图像处理方法及装置与流程

本公开涉及终端技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术：

随着终端技术的不断发展及移动终端的普及，越来越多的用户选择使用移动终端提供的拍照功能拍摄图像，为了满足用户的使用需求，移动终端如手机等的拍照功能也在不断完善。对于拍摄多人合影的情况，在拍摄过程中往往很难做到让合影中的每个人的表情均处于最佳状态，例如，在拍摄到的合影图像中，通常会有个别人处于闭眼状态或面部处于遮挡状态的情况。

在相关技术中，为了避免发生上述情况，用户往往会对在同一场景的同一群参与合影的人连续拍摄多张图像，再人工从该多张图像中选取闭眼人数和面部遮挡人数最少的图像，并将其确定为最终的合影图像。

通过上述人工选取的方法确定最终的合影图像，在合影人数较多的情况下，不能保证最终所确定的合影图像中的每个人的表情均处于最佳状态，也即是无法确保最终确定的合影图像的拍摄效果。

技术实现要素：

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种图像处理方法及装置。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种图像处理方法，包括：

从目标图像集合中确定基准图像，所述目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景；

从所述基准图像中确定待替换对象；

从所述目标图像集合中的所述基准图像以外的其他图像中，确定所述待替换对象对应的目标对象；

用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

在本公开的第一方面的第一种可能实现方式中，所述方法还包括：

根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合。

在本公开的第一方面的第二种可能实现方式中，所述根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合包括：

按照所述图库中每张图像的拍摄时间，将拍摄时间间隔在预设时长范围内的多张图像确定为候选图像集合；

当所述候选图像集合中的图像数目大于第一预设数目时，获取所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目；

当所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目大于第二预设数目时，获取所述候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度；

从所述候选图像集合中确定所述目标图像集合，所述目标图像集合中的每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

在本公开的第一方面的第三种可能实现方式中，所述从目标图像集合中确定基准图像，包括：

当所述拍摄对象为人物时，获取所述目标图像集合中每张图像中的人脸区域；

对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目；

将所述目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为所述基准图像。

在本公开的第一方面的第四种可能实现方式中，对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目包括：

对于每张图像中的每个人脸，确定所述人脸的遮挡区域比例，所述遮挡区域比例为所述人脸的遮挡区域占所述人脸的显示区域的比例；

确定所述每张图像的第一数目，所述第一数目为所述每张图像中遮挡区域比例大于预设比例的人脸的数目；

确定所述每张图像的第二数目，所述第二数目为所述每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；

将每张图像的第一数目和第二数目的和值，确定为所述每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目。

在本公开的第一方面的第五种可能实现方式中，所述用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像包括：

当所述拍摄对象为人物时，对所述目标对象所在的图像进行图像分割，得到所述目标对象的人脸区域和身体区域；

以所述目标对象的人脸区域和身体区域替换所述基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域。

在本公开的第一方面的第六种可能实现方式中，用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象之后，所述方法还包括:

调整所述目标对象的显示区域的亮度或所述基准图像的亮度，以使得所述目标对象的显示区域的亮度与所述基准图像的亮度一致。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种图像处理装置，包括：

基准图像确定模块，用于从目标图像集合中确定基准图像，所述目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景；

待替换对象确定模块，用于从所述基准图像中确定待替换对象；

目标对象确定模块，用于从所述目标图像集合中的所述基准图像以外的其他图像中，确定所述待替换对象对应的目标对象；

替换模块，用于用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

在本公开的第二方面的第一种可能实现方式中，所述装置还包括：

目标图像集合确定模块，用于根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合。

在本公开的第二方面的第二种可能实现方式中，所述目标图像集合确定模块用于：

按照所述图库中每张图像的拍摄时间，将拍摄时间间隔在预设时长范围内的多张图像确定为候选图像集合；

当所述候选图像集合中的图像数目大于第一预设数目时，获取所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目；

当所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目大于第二预设数目时，获取所述候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度；

从所述候选图像集合中确定所述目标图像集合，所述目标图像集合中的每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

