一種人物圖像處理方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人物圖像處理方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]日常生活中，人們通常會(huì)通過(guò)手機(jī)、平板電腦、相機(jī)等終端拍攝照片。現(xiàn)有技術(shù)中，在拍攝人物之前，用戶為了得到視覺(jué)效果較佳的人物圖像，一般會(huì)通過(guò)設(shè)置相關(guān)應(yīng)用的拍攝模式，例如，“美顏模式”，使得終端在進(jìn)行拍攝之后，根據(jù)用戶設(shè)置的拍攝模式對(duì)拍攝得到的人物圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而向用戶呈現(xiàn)處理后的人物圖像。
[0003]具體的，用戶選定拍攝模式后，會(huì)對(duì)拍攝得到的人物圖像中所有的人臉區(qū)域進(jìn)行美化處理，然而在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可能需要僅對(duì)其中的幾個(gè)人臉區(qū)域進(jìn)行美化處理，以突出這幾個(gè)經(jīng)過(guò)美化處理的人臉區(qū)域，所以，應(yīng)用上述方式對(duì)拍攝得到的人物圖像進(jìn)行處理后，無(wú)法有效地區(qū)分出人物圖像中的個(gè)別人物。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種圖像處理方法及裝置，以能夠有效地區(qū)分出拍攝得到的圖像中的個(gè)別人物。
[0005]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種人物圖像處理方法，所述方法包括:
[0006]根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉識(shí)別算法，獲得目標(biāo)圖像中的人臉區(qū)域；
[0007]在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法和/或根據(jù)用戶的選擇操作，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0008]根據(jù)預(yù)設(shè)的第一圖像處理算法，對(duì)經(jīng)區(qū)分得到的背景人臉區(qū)域進(jìn)行處理，使得經(jīng)區(qū)分得到的背景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變差。
[0009]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，通過(guò)以下方式獲得目標(biāo)圖像:
[0010]將圖像采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集的圖像數(shù)據(jù)確定為目標(biāo)圖像；
[0011]或
[0012]根據(jù)用戶針對(duì)已存儲(chǔ)圖像集的選擇操作，從所述已存儲(chǔ)圖像集中獲得目標(biāo)圖像。
[0013]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人物圖像處理方法還包括:
[0014]存儲(chǔ)上述對(duì)背景人臉區(qū)域進(jìn)行處理后的圖像，并向用戶展示該圖像。
[0015]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)設(shè)的第一圖像處理算法中包含以下圖像處理方式中的至少一種:
[0016]對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行模糊處理；
[0017]對(duì)人臉區(qū)域的局部或者全部進(jìn)行形變處理；
[0018]對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行添加噪聲處理。
[0019]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域，包括:
[0020]分別計(jì)算所獲得的各個(gè)人臉區(qū)域的區(qū)域面積；
[0021]對(duì)所獲得的人臉區(qū)域按照區(qū)域面積由大到小的順序進(jìn)行排序；
[0022]根據(jù)排序結(jié)果和預(yù)設(shè)的第一數(shù)量N1，將排序結(jié)果中前N1個(gè)人臉區(qū)域確定為前景人臉區(qū)域，并將剩余的人臉區(qū)域確定為背景人臉區(qū)域。
[0023]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域，包括:
[0024]獲得所獲得的各個(gè)人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉可信度，其中，所述人臉可信度為:用于表示該區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域的概率；
[0025]對(duì)所獲得的人臉區(qū)域按照人臉可信度由大到小的順序進(jìn)行排序；
[0026]根據(jù)排序結(jié)果和預(yù)設(shè)的第二數(shù)量N2，將排序結(jié)果中前N2個(gè)人臉區(qū)域確定為前景人臉區(qū)域，并將剩余的人臉區(qū)域確定為背景人臉區(qū)域。
[0027]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人物圖像處理方法還包括:
[0028]根據(jù)預(yù)設(shè)的第二圖像處理算法，對(duì)經(jīng)區(qū)分得到的前景人臉區(qū)域進(jìn)行處理，使得經(jīng)區(qū)分得到的前景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變好。
[0029]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種人物圖像處理裝置，所述裝置包括:
[0030]人臉區(qū)域獲得模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉識(shí)別算法，獲得目標(biāo)圖像中的人臉區(qū)域；
[0031]人臉區(qū)域區(qū)分模塊，用于在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法和/或根據(jù)用戶的選擇操作，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0032]第一人臉區(qū)域處理模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的第一圖像處理算法，對(duì)經(jīng)區(qū)分得到的背景人臉區(qū)域進(jìn)行處理，使得經(jīng)區(qū)分得到的背景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變差。
