图像处理的方法、装置、计算机设备以及存储介质.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911019819.1 (22)申请日 2019.10.24 (71)申请人 广州酷狗计算机科技有限公司 地址 510660 广东省广州市天河区黄埔大 道中315号自编1-17 (72)发明人 吴文艺 (74)专利代理机构 北京三高永信知识产权代理 有限责任公司 11138 代理人 邢惠童 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06T 3/40(2006.01) G06T 5/50(2006.01) (54)发明名称 图像处理的方法、 装置、 计算。

2、机设备以及存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种图像处理的方法、 装置、 计算机设备以及存储介质， 属于计算机技术领 域。 所述方法包括： 对第一图像进行图像平滑处 理， 得到第二图像； 基于第一图像和第二图像中 对应的像素点的像素值的差值， 确定第三图像； 在第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设 阈值的像素值进行放大处理， 并对小于预设阈值 的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 基于第 四图像与第一图像， 进行图像合成， 得到第五图 像。 通过本申请所述方法可以在磨皮处理时减少 对图像边缘清晰度的影响。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 110619614 A 201。

3、9.12.27 CN 110619614 A 1.一种图像处理的方法， 其特征在于， 所述方法包括： 对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像； 基于所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值， 确定第三图像； 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素值进行放大处理， 并 对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对第一图像进行图像平滑处理， 得到 第二图像之前， 所述方法还包括： 对原始图像的中各像素点的像素值进行归一化处理， 得到所。

4、述第一图像； 所述基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像之后， 所述方法 还包括： 对所述第五图像中各像素点的像素值进行所述归一化处理的逆处理， 得到第六图像。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述在所述第三图像中各像素点的像素值 中， 对大于预设阈值的像素值进行放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得 到第四图像， 包括： 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 基于公式A 1-(1-A)2/a， 对大于预设阈值的 像素值进行放大处理， 并基于公式B B2/a， 对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到 第四图像， 其中， A是所述第三图像。

5、中像素点放大前的像素值， A 是所述第三图像中像素点 放大后的像素值， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， B 是所述第三图像中像素点 缩小后的像素值， B是所述第三图像中像素点缩小前的像素值,a为所述预设阈值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一图像和所述第二图像中 对应的像素点的像素值的差值， 确定第三图像， 包括： 将所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值与预设数值之和， 作 为像素值， 得到第三图像。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像， 包括： 基于预设的聚。

6、类的数目， 对第四图像的各像素点的像素值进行聚类处理， 得到所述数 目个类以及每个类对应的聚类中心的数值， 将每个类中的像素值调整为所述聚类中心的数 值， 得到第七图像； 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述将所述第七图像与所述第一图像进行 图像合成， 得到第五图像， 包括： 基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点对应的调节因子； 基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第二图像中各像素点的像素。

7、 值， 确定所述各像素点对应的调节因子， 包括： 基于公式PnXm， 确定所述第二图像中像素点对应的调节因子， 其中， X是所述第二图像 中任一像素点的像素值， P是所述任一像素点对应的调节因子,n和m是预设数值， 且0n1、 0 权利要求书 1/3 页 2 CN 110619614 A 2 m1。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像， 包括： 基于公式Q+P*Q-P*L， 确定第五图像中各像素点的像素值， 得到第五图像， 其中， Q、 L分 别为所述第一图像和所述第七图像中相对应的像素点。

8、的像素值， P为对应的像素点的调节 因子。 9.一种图像处理的装置， 其特征在于， 所述装置包括： 平滑模块， 用于对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像； 差值模块， 用于基于所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值， 确定第三图像； 缩放模块， 用于在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素值进 行放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 合成模块， 用于基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像。 10.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括： 归一化模块， 用于对原始图像的中各像素点的像素。

9、值进行归一化处理， 得到所述第一 图像； 所述装置还包括： 逆归一化模块， 用于对所述第五图像中各像素点的像素值进行所述归一化处理的逆处 理， 得到第六图像。 11.根据权利要求10所述的装置， 其特征在于， 所述缩放模块， 用于： 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 基于公式A 1-(1-A)2/a， 对大于预设阈值的 像素值进行放大处理， 并基于公式B B2/a， 对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到 第四图像， 其中， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， A 是所述第三图像中像素点 放大后的像素值， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， B 是所述第三图像中像素点 缩小。

