)＝input(x，y)*(1-shademask(x，y)/255)
[0062]
上式中，input(x,y)为原图中像素点(x,y)的色值，shademask(x,y)/255进行了归一化。1-shademask(x,y)/255为像素点(x,y)的调整系数。将原图中每个像素点的色值乘以该像素点的调整系数，就得到了混合图的像素点的色值blend(x,y)。计算后光影层抹匀，高频纹理层完全保留。
[0063]
步骤406，降低混合图的透明度，得到磨皮图像。
[0064]
步骤405-406与步骤203-204基本相同，因此不再赘述。
[0065]
从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的图像处理方法的流程400体现了表面滤波法提取低频光影层信息，本方案在磨皮过程中对皮肤边缘轮廓保护较好，重点针对光影层进行调整，实现了较好的高精图像磨皮效果。
[0066]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述表面滤波法以预定的采样间隔进行卷积计算。传统的表面滤波法是在半径范围内逐个像素进行卷积计算的，而本技术可以在更大的范围内采样像素点进行卷积，可以固定采样间隔，比如，2、3。大范围的卷积可以让皮肤质感更细腻。
[0067]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述采样间隔与人脸在所述皮肤图像中的占比成正比。可以根据人脸在所述皮肤图像中的占比调整采样间隔，占比越大则采样间隔越大。实现对不同图像的卷积核大小的自适应。可以让磨皮效果更细腻。
[0068]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图，包括：将所述皮肤图像的色值减去所述第一表面滤波结果，得到高频图；将所述高频图的色值乘以小于1的预设系数，得到高频调整图；将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述高频调整图的色值乘以调整系数得到混合图。
[0069]
将通过表面滤波法得到的高频图的色值乘以小于1的系数进行调整，使得纹理层变弱，得到高频调整图。再通过下式计算混合图中每个像素点的色值：
[0070]
blend(x，y)＝input(x，y)*(1-shademask(x，y)/255)
[0071]
上式中，input(x,y)为高频调整图中像素点(x,y)的色值，shademask(x,y)/255进行了归一化。1-shademask(x,y)/255为像素点(x,y)的调整系数。将高频调整图中每个像素点的色值乘以该像素点的调整系数，就得到了混合图的像素点的色值blend(x,y)。计算后光影层抹匀，高频纹理层完全保留。
[0072]
先对高频纹理层进行弱化处理，再对低频光影层进行弱化处理，会让皮肤更细腻，磨皮效果更好。
[0073]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述降低所述混合图的透明度，得到磨皮
图像，包括：取所述混合图的色值与所述第二表面滤波结果的平均值，得到磨皮图像。
[0074]
此时高频纹理层还未处理，本方案对高频纹理层做了一次均值处理，并将其透明度降低
[0075][0076]
上式为高频层透明度降低计算方式，blendfull(x,y)为磨皮图像中每个像素点的色值。通过降低高频层透明度，提升皮肤质感，淡化纹理、毛孔。
[0077]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像，包括：通过所述第二表面滤波结果对所述混合图进行混合插值处理，得到磨皮图像。
[0078]
对高频纹理层做了两次混合插值处理，并将其透明度降低
[0079]
blendfull(x，y)＝0.2*surfaceblurmore(x，y)+0.4*blend(x，y)+0.4*color(x，y)
[0080]
上式为化简后高频层透明度降低计算方式，color(x,y)为原始图的像素点的色值。能够使得磨皮效果更自然，质感更好。
[0081]
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种图像处理装置的一个实施例，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。
[0082]
如图5所示，本实施例的图像处理装置500包括：获取单元501、提取单元502、调整单元503、降低单元504。其中，获取单元501，被配置成获取待处理的皮肤图像；提取单元502，被配置成从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；调整单元503，被配置成根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低单元504，被配置成降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。
[0083]
在本实施例中，图像处理装置500的获取单元501、提取单元502、调整单元503、降低单元504的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203、步骤204。
[0084]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述提取单元502进一步被配置成：通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息去掉，留下低频光影层信息和皮肤信息作为第一表面滤波结果；通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息和低频光影层信息去掉，留下皮肤信息作为第二表面滤波结果；将所述第二表面滤波结果减掉所述第一表面滤波结果，得到低频光影层信息。
[0085]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述表面滤波法以预定的采样间隔进行卷积计算。
[0086]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述采样间隔与人脸在所述皮肤图像中的占比成正比。
[0087]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述调整单元503进一步被配置成：将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述皮肤图像的色值乘以调整系数得到混合图。
[0088]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述调整单元503进一步被配置成：将所述皮肤图像的色值减去所述第一表面滤波结果，得到高频图；将所述高频图的色值乘以小于1的预设系数，得到高频调整图；将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所
述归一化值生成调整系数；将所述高频调整图的色值乘以调整系数得到混合图。
[0089]
在本实施例的一些可选的实现方式中，，所述降低单元504进一步被配置成：取所述混合图的色值与所述第二表面滤波结果的平均值，得到磨皮图像。
[0090]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述降低单元504进一步被配置成：通过所述第二表面滤波结果对所述混合图进行混合插值处理，得到磨皮图像。
[0091]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述获取单元501进一步被配置成：从待处理的用户图像中识别出皮肤区域以及所述皮肤区域中的人脸区域和身体区域；将所述身体区域确定为待处理的皮肤图像。
[0092]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述装置500还包括美颜单元(附图中未示出)，被配置成：对所述人脸区域进行美颜处理。
[0093]
在本实施例的一些可选的实现方式中，所述装置500还包括调色单元(附图中未示出)，被配置成：调整所述磨皮图像的肤色。
[0094]
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
[0095]
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
[0096]
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流程200或流程400所述的方法。
[0097]
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流程200或流程400所述的方法。
[0098]
一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现流程200或流程400所述的方法。
[0099]
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。
[0100]
如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram 603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom 602以及ram 603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。
