0112]控制所述輸入設(shè)備803獲取終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域所采集的一張圖像，并將所采集的圖像確定為第一圖像；
[0113]識別所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉標(biāo)識，并在預(yù)先存儲的圖像數(shù)據(jù)庫中查找包含有所述人臉標(biāo)識的第二圖像。
[0114]在可選的實施例中，所述處理器801調(diào)用存儲器805中存儲的程序代碼執(zhí)行分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合之前，還執(zhí)行以下操作:
[0115]采用圖像空間位置信息以及圖像區(qū)域面積信息，分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域和所述第二圖像中的人臉區(qū)域。
[0116]在可選的實施例中，所述處理器801調(diào)用存儲器805中存儲的程序代碼執(zhí)行分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合時，具體執(zhí)行以下操作:
[0117]采用LBF的方式獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合。
[0118]在可選的實施例中，所述處理器801調(diào)用存儲器805中存儲的程序代碼還執(zhí)行以下操作:
[0119]對所述第三圖像對應(yīng)的二值圖像進(jìn)行高斯模糊處理，并在處理后生成可輸出圖像。
[0120]在本發(fā)明實施例中，通過獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像，分別獲取第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合，并以第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合為基準(zhǔn)，采用預(yù)設(shè)配準(zhǔn)算法對第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)處理，再將第一圖像和配準(zhǔn)處理后的第二圖像進(jìn)行超分辨率重建以生成第三圖像，實現(xiàn)了對獲取到的人物圖像進(jìn)行清晰度提升的處理過程。通過獲取人臉的特征點集合，并結(jié)合預(yù)設(shè)配準(zhǔn)算法進(jìn)行特征點的非剛性配準(zhǔn)處理，可以避免在配準(zhǔn)過程中受到環(huán)境中的物體介質(zhì)的影響，保證了圖像中人像的清晰度以及所輸出的人物圖像的質(zhì)量，進(jìn)而提升了對人物圖像處理的穩(wěn)定性；通過結(jié)合圖像空間位置信息以及圖像區(qū)域面積信息，可以準(zhǔn)確的判斷出屬于同一個人物的人臉區(qū)域，進(jìn)而可以提高后續(xù)對圖像進(jìn)行處理的效率；通過對圖像進(jìn)行高斯模糊處理，使得處理后的圖像清晰度過渡平順，圖像顯示更為自然，提升了用戶的視覺效果。
[0121]本發(fā)明實施例中所述模塊或單元，可以通過通用集成電路，例如CPU(CentralProcessing Unit，中央處理器)，或通過 ASIC (Applicat1n Specific IntegratedCircuit，專用集成電路)來實現(xiàn)。
[0122]本發(fā)明實施例方法中的步驟可以根據(jù)實際需要進(jìn)行順序調(diào)整、合并和刪減。
[0123]本發(fā)明實施例終端中的模塊或單元可以根據(jù)實際需要進(jìn)行合并、劃分和刪減。
[0124]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計算機程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時，可包括如上述各方法的實施例的流程。其中，所述的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲記憶體(Read-Only Memory, ROM)或隨機存儲記憶體(Random AccessMemory, RAM)等。
[0125]以上所揭露的僅為本發(fā)明較佳實施例而已，當(dāng)然不能以此來限定本發(fā)明之權(quán)利范圍，因此依本發(fā)明權(quán)利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。
【主權(quán)項】
1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括: 獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像； 分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合； 以所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合為基準(zhǔn)，采用預(yù)設(shè)配準(zhǔn)算法對所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)處理； 將所述第一圖像和配準(zhǔn)處理后的第二圖像進(jìn)行超分辨率重建以生成第三圖像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像，包括: 獲取終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域連續(xù)采集的至少兩張圖像； 按照時間順序?qū)⒆詈笠粡埶杉膱D像確定為第一圖像，并將至少兩張圖像中除所述第一圖像外的其余圖像確定為第二圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像，包括: 獲取處于終端同一側(cè)的至少兩個終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域連續(xù)采集的至少兩張圖像； 按照時間順序?qū)⒆詈笠粡埶杉膱D像確定為第一圖像，并將至少兩張圖像中除所述第一圖像外的其余圖像確定為第二圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像，包括: 獲取終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域所采集的一張圖像，并將所采集的圖像確定為第一圖像； 識別所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉標(biāo)識，并在預(yù)先存儲的圖像數(shù)據(jù)庫中查找包含有所述人臉標(biāo)識的第二圖像。