10、后的像素值， B是所述第三图像中像素点缩小前的像素值,a为所述预设阈值。 12.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述差值模块， 用于： 将所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值与预设数值之和， 作 为像素值， 得到第三图像。 13.根据权利要求9所述的装置， 其特征在于， 所述合成模块， 用于： 基于预设的聚类的数目， 对第四图像的各像素点的像素值进行聚类处理， 得到所述数 目个类以及每个类对应的聚类中心的数值， 将每个类中的像素值调整为所述聚类中心的数 值， 得到第七图像； 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 14.根据权利要求13所述的装置。

11、， 其特征在于， 所述合成模块， 用于： 基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点对应的调节因子； 基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 15.根据权利要求14所述的装置， 其特征在于， 所述合成模块， 用于： 基于公式PnXm， 确定所述第二图像中像素点对应的调节因子， 其中， X是所述第二图像 权利要求书 2/3 页 3 CN 110619614 A 3 中任一像素点的像素值， P是所述任一像素点对应的调节因子,n和m是预设数值， 且0n1、 0 m1。 16.根据权利要求14所述的装置， 其特征在于， 所述合成模块， 。

12、用于： 基于公式Q+P*Q-P*L， 确定第五图像中各像素点的像素值， 得到第五图像， 其中， Q、 L分 别为所述第一图像和所述第七图像中相对应的像素点的像素值， P为对应的像素点的调节 因子。 17.一种计算机设备， 其特征在于， 所述计算机设备包括处理器和存储器， 所述存储器 中存储有至少一条指令， 所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要 求8任一项所述的图像处理方法所执行的操作。 18.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质中存储有至少一条指令， 所 述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求8任一项所述的图像处理方法 所执行的操作。 权利要求。

13、书 3/3 页 4 CN 110619614 A 4 图像处理的方法、 装置、 计算机设备以及存储介质 技术领域 0001 本申请涉及计算机技术领域， 特别涉及一种图像处理的方法、 装置、 计算机设备以 及存储介质。 背景技术 0002 在日常生活中， 人们对图像的应用越来越多， 尤其是人物图像被应用的更加广泛， 随着应用的增多， 人们对人物图像的质量要求也就越来越高。 0003 技术人员为了满足用户对人物图像质量要求， 开发出了磨皮的技术， 该磨皮功能 是通过将输入的图像中各像素点及其邻域内的像素点的像素值进行加权平均计算得到该 像素点的最终像素值， 经上述操作后各相邻的像素点的像素值就更加。

14、接近， 达到了美化人 物皮肤的目的。 0004 在实现本申请的过程中， 发明人发现现有技术至少存在以下问题： 0005 由于现有技术对人物图像中各像素点及其邻域内的像素点的像素值进行加权平 均计算， 使得人物图像中边缘的像素点的值也很相近， 从而， 导致人物图像的轮廓不清晰。 发明内容 0006 本申请实施例提供了一种图像处理的方法、 装置、 计算机设备以及存储介质,能够 解决经磨皮后人物图像的轮廓不清晰的问题。 所述技术方案如下： 0007 一方面， 提供了一种图像处理的方法， 所述方法包括： 0008 对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像； 0009 基于所述第一图像和所述第二图像中。

15、对应的像素点的像素值的差值， 确定第三图 像； 0010 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素值进行放大处 理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 0011 基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像。 0012 可选的， 所述对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像之前， 所述方法还包 括： 0013 对原始图像的中各像素点的像素值进行归一化处理， 得到所述第一图像； 0014 所述基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像之后， 所述 方法还包括： 0015 对所述第五图像中各像素点的像素值进行所述归一化。

16、处理的逆处理， 得到第六图 像。 0016 可选的， 所述在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素值 进行放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像， 包括： 0017 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 基于公式A 1-(1-A)2/a， 对大于预设 阈值的像素值进行放大处理， 并基于公式B B2/a， 对小于预设阈值的像素值进行缩小处 说明书 1/11 页 5 CN 110619614 A 5 理， 得到第四图像， 其中， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， A 是所述第三图像中 像素点放大后的像素值， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值。

17、， B 是所述第三图像中 像素点缩小后的像素值， B是所述第三图像中像素点缩小前的像素值,a为所述预设阈值。 0018 可选的， 所述基于所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差 值， 确定第三图像， 包括： 0019 将所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值与预设数值之 和， 作为像素值， 得到第三图像。 0020 可选的， 所述基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像， 包括： 0021 基于预设的聚类的数目， 对第四图像的各像素点的像素值进行聚类处理， 得到所 述数目个类以及每个类对应的聚类中心的数值， 将每个类中的像素值调整为所述聚类中。