[0033]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人物圖像處理裝置還包括:
[0034]目標(biāo)圖像獲得模塊，用于將圖像采集設(shè)備實(shí)時(shí)采集的圖像數(shù)據(jù)確定為目標(biāo)圖像；
[0035]或
[0036]用于根據(jù)用戶針對(duì)已存儲(chǔ)圖像集的選擇操作，從所述已存儲(chǔ)圖像集中獲得目標(biāo)圖像。
[0037]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人物圖像處理裝置還包括:
[0038]圖像展示模塊，用于存儲(chǔ)上述對(duì)背景人臉區(qū)域進(jìn)行處理后的圖像，并向用戶展示該圖像。
[0039]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)設(shè)的第一圖像處理算法中包含以下圖像處理方式中的至少一種:
[0040]對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行模糊處理；
[0041]對(duì)人臉區(qū)域的局部或者全部進(jìn)行形變處理；
[0042]對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行添加噪聲處理。
[0043]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人臉區(qū)域區(qū)分模塊，包括:第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊和/或第二人臉區(qū)域區(qū)分子模塊；
[0044]其中，所述第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，用于在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0045]所述第二人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，用于在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)用戶的選擇操作，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0046]具體的，所述第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，包括:區(qū)域面積計(jì)算單元、第一排序單元和第一人臉區(qū)域確定單元；
[0047]其中，所述區(qū)域面積計(jì)算單元，用于分別計(jì)算所獲得的各個(gè)人臉區(qū)域的區(qū)域面積；
[0048]所述第一排序單元，用于對(duì)所獲得的人臉區(qū)域按照區(qū)域面積由大到小的順序進(jìn)行排序；
[0049]所述第一人臉區(qū)域確定單元，用于根據(jù)排序結(jié)果和預(yù)設(shè)的第一數(shù)量N1，將排序結(jié)果中前N1個(gè)人臉區(qū)域確定為前景人臉區(qū)域，并將剩余的人臉區(qū)域確定為背景人臉區(qū)域。
[0050]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人臉區(qū)域區(qū)分模塊，包括:第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊和/或第二人臉區(qū)域區(qū)分子模塊；
[0051]其中，所述第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，用于在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)的分類算法，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0052]所述第二人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，用于在所獲得的人臉區(qū)域數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，根據(jù)用戶的選擇操作，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域；
[0053]具體的，所述第一人臉區(qū)域區(qū)分子模塊，包括:人臉可信度獲得單元、第二排序單元和第二人臉區(qū)域確定單元；
[0054]其中，所述人臉可信度獲得單元，用于獲得所獲得的各個(gè)人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉可信度，其中，所述人臉可信度為:用于表示該區(qū)域?yàn)槿四槄^(qū)域的概率；
[0055]所述第二排序單元，用于對(duì)所獲得的人臉區(qū)域按照人臉可信度由大到小的順序進(jìn)行排序;
[0056]所述第二人臉區(qū)域確定單元，用于根據(jù)排序結(jié)果和預(yù)設(shè)的第二數(shù)量N2，將排序結(jié)果中前N2個(gè)人臉區(qū)域確定為前景人臉區(qū)域，并將剩余人臉區(qū)域確定為背景人臉區(qū)域。
[0057]在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述人物圖像處理裝置還包括:第二人臉區(qū)域處理模塊；
[0058]其中，所述第二人臉區(qū)域處理模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的第二圖像處理算法，對(duì)經(jīng)區(qū)分得到的前景人臉區(qū)域進(jìn)行處理，使得經(jīng)區(qū)分得到的前景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變好。
[0059]由以上可見(jiàn)，本發(fā)明實(shí)施例提供的方案中，獲得目標(biāo)圖像中的人臉區(qū)域后，在所獲得的人臉區(qū)域的數(shù)量不少于兩個(gè)的情況下，將所獲得的人臉區(qū)域區(qū)分為前景人臉區(qū)域和背景人臉區(qū)域，對(duì)經(jīng)區(qū)分得到的背景人臉區(qū)域進(jìn)行處理，使得背景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變差。由于經(jīng)過(guò)處理后背景人臉區(qū)域的視覺(jué)效果變差，這樣能夠從反面襯托出前景人臉區(qū)域具有較佳的視覺(jué)效果。因