[0101]
设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
[0102]
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单
元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如图像处理方法。例如，在一些实施例中，图像处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram 603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的图像处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行图像处理方法。
[0103]
本文中以上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、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、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。
[0104]
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
[0105]
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。
[0106]
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。
[0107]
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。
[0108]
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。服务器可以是云服务器，也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
[0109]
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，本发公开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，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0110]
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

技术特征：
1.一种图像处理方法，包括：获取待处理的皮肤图像；从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述皮肤图像中提取低频光影层信息，包括：通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息去掉，留下低频光影层信息和皮肤信息作为第一表面滤波结果；通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息和低频光影层信息去掉，留下皮肤信息作为第二表面滤波结果；将所述第二表面滤波结果减掉所述第一表面滤波结果，得到低频光影层信息。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述表面滤波法以预定的采样间隔进行卷积计算。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述采样间隔与人脸在所述皮肤图像中的占比成正比。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图，包括：将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述皮肤图像的色值乘以调整系数得到混合图。6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图，包括：将所述皮肤图像的色值减去所述第一表面滤波结果，得到高频图；将所述高频图的色值乘以小于1的预设系数，得到高频调整图；将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述高频调整图的色值乘以调整系数得到混合图。7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像，包括：取所述混合图的色值与所述第二表面滤波结果的平均值，得到磨皮图像。8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像，包括：通过所述第二表面滤波结果对所述混合图进行混合插值处理，得到磨皮图像。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取待处理的皮肤图像，包括：从待处理的用户图像中识别出皮肤区域以及所述皮肤区域中的人脸区域和身体区域；将所述身体区域确定为待处理的皮肤图像。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述方法还包括：对所述人脸区域进行美颜处理。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：调整所述磨皮图像的肤色。12.一种图像处理装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理的皮肤图像；提取单元，被配置成从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；调整单元，被配置成根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低单元，被配置成降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述提取单元进一步被配置成：通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息去掉，留下低频光影层信息和皮肤信息作为第一表面滤波结果；通过表面滤波法将所述皮肤图像中的高频纹理层信息和低频光影层信息去掉，留下皮肤信息作为第二表面滤波结果；将所述第二表面滤波结果减掉所述第一表面滤波结果，得到低频光影层信息。14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述表面滤波法以预定的采样间隔进行卷积计算。15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述采样间隔与人脸在所述皮肤图像中的占比成正比。16.根据权利要求12所述的装置，其中，所述调整单元进一步被配置成：将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述皮肤图像的色值乘以调整系数得到混合图。17.根据权利要求13所述的装置，其中，所述调整单元进一步被配置成：将所述皮肤图像的色值减去所述第一表面滤波结果，得到高频图；将所述高频图的色值乘以小于1的预设系数，得到高频调整图；将所述低频光影层信息进行归一化，得到归一化值；基于所述归一化值生成调整系数；将所述高频调整图的色值乘以调整系数得到混合图。18.根据权利要求13所述的装置，其中，所述降低单元进一步被配置成：取所述混合图的色值与所述第二表面滤波结果的平均值，得到磨皮图像。19.根据权利要求13所述的装置，其中，所述降低单元进一步被配置成：通过所述第二表面滤波结果对所述混合图进行混合插值处理，得到磨皮图像。20.根据权利要求12所述的装置，其中，所述获取单元进一步被配置成：从待处理的用户图像中识别出皮肤区域以及所述皮肤区域中的人脸区域和身体区域；将所述身体区域确定为待处理的皮肤图像。21.根据权利要求20所述的装置，其中，所述装置还包括美颜单元，被配置成：对所述人脸区域进行美颜处理。22.根据权利要求12所述的装置，其中，所述装置还包括调色单元，被配置成：调整所述磨皮图像的肤色。23.一种用于图像处理的电子设备，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1-11中任一项所述的方法。24.一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根据权利要求1-11中任一项所述的方法。25.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-11中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了图像处理方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉、增强现实、虚拟现实、深度学习等技术领域。具体实现方案为：获取待处理的皮肤图像；从所述皮肤图像中提取低频光影层信息；根据所述低频光影层信息调整所述皮肤图像的色值，得到混合图；降低所述混合图的透明度，得到磨皮图像。该实施方式在磨皮过程中对皮肤边缘轮廓保护较好，重点针对光影层进行调整，实现了较好的高精图像磨皮效果。效果。效果。


技术研发人员：梁烁 胡晓文 刘东东 孙昊
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2023.06.14
技术公布日：2023/8/21