18、心 的数值， 得到第七图像； 0022 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 0023 可选的， 所述将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像， 包 括： 0024 基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点对应的调节因子； 0025 基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合 成， 得到第五图像。 0026 可选的， 所述基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点对应的 调节因子， 包括： 0027 基于公式PnXm， 确定所述第二图像中像素点对应的调节因子， 其中， X是所述第 二图像中任一像素点的。

19、像素值， P是所述任一像素点对应的调节因子,n和m是预设数值， 且0 n1、 0m1。 0028 可选的， 所述基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图 像进行图像合成， 得到第五图像， 包括： 0029 基于公式Q+P*Q-P*L， 确定第五图像中各像素点的像素值， 得到第五图像， 其中， Q、 L分别为所述第一图像和所述第七图像中相对应的像素点的像素值， P为对应的像素点的调 节因子。 0030 另一方面， 提供了一种图像处理的装置， 所述装置包括： 0031 平滑模块， 用于对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像； 0032 差值模块， 用于基于所述第一图像和所述。

20、第二图像中对应的像素点的像素值的差 值， 确定第三图像； 0033 缩放模块， 用于在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素 值进行放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 0034 合成模块， 用于基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图 像。 0035 可选的， 所述装置还包括： 0036 归一化模块， 用于对原始图像的中各像素点的像素值进行归一化处理， 得到所述 第一图像； 说明书 2/11 页 6 CN 110619614 A 6 0037 所述装置还包括： 0038 逆归一化模块， 用于对所述第五图像中各像素点的像素值进。

21、行所述归一化处理的 逆处理， 得到第六图像。 0039 可选的， 所述缩放模块， 用于： 0040 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 基于公式A 1-(1-A)2/a， 对大于预设 阈值的像素值进行放大处理， 并基于公式B B2/a， 对小于预设阈值的像素值进行缩小处 理， 得到第四图像， 其中， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， A 是所述第三图像中 像素点放大后的像素值， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， B 是所述第三图像中 像素点缩小后的像素值， B是所述第三图像中像素点缩小前的像素值,a为所述预设阈值。 0041 可选的， 所述差值模块， 用于： 0042 将所述。

22、第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值与预设数值之 和， 作为像素值， 得到第三图像。 0043 可选的， 所述合成模块， 用于： 0044 基于预设的聚类的数目， 对第四图像的各像素点的像素值进行聚类处理， 得到所 述数目个类以及每个类对应的聚类中心的数值， 将每个类中的像素值调整为所述聚类中心 的数值， 得到第七图像； 0045 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 0046 可选的， 所述合成模块， 用于： 0047 基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点对应的调节因子； 0048 基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第。

23、一图像进行图像合 成， 得到第五图像。 0049 可选的， 所述合成模块， 用于： 0050 基于公式PnXm， 确定所述第二图像中像素点对应的调节因子， 其中， X是所述第 二图像中任一像素点的像素值， P是所述任一像素点对应的调节因子,n和m是预设数值， 且0 n1、 0m1。 0051 可选的， 所述合成模块， 用于： 0052 基于公式Q+P*Q-P*L， 确定第五图像中各像素点的像素值， 得到第五图像， 其中， Q、 L分别为所述第一图像和所述第七图像中相对应的像素点的像素值， P为对应的像素点的调 节因子。 0053 再一方面， 提供了一种计算机设备， 所述计算机设备包括处理器和存。

24、储器， 所述存 储器中存储有至少一条指令， 所述指令由所述处理器加载并执行以实现如上所述的图像处 理的方法所执行的操作。 0054 还一方面， 提供了一种计算机可读存储介质， 所述存储介质中存储有至少一条指 令， 所述指令由处理器加载并执行以实现如上所述的图像处理的方法所执行的操作。 0055 本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是： 0056 通过对第一图像进行平滑处理， 得到第二图像， 然后计算第一图像与第二图像的 差值， 得到第三图像， 然后对第三图像中的像素点的像素值进行放大或者缩小处理， 得到第 四图像， 再然后基于第四图像以及第一图像得到第五图像。 上述由第三图像到第四图像的 。