5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合之前，還包括: 采用圖像空間位置信息以及圖像區(qū)域面積信息，分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域和所述第二圖像中的人臉區(qū)域。6.根據(jù)權(quán)利要求1-4任一項所述的方法，其特征在于，所述分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合，包括: 采用局部二值特征LBF的方式獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，還包括: 對所述第三圖像對應(yīng)的二值圖像進(jìn)行高斯模糊處理，并在處理后生成可輸出圖像。8.一種終端，其特征在于，包括: 第一圖像獲取單元，用于獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像； 集合獲取單元，用于分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合； 圖像配準(zhǔn)處理單元，用于以所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合為基準(zhǔn)，采用預(yù)設(shè)配準(zhǔn)算法對所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)處理；第一圖像生成單元，用于將所述第一圖像和配準(zhǔn)處理后的第二圖像進(jìn)行超分辨率重建以生成第三圖像。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的終端，其特征在于，所述第一圖像獲取單元包括: 第二圖像獲取單元，用于獲取終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域連續(xù)采集的至少兩張圖像； 第一圖像確定單元，用于按照時間順序?qū)⒆詈笠粡埶杉膱D像作為第一圖像，并將至少兩張圖像中除所述第一圖像外的其余圖像作為第二圖像。10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的終端，其特征在于，所述第一圖像獲取單元包括: 第三圖像獲取單元，用于獲取處于終端同一側(cè)的至少兩個終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域連續(xù)采集的至少兩張圖像； 第二圖像確定單元，用于按照時間順序?qū)⒆詈笠粡埶杉膱D像確定為第一圖像，并將至少兩張圖像中除所述第一圖像外的其余圖像確定為第二圖像。11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的終端，其特征在于，所述第一圖像獲取單元包括: 第三圖像確定單元，用于獲取終端攝像頭針對當(dāng)前區(qū)域所采集的一張圖像，并將所采集的圖像確定為第一圖像； 圖像查找單元，用于識別所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的人臉標(biāo)識，并在預(yù)先存儲的圖像數(shù)據(jù)庫中查找包含有所述人臉標(biāo)識的第二圖像。12.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的終端，其特征在于，還包括: 區(qū)域獲取單元，用于采用圖像空間位置信息以及圖像區(qū)域面積信息，分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域和所述第二圖像中的人臉區(qū)域。13.根據(jù)權(quán)利要求8-11任一項所述的終端，其特征在于，所述集合獲取單元具體用于采用LBF的方式獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合。14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的終端，其特征在于，還包括: 第二圖像生成單元，用于對所述第三圖像對應(yīng)的二值圖像進(jìn)行高斯模糊處理，并在處理后生成可輸出圖像。
【專利摘要】本發(fā)明實施例公開一種圖像處理方法及終端，其中方法包括如下步驟：獲取針對當(dāng)前區(qū)域所采集的第一圖像和第二圖像；分別獲取所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合以及所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合；以所述第一圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合為基準(zhǔn)，采用預(yù)設(shè)配準(zhǔn)算法對所述第二圖像中的人臉區(qū)域?qū)?yīng)的特征點集合進(jìn)行非剛性配準(zhǔn)處理；將所述第一圖像和配準(zhǔn)處理后的第二圖像進(jìn)行超分辨率重建以生成第三圖像。采用本發(fā)明，可以保證圖像中人像的清晰度以及所輸出的人物圖像的質(zhì)量，進(jìn)而提升對人物圖像處理的穩(wěn)定性。
【IPC分類】H04N5/232, H04N5/262
【公開號】CN104917963
【申請?zhí)枴緾N201510270879
【發(fā)明人】黃曉峰
【申請人】深圳市金立通信設(shè)備有限公司
【公開日】2015年9月16日
【申請日】2015年5月25日