在本公开的第二方面的第三种可能实现方式中，所述基准图像确定模块用于：

当所述拍摄对象为人物时，获取所述目标图像集合中每张图像中的人脸区域；

对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目；

将所述目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为所述基准图像。

在本公开的第二方面的第四种可能实现方式中，所述基准图像确定模块用于：

对于每张图像中的每个人脸，确定所述人脸的遮挡区域比例，所述遮挡区域比例为所述人脸的遮挡区域占所述人脸的显示区域的比例；

确定所述每张图像的第一数目，所述第一数目为所述每张图像中遮挡区域比例大于预设比例的人脸的数目；

确定所述每张图像的第二数目，所述第二数目为所述每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；

将每张图像的第一数目和第二数目的和值，确定为所述每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目。

在本公开的第二方面的第五种可能实现方式中，所述替换模块用于：

当所述拍摄对象为人物时，对所述目标对象所在的图像进行图像分割，得到所述目标对象的人脸区域和身体区域；

以所述目标对象的人脸区域和身体区域替换所述基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域。

在本公开的第二方面的第六种可能实现方式中，所述装置还包括:

调整模块，用于调整所述目标对象的显示区域的亮度或所述基准图像的亮度，以使得所述目标对象的显示区域的亮度与所述基准图像的亮度一致。

第三方面，还提供了一种图像处理装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行的指令的存储器；

其中，该处理器被配置为：

从目标图像集合中确定基准图像，所述目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景；

从所述基准图像中确定待替换对象；

从所述目标图像集合中的所述基准图像以外的其他图像中，确定所述待替换对象对应的目标对象；

用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

本公开通过将目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为基准图像，从该基准图像中确定处于面部处于遮挡状态和处于闭眼状态的待替换人脸，根据人脸识别技术从该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中确定目标人脸，并用该目标人脸替换该待替换人脸，得到的目标图像能够最大程度保证每个人脸的表情均处于最佳状态，也即是最大程度保证该目标图像中不存在脸部处于遮挡状态和闭眼状态的人脸，从而提高处理后的图像效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置400的框图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图，如图1所示，图像处理方法用于终端中，包括以下步骤。

在步骤101中，从目标图像集合中确定基准图像，所述目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景。

在步骤102中，从所述基准图像中确定待替换对象。

在步骤103中，从所述目标图像集合中的所述基准图像以外的其他图像中，确定所述待替换对象对应的目标对象。

在步骤104中，用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

本公开实施例提供的方法，通过将目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为基准图像，从该基准图像中确定处于面部处于遮挡状态和处于闭眼状态的待替换人脸，根据人脸识别技术从该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中确定目标人脸，并用该目标人脸替换该待替换人脸，得到的目标图像能够最大程度保证每个人脸的表情均处于最佳状态，也即是最大程度保证该目标图像中不存在脸部处于遮挡状态和闭眼状态的人脸，从而提高处理后的图像效果。

在本公开的第一种可能实现方式中，所述方法还包括：

根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合。

在本公开的第二种可能实现方式中，所述根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合包括：

按照所述图库中每张图像的拍摄时间，将拍摄时间间隔在预设时长范围内的多张图像确定为候选图像集合；

当所述候选图像集合中的图像数目大于第一预设数目时，获取所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目；

当所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目大于第二预设数目时，获取所述候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度；

从所述候选图像集合中确定所述目标图像集合，所述目标图像集合中的每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

在本公开的第三种可能实现方式中，所述从目标图像集合中确定基准图像，包括：

当所述拍摄对象为人物时，获取所述目标图像集合中每张图像中的人脸区域；

对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目；

将所述目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为所述基准图像。

在本公开的第四种可能实现方式中，对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目包括：

对于每张图像中的每个人脸，确定所述人脸的遮挡区域比例，所述遮挡区域比例为所述人脸的遮挡区域占所述人脸的显示区域的比例；

确定所述每张图像的第一数目，所述第一数目为所述每张图像中遮挡区域比例大于预设比例的人脸的数目；

确定所述每张图像的第二数目，所述第二数目为所述每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；

将每张图像的第一数目和第二数目的和值，确定为所述每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目。

在本公开的第五种可能实现方式中，所述用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像包括：

当所述拍摄对象为人物时，对所述目标对象所在的图像进行图像分割，得到所述目标对象的人脸区域和身体区域；

以所述目标对象的人脸区域和身体区域替换所述基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域。

在本公开的第六种可能实现方式中，用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象之后，所述方法还包括:

调整所述目标对象的显示区域的亮度或所述基准图像的亮度，以使得所述目标对象的显示区域的亮度与所述基准图像的亮度一致。

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。

图2是根据一示例性实施例示出的一种图像处理方法的流程图。该实施例的执行主体可以为终端，参照图2，该实施例具体包括：

在步骤201中，根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定目标图像集合。

该目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景；该拍摄对象是指具有有限体积或面积的独立的个体，例如人物、动物或景物等；该拍摄场景是指在图像中除拍摄对象以外的区域。

该图库中可以包括该图库所在终端通过该终端自身配置的摄像头所采集的图像，也可以包括从网络资源库下载的图像，或者通过即时通讯客户端接收到的图像，还可以包括通过其他途径接收或获取到的图像，本公开实施例对此不作具体限定。在本公开实施例中，以拍摄对象为人物为例，对本公开所提供的图像处理方法进行详细描述。

上述根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定目标图像集合的过程可以包括以下步骤201a至步骤201d：

步骤201a、按照该图库中每张图像的拍摄时间，将拍摄时间间隔在预设时长范围内的多张图像确定为候选图像集合。

该步骤201a也可以由以下方法代替：终端显示多张图像，获取用户选择的多张包括相同的拍摄对象和拍摄背景的图像，并将该多张图像确定为该候选图像集合。

步骤201b、当该候选图像集合中的图像数目大于第一预设数目时，获取该候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目。

当拍摄对象为人物时，采用人脸检测算法获取该候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目，该人脸检测算法可以为Adaboost算法，也即是通过Adaboost分类器获取每张图像中的人脸数目。

具体地，该Adaboost分类器对任一图像进行划分，得到该图像的多个区域，对于划分得到的每个区域，根据预设特征提取算法，提取该区域的特征，将该区域的特征输入至该分类器，基于该分类器，对该区域的特征进行计算，得到该分类器的输出结果，即可得到该区域的分类结果，该分类结果为人脸区域或者非人脸区域，根据分类结果获取该图像中的人脸数目。

其中，该Adaboost分类器由多个弱分类器组成，该多个弱分类器基于同一训练样本集训练而成。例如，可以获取多个样本图像的弱特征，如矩形特征等，将每个样本图像的弱特征作为训练样本，将多个训练样本构成训练样本集。从该训练样本集中选取若干个训练样本，构成第一训练集，根据该第一训练集，训练出第一个弱分类器，再从该训练样本集中选取若干个新的训练样本，将本次选取的训练样本与第一个弱分类器分错的训练样本构成第二训练集，根据该第二训练集，训练出第二个弱分类器，再从该训练样本集中选取若干个新的训练样本，将本次选取的训练样本与第一个弱分类器和第二个弱分类器均分错的训练样本构成第三训练集，根据该第三训练集，训练出第三个弱分类器，以此类推，直至错误率小于预设最小错误率时，将训练出的多个弱分类器组成一个强分类器，该强分类器可用于对图像进行分类。

步骤201c、当该候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目大于第二预设数目时，获取该候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度。

在本公开实施例中，采用基于特征点的图像相似度计算方法，获取该候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度，具体地，对于该候选图像集合中的每张图像，采用SIFT(Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)算法进行SIFT特征点提取，再进行特征点匹配，根据匹配结果从该候选图像集合中确定目标图像集合，该目标图像集合中任意两张图像中能够匹配的SIFT特征点的个数均超过预设数目，该预设数目可以为20，也可以为其他数值，本公开实施例对此不作限定。

步骤201d、从该候选图像集合中确定该目标图像集合，该目标图像集合中的每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