25、处理过程中， 边缘得到了清晰化处理， 从而， 在磨皮处理时可以减少对图像边缘清晰度的影 说明书 3/11 页 7 CN 110619614 A 7 响。 附图说明 0057 为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案， 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， 下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例， 对于 本领域普通技术人员来讲， 在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他 的附图。 0058 图1是本申请实施例提供的实施环境示意图； 0059 图2是本申请实施例提供的图像处理的方法流程图； 0060 图3是本申请实施例提供的图像处理的装置结构示意图；。

26、 0061 图4是本申请实施例提供的图像处理的终端结构示意图。 具体实施方式 0062 为使本申请的目的、 技术方案和优点更加清楚， 下面将结合附图对本申请实施方 式作进一步地详细描述。 0063 本申请实施例提供了一种图像处理的方法， 该方法可以由终端实现。 终端可以具 有显示器， 同时终端具有处理图像的功能， 终端可以是手机、 台式电脑、 平板电脑、 笔记本电 脑等。 终端中可以安装有应用程序， 如图像处理应用程序。 0064 如图1所示， 终端安装有图像处理的应用程序(此后简称应用程序)， 用户可以将想 要进行处理的图片导入该应用程序， 在应用程序内用户可以对图像进行色调调整， 可以对 。

27、背景进行模糊化、 还可以调节图像亮度等， 如果是人物图像该应用程序还可以提供瘦脸、 放 大眼睛、 磨皮等功能。 本申请实施例中以终端使用图像处理应用程序对人物图像进行磨皮 处理为例， 其他情况与之类似， 不再赘述。 0065 在使用该应用程序时， 用户将欲进行处理的人物图像复制到应用程序中， 用户根 据自己的需要点击对人物图像进行磨皮处理的控件， 当应用程序接收到进行磨皮处理的指 令时， 应用程序获取人物图像中各像素点的像素值， 然后基于应用程序中设置的处理函数 对各像素点的像素值进行运算， 得到新的像素值并输出该像素值， 应用程序根据像素点的 像素值显示图像。 本申请实施例中提供的图像处理的。

28、方法， 可以对图像进行优化处理， 使得 到的图像平滑且边缘清晰。 0066 图2是本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图。 参见图1， 该流程包括： 0067 步骤201， 对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像。 0068 在实施中， 用户将欲进行处理的人物图像输入到应用程序中， 应用程序对图像进 行解析得到图像中各像素点的像素值， 该像素值可以由多个通道组成， 本实施例以三通道 为例进行阐述， 三个通道分别为R、 G、 B， 代表红、 绿、 蓝三种颜色， 每个通道对应一个像素值， 像素值的范围是0到255， 0代表亮度最低， 255代表亮度最高， 例如， 某一个像素点的像素值 为(。

29、0， 0， 0)， 则该像素点的R、 G、 B的像素值都是0， 代表该像素点都是最高亮度， 即为白色。 0069 在得到图像中各像素点的像素值后， 将该像素值按照R、 G、 B分为三组， 然后对像素 值进行归一化处理。 即将0到255的所有像素值除以255得到0到1之间的像素值。 0070 在经过上述操作后的得到第一图像， 即得到经归一化处理的图像， 然后对第一图 说明书 4/11 页 8 CN 110619614 A 8 像进行平滑处理， 平滑处理可以是对第一图像中各像素点的像素值进行高斯滤波计算， 其 处理可以如下： 0071 将上述R、 G、 B三组像素值分别进行计算， 计算过程可以是，。

30、 通过一个计算模型扫描 图像中的每一个像素点的像素值， 该计算模型可以是卷积模型， 卷积模型基于任意一个像 素点对其预设大小邻域内的像素点的像素值进行加权平均计算， 将得到的加权平均值赋予 给该像素点， 即该将该像素点的像素值改成经上述计算得出的加权平均数值， 重复上述计 算至三组像素值都被替换为该像素点对应邻域的加权平均数值， 最终经上述计算得到第二 图像。 0072 下述所有步骤都是R、 G、 B三组像素值进行相同的处理， 在此就不一一赘述。 0073 步骤202， 基于所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值， 确 定第三图像。 0074 在实施中， 首先， 将第一图像中各。

31、像素点的像素值与经上述平滑处理得到的第二 图像中的像素点的像素值做差。 其次， 为防止在进行减法运算的时候出现负数， 在得到差值 后再为其加上一个预设数值， 该预设数值可以是0到1区间的中间值0.5， 在加上0.5后所得 到的像素值都是0到1区间内的像素值， 然后将该像素值作为第三图像中各像素点的像素 值。 0075 如果有特殊情况， 即加上0.5后仍是负数， 则将该像素值设置为0。 0076 如果加上0.5后出现大于1的情况， 则将该像素值设置为1。 0077 步骤203， 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像素值进行 放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 。

32、得到第四图像。 0078 在实施中， 在得到第三图像中各像素点的像素值后， 判断各像素点的像素值是否 大于预设阈值， 该预设阈值可以通过如下方式进行设置： 0079 首先， 经上述步骤102处理， 平滑的像素点的像素值为上述中间值， 即为0.5， 不平 滑的像素点， 即边缘像素点会进行两种情况： 0080 第一种情况， 第二图像的像素值大于第一图像的像素值， 即由于该像素点为边缘 像素点， 其邻域内有像素值高于该像素点的像素点， 在进行平滑处理后， 最终得到的像素值 会高于该像素点原来的像素值。 在这种情况下最终得到的数值是小于0.5的。 0081 第二种情况， 第二图像的像素值小于第一图像的。

33、像素值， 即由于该像素点为边缘 像素点， 其邻域内有像素值低于该像素点的像素点， 在进行平滑处理后， 最终得到的像素值 会低于该像素点原来的像素值。 在这种情况下最终得到的数值是大于0.5的。 0082 其次， 确定一个预设阈值， 由上述可知， 0.5是所有像素值的中间值， 还是判别是否 是边缘像素点的临界数值， 因此， 可以将0.5设置为预设阈值进行如下判断： 0083 当大于0.5时， 将该像素值带入公式1-(1-A)2/0.5， 该公式是一个二次函数， 根据 该函数的图像可知， 经计算后得到的结果会比之前的像素值更大， 即将一部分的边缘点的 亮度调亮。 0084 当不大于0.5时， 将该。

34、像素值带入公式A2/0.5， 该公式是一个二次函数， 根据该函 数的图像可知， 经计算后得到的结果会比之前的像素值更小， 即平滑点的亮度不变， 将另一 部分边缘点的亮度调暗。 0085 经上述操作后， 得到的像素值即为第四图像的像素值。 说明书 5/11 页 9 CN 110619614 A 9 0086 步骤204， 基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五图像。 0087 在实施中， 基于预设的聚类的数目， 对第四图像中各像素点的像素值进行聚类处 理， 该聚类处理可以是模糊C均值聚类处理， 其处理过程可以如下： 0088 将第四图像中各像素点的像素值输入模糊C均值聚类处理。

35、模型， 为得到预期的结 果可以设置迭代次数， 当达到该次数时输出中心值， 也可以设置一个预设阈值， 当前后两次 计算出的中心值差值小于该预设阈值时输出中心值。 在设置完成后， 向上述模糊C均值聚类 处理模型输入的上述数目个中心值， 经处理后该模糊C均值聚类处理模型生成上述数目个 中心值， 得到该中心值后将其进行存储， 然后将该中心值作为输入重复上述生成中心值的 步骤， 直至达到预设的迭代次数， 或者输出的中心值与输入的中心值得差值小于预设阈值， 则输出最后得到的中心值。 0089 根据对应关系将各聚类中的像素点的像素值设置为经上述步骤输出的中心值， 即 得到第七图像。 0090 在得到第七图像。

36、后， 基于第七图像与第一图像进行图像合成， 得到第五图像， 其处 理过程可以如下： 0091 首先， 基于第二图像计算调节因子， 将第二图像中各像素点的像素值进行幂函数 运算， 该幂函数的次数是一个预先设定的0到1之间的小数， 同时输入的像素点的像素值也 是一个0到1之间的小数， 因此经幂函数运算后会得到结果会大于输入的像素值， 在得到幂 函数的结果后， 将这个结果乘以一个技术人员设定的小数， 即可得到每个像素点的调节因 子。 0092 其次， 基于调节因子计算出第五图像， 将第二图像中各像素点的像素值分别与该 点的调节因子进行乘法运算， 即可得到第二图像对第一图像进行的更改的像素值， 再将第。