需要说明的是，根据相似度计算方法不同，可以将该预设阈值相应地设置为不同数值，本公开实施例对该预设阈值的具体设置方法不作限定。

综上所述，目标图像集合需满足三个条件：一、该目标图像集合的每张图像中的拍摄对象数目相同且均大于第二预设数目；二、该目标图像集合中的拍摄时间相邻的两张图像的拍摄时间间隔在预设时长范围内；三、该目标图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

其中，该预设时长、第一预设数目、第二预设数目和预设阈值均可以采用系统设置的默认值，或者由用户根据需要进行设置，本公开实施例对此不作具体限定。

通过从图库中确定在相同拍摄背景对相同拍摄对象采集的多张图像，能够有针对性的对该多张图像进行图像处理，为提高图像处理速度奠定基础。

在步骤202中，从目标图像集合中确定基准图像。

在本公开实施例中，该基准图像是指该目标集合中面部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸最少的图像，具体地，从该目标图像集合中确定基准图像的方法可以为：当该拍摄对象为人脸时，获取该目标图像集合中每张图像中的人脸区域；对该人脸区域进行检测，以确定该目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目；将该目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为该基准图像。

其中，确定该目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目的方法可以为：对于每张图像中的每个人脸，确定该人脸的遮挡区域比例，该遮挡区域比例为该人脸的遮挡区域占该人脸的显示区域的比例；确定该每张图像的第一数目，该第一数目为该每张图像中遮挡区域比例大于预设比例的人脸的数目；确定该每张图像的第二数目，该第二数目为该每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；将每张图像的第一数目和第二数目的和值，确定为该每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目。其中，该预设比例可以采用系统设置的默认值，也可以由用户根据需要进行设置，本公开实施例对此不作具体限定。

具体地，确定该人脸的遮挡区域比例的方法可以为：使用Adaboost算法对每张图像进行人脸检测后，得到多个人脸区域，再采用肤色算法对每个人脸区域进行肤色统计，以获取该人脸的遮挡区域比例。

其中，采用肤色算法对每个人脸区域进行肤色统计的方法可以为：对任一人脸区域，当该人脸区域为RGB彩色图时，获取该人脸区域中每个像素的R的值和G的值，如果任一像素的R的值大于G的值，则确定该像素属于人脸区域，反之则确定该像素属于遮挡区域，该遮挡区域与该人脸区域的比例即为遮挡区域比例。

确定该每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目的方法可以为：采用基于SVM(Support Vector Machine，支持向量机)和HOG(Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图)的人脸检测算法，检测每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；具体地，对于任一张图像，获取该图像中每个人脸的眼睛部位的梯度直方图，再根据SVM分类器确定该图像中处于闭眼状态的人脸的数目。

需要说明的是，上述确定该人脸的遮挡区域比例的过程，以及确定该每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目的过程，也可以分别采用其他方法实现，本公开实施例对此不作具体限定。

通过将该目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为该基准图像，即该基准图像中未处于闭眼状态和遮挡状态的人脸数最多，从而能够尽可能减少后续所要替换的对象数，进而加快图像处理过程，提高图像处理效率。

在步骤203中，从该基准图像中确定待替换对象。

当拍摄对象为人物时，将该基准图像中处于闭眼状态或处于遮挡状态的人脸，确定为待替换对象。当拍摄对象为其他对象时，可以采用其他相应的方法从该基准图像中确定待替换对象，本公开实施例对此不作具体限定。

在步骤204中，从该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中，确定该待替换对象对应的目标对象。

当该待替换对象为处于闭眼状态或处于遮挡状态的待替换人脸时，该目标对象即为该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中的与该待替换人脸为同一个人的人脸，且该人脸既未处于遮挡状态也未处于闭眼状态。

具体地，确定该待替换人脸对应的目标人脸的方法可以为：采用人脸识别技术，从该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中，确定与该待替换人脸对应的目标人脸；其中，该人脸识别技术可以为deep learning(深度学习)技术，深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析、学习的神经网络，深度学习通过模拟人脑的机制来进行人脸识别。

采用深度学习技术对人脸进行识别的具体方法可以为：对该待替换人脸进行预处理，并采用局部特征提取算法提取待替换人脸的局部特征信息，将该局部特征信息与该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中每个人脸的相同局部特征信息进行匹配，如果任一人脸的局部特征信息与该待替换人脸的局部特征信息匹配成功，则将该人脸确定为目标人脸。

需要说明的是，如果从该目标图像集合中从该基准图像以外的其他图像中，确定了多个能够与该待替换对象匹配的对象，将该多个对象中的任一个对象确定为与该待替换对象对应的目标对象。

确定该待替换人脸对应的目标人脸的过程，也可以采用其他方法实现，本公开实施例对此不作具体限定。此外，根据待替换对象的不同，确定该替换对象对应的目标对象的方法也可以不同，本公开实施例对此也不作限定。

由于该目标图像集合中的图像为对相同拍摄对象在相同拍摄背景下所采集的图像，因此通过从该目标图像集合中确定该待替换对象对应的目标对象，能够最大程度保证该目标对象与该待替换对象的相似性，从而能够避免替换后的图像出现明显不一致的情况，提高图像处理效果。

在步骤205中，用该目标对象替换该基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

用该目标对象替换该基准图像中的待替换对象的方法可以为：从该目标对象所在的图像中，获取该目标对象的显示区域，并将该基准图像中的该替换对象的显示区域与其他显示区域进行分割，用获取到的该目标对象的显示区域填充分割后的基准图像，得到目标对象。

在本公开另一实施例中，当该拍摄对象为人脸时，对该目标对象所在的图像进行图像分割，得到该目标对象的人脸区域和身体区域；以该目标对象的人脸区域和身体区域替换该基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域。

其中，对该目标对象所在的图像进行图像分割的过程，可以采用grabcut算法实现，grabcut算法利用高斯混合模型来描述像素的分布，如果两相邻像素差别很小，那么这两个像素属于同一个目标或者同一背景的可能性就很大，如果两相邻像素差别很大，那说明这两个像素很有可能处于目标和背景的边缘部分，则被分割开的可能性比较大；再通过迭代估计法实现能量最小化，进一步确定分割线，以达到更精确分割图像的目的。当然，进行图像分割也可以采用其他算法，如Graghcut算法等，本公开实施例对此不作具体限定。

当该拍摄对象为人脸时，通过使用目标对象的人脸区域和身体区域作为一个整体，替换该基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域，能够最大程度保证该拍摄对象脸部和身体的协调性，进一步起到提高图像处理效果的目的。

在本公开又一实施例中，在步骤205的过程中，调整该目标对象的显示区域的亮度或该基准图像的亮度，以使得该目标对象的显示区域的亮度与该基准图像的亮度一致。

调整该目标对象的显示区域的亮度或该基准图像的亮度的过程，可以采用仿射变换技术实现，该仿射变换是指依据一些相似性度量决定图像间的变换参数，使得该目标对象的显示区域能够替换该基准图像中待替换对象的显示区域。在本公开实施例中，该相似性度量可定义为该目标对象的显示区域和该待替换对象亮度上的映射。调整亮度的过程也可以采用其他方法实现，本公开实施例对此不作具体限定。

在本公开另一实施例中，还可以利用仿射变换技术使该目标对象的显示区域更好地镶嵌到该基准图像中该待替换对象的显示区域中，通过将该相似性度量定义为空间上的映射，使得该目标对象的显示区域能够完整地镶嵌到该基准图像中，且能够避免对该基准图像中的其他拍摄对象造成遮挡。

本公开实施例提供的方法，通过将目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为基准图像，从该基准图像中确定处于面部处于遮挡状态和处于闭眼状态的待替换人脸，根据人脸识别技术从该目标图像集合中除该基准图像以外的其他图像中确定目标人脸，并用该目标人脸替换该待替换人脸，得到的目标图像能够最大程度保证每个人脸的表情均处于最佳状态，也即是最大程度保证该目标图像中不存在脸部处于遮挡状态和闭眼状态的人脸，从而提高处理后的图像效果；进一步地，通过从图库中确定在相同拍摄背景对相同拍摄对象采集的多张图像，并将该多张图像确定为目标图像集合，能够有针对性的对该目标图像集合中的图像进行处理，为提高图像处理速度奠定基础。