37、 七图像中各像素点的像素值分别与该点的调节因子进行乘法运算， 即可得到第七图像对第 一图像进行的更改的像素值， 将第一图像中各像素点的像素值加上其对应的第二图像对第 一图像进行的更改的像素值， 再减去第七图像对第一图像进行的更改的像素值， 即可得到 第五图像。 0093 在得到第五图像后， 应用程序需要进行第六图像的计算， 将得到的第五图像中各 像素点的像素值乘以0.3， 再加上对应的第一图像中各像素点的像素值乘以0.7的值， 然后 进行归一化处理的逆处理， 即将经上述步骤得到的0至1区间内的像素值对应到0至255区间 中， 得到第六图像， 该应用程序显示第六图像。 0094 通过对第一图像进。

38、行平滑处理， 得到第二图像， 然后计算第一图像与第二图像的 差值， 得到第三图像， 然后对第三图像中的像素点的像素值进行放大或者缩小处理， 得到第 四图像， 再然后基于第四图像以及第一图像得到第五图像。 上述由第三图像到第四图像的 处理过程中， 边缘得到了清晰化处理， 从而， 在磨皮处理时可以减少对图像边缘清晰度的影 响。 0095 上述所有可选技术方案， 可以采用任意结合形成本公开的可选实施例， 在此不再 一一赘述。 0096 图3是本申请实施例提供的一种图像处理装置的示意图。 参见图2， 该流程包括： 0097 平滑模块310， 用于对第一图像进行图像平滑处理， 得到第二图像； 0098 。

39、差值模块320， 用于基于所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值 说明书 6/11 页 10 CN 110619614 A 10 的差值， 确定第三图像； 0099 缩放模块330， 用于在所述第三图像中各像素点的像素值中， 对大于预设阈值的像 素值进行放大处理， 并对小于预设阈值的像素值进行缩小处理， 得到第四图像； 0100 合成模块340， 用于基于所述第四图像与所述第一图像， 进行图像合成， 得到第五 图像。 0101 可选的， 所述装置还包括： 0102 归一化模块， 用于对原始图像的中各像素点的像素值进行归一化处理， 得到所述 第一图像； 0103 所述装置还包括： 01。

40、04 逆归一化模块， 用于对所述第五图像中各像素点的像素值进行所述归一化处理的 逆处理， 得到第六图像。 0105 可选的， 所述缩放模块330， 用于： 0106 在所述第三图像中各像素点的像素值中， 基于公式A 1-(1-A)2/a， 对大于预设 阈值的像素值进行放大处理， 并基于公式B B2/a， 对小于预设阈值的像素值进行缩小处 理， 得到第四图像， 其中， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， A 是所述第三图像中 像素点放大后的像素值， A是所述第三图像中像素点放大前的像素值， B 是所述第三图像中 像素点缩小后的像素值， B是所述第三图像中像素点缩小前的像素值,a为所述预设阈。

41、值。 0107 可选的， 所述差值模块320， 用于： 0108 将所述第一图像和所述第二图像中对应的像素点的像素值的差值与预设数值之 和， 作为像素值， 得到第三图像。 0109 可选的， 所述合成模块340， 用于： 0110 基于预设的聚类的数目， 对第四图像的各像素点的像素值进行聚类处理， 得到所 述数目个类以及每个类对应的聚类中心的数值， 将每个类中的像素值调整为所述聚类中心 的数值， 得到第七图像； 0111 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合成， 得到第五图像。 0112 可选的， 所述合成模块340， 用于： 0113 基于所述第二图像中各像素点的像素值， 确定所述各像素点。

42、对应的调节因子； 0114 基于所述各像素点对应的调节因子， 将所述第七图像与所述第一图像进行图像合 成， 得到第五图像。 0115 可选的， 所述合成模块340， 用于： 0116 基于公式PnXm， 确定所述第二图像中像素点对应的调节因子， 其中， X是所述第 二图像中任一像素点的像素值， P是所述任一像素点对应的调节因子,n和m是预设数值， 且0 n1、 0m1。 0117 可选的， 所述合成模块340， 用于： 0118 基于公式Q+P*Q-P*L， 确定第五图像中各像素点的像素值， 得到第五图像， 其中， Q、 L分别为所述第一图像和所述第七图像中相对应的像素点的像素值， P为对应的。