图3是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置框图。参照图3，该装置包括基准图像确定模块301，待替换对象确定模块302，目标对象确定模块303和替换模块304。

基准图像确定模块301，用于从目标图像集合中确定基准图像，所述目标图像集合中包括多张图像，每张图像包括相同的拍摄对象和拍摄背景；

待替换对象确定模块302，用于从所述基准图像中确定待替换对象；

目标对象确定模块303，用于从所述目标图像集合中的所述基准图像以外的其他图像中，确定所述待替换对象对应的目标对象；

替换模块304，用于用所述目标对象替换所述基准图像中的待替换对象，得到目标图像。

在本公开提供的第一种可能实现方式中，所述装置还包括：

目标图像集合确定模块，用于根据每张图像的拍摄时间、拍摄对象的个数和拍摄背景的相似度，从图库中确定所述目标图像集合。

在本公开提供的第二种可能实现方式中，所述目标图像集合确定模块用于：

按照所述图库中每张图像的拍摄时间，将拍摄时间间隔在预设时长范围内的多张图像确定为候选图像集合；

当所述候选图像集合中的图像数目大于第一预设数目时，获取所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目；

当所述候选图像集合中每张图像中的拍摄对象的数目大于第二预设数目时，获取所述候选图像集合中每两张图像的拍摄背景的相似度；

从所述候选图像集合中确定所述目标图像集合，所述目标图像集合中的每两张图像的拍摄背景的相似度均大于预设阈值。

在本公开提供的第三种可能实现方式中，所述基准图像确定模块301用于：

当所述拍摄对象为人物时，获取所述目标图像集合中每张图像中的人脸区域；

对所述人脸区域进行检测，以确定所述目标图像集合中每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目；

将所述目标图像集合中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目最少的图像确定为所述基准图像。

在本公开提供的第四种可能实现方式中，所述基准图像确定模块301用于：

对于每张图像中的每个人脸，确定所述人脸的遮挡区域比例，所述遮挡区域比例为所述人脸的遮挡区域占所述人脸的显示区域的比例；

确定所述每张图像的第一数目，所述第一数目为所述每张图像中遮挡区域比例大于预设比例的人脸的数目；

确定所述每张图像的第二数目，所述第二数目为所述每张图像中处于闭眼状态的人脸的数目；

将每张图像的第一数目和第二数目的和值，确定为所述每张图像中脸部处于遮挡状态和处于闭眼状态的人脸总数目。

在本公开提供的第五种可能实现方式中，所述替换模块用于：

当所述拍摄对象为人物时，对所述目标对象所在的图像进行图像分割，得到所述目标对象的人脸区域和身体区域；

以所述目标对象的人脸区域和身体区域替换所述基准图像中的待替换对象的人脸区域和身体区域。

在本公开提供的第六种可能实现方式中，所述装置还包括:

调整模块，用于调整所述目标对象的显示区域的亮度或所述基准图像的亮度，以使得所述目标对象的显示区域的亮度与所述基准图像的亮度一致。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

图4是根据一示例性实施例示出的一种图像处理装置400的框图。例如，装置400可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图4，装置400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电源组件406，多媒体组件404，音频组件410，输入/输出(I/O)接口412，传感器组件414，以及通信组件416。

处理组件402通常控制装置400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。

存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在装置400的操作。这些数据的示例包括用于在装置400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件406为装置400的各种组件提供电力。电源组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置400生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件408包括在所述装置400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置400处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(MIC)，当装置400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通信组件416发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为装置400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到装置400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测装置400或装置400一个组件的位置改变，用户与装置400接触的存在或不存在，装置400方位或加速/减速和装置400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件416被配置为便于装置400和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置400可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件416经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件416还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置400可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述图像处理方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由装置400的处理器420执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在示例性实施例中，还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行上述图像处理方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。