43、像素点的调 节因子。 0119 通过对第一图像进行平滑处理， 得到第二图像， 然后计算第一图像与第二图像的 差值， 得到第三图像， 然后对第三图像中的像素点的像素值进行方法或者缩小处理， 得到第 说明书 7/11 页 11 CN 110619614 A 11 四图像， 再然后基于第四图像以及第一图像得到第五图像， 使图像中边缘的一部分像素点 的像素值减小， 一部分像素点的像素值增大， 从而使图像的边缘轮廓清晰。 0120 通过对第一图像进行平滑处理， 得到第二图像， 然后计算第一图像与第二图像的 差值， 得到第三图像， 然后对第三图像中的像素点的像素值进行放大或者缩小处理， 得到第 四图像， 。

44、再然后基于第四图像以及第一图像得到第五图像。 上述由第三图像到第四图像的 处理过程中， 边缘得到了清晰化处理， 从而， 在磨皮处理时可以减少对图像边缘清晰度的影 响。 0121 图4示出了本申请一个示例性实施例提供的终端400的结构框图。 该终端400可以 是： 智能手机、 平板电脑、 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、 笔记本电脑或台式电脑。 终端4。

45、00还可能被 称为用户设备、 便携式终端、 膝上型终端、 台式终端等其他名称。 0122 通常， 终端400包括有： 处理器401和存储器402。 0123 处理器401可以包括一个或多个处理核心， 比如4核心处理器、 8核心处理器等。 处 理器401可以采用DSP(Digital Signal Processing， 数字信号处理)、 FPGA(Field Programmable Gate Array， 现场可编程门阵列)、 PLA(Programmable Logic Array， 可编程 逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。 处理器401也可以包括主处理器和协处理器， 主 处理器是用。

46、于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器， 也称CPU(Central Processing Unit， 中央处理器)； 协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。 在 一些实施例中， 处理器401可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit， 图像处理器)， GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。 一些实施例中， 处理器401还可以包 括AI(Artificial Intelligence， 人工智能)处理器， 该AI处理器用于处理有关机器学习的 计算操作。 0124 存储器402可以包括一个或多个计算机可读存储介质， 该计算机可读存储介质可。

47、 以是非暂态的。 存储器402还可包括高速随机存取存储器， 以及非易失性存储器， 比如一个 或多个磁盘存储设备、 闪存存储设备。 在一些实施例中， 存储器402中的非暂态的计算机可 读存储介质用于存储至少一个指令， 该至少一个指令用于被处理器401所执行以实现本申 请中方法实施例提供的图像处理方法。 0125 在一些实施例中， 终端400还可选包括有： 外围设备接口403和至少一个外围设备。 处理器401、 存储器402和外围设备接口403之间可以通过总线或信号线相连。 各个外围设备 可以通过总线、 信号线或电路板与外围设备接口403相连。 具体地， 外围设备包括： 射频电路 404、 触摸显。

48、示屏405、 摄像头406、 音频电路407、 定位组件408和电源409中的至少一种。 0126 外围设备接口403可被用于将I/O(Input/Output， 输入/输出)相关的至少一个外 围设备连接到处理器401和存储器402。 在一些实施例中， 处理器401、 存储器402和外围设备 接口403被集成在同一芯片或电路板上； 在一些其他实施例中， 处理器401、 存储器402和外 围设备接口403中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现， 本实施例对此不 加以限定。 0127 射频电路404用于接收和发射RF(Radio Frequency， 射频)信号， 也称电磁信号。 射 频。

49、电路404通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。 射频电路404将电信号转 说明书 8/11 页 12 CN 110619614 A 12 换为电磁信号进行发送， 或者， 将接收到的电磁信号转换为电信号。 可选地， 射频电路404包 括： 天线系统、 RF收发器、 一个或多个放大器、 调谐器、 振荡器、 数字信号处理器、 编解码芯片 组、 用户身份模块卡等等。 射频电路404可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行 通信。 该无线通信协议包括但不限于： 城域网、 各代移动通信网络(2G、 3G、 4G及5G)、 无线局 域网和/或WiFi(Wireless Fidelity， 无。

50、线保真)网络。 在一些实施例中， 射频电路404还可 以包括NFC(Near Field Communication， 近距离无线通信)有关的电路， 本申请对此不加以 限定。 0128 显示屏405用于显示UI(User Interface， 用户界面)。 该UI可以包括图形、 文本、 图 标、 视频及其它们的任意组合。 当显示屏405是触摸显示屏时， 显示屏405还具有采集在显示 屏405的表面或表面上方的触摸信号的能力。 该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器 401进行处理。 此时， 显示屏405还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘， 也称软按钮和/或 软键盘。 在一些实施例中， 显示屏。