图像处理方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本说明书涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及设备。


背景技术：

2.随着机器学习技术的发展，人脸识别技术的应用也越来越广泛，例如人脸识别技术可以应用到安检、门禁以及支付等领域。
3.目前，许多人脸识别设备的使用都是在光照较为复杂的场景例如室外场景使用。当人脸识别设备被放置在复杂光照场景时，容易出现阴阳脸的情况。阴阳脸是指外界光照导致的人脸区域光照不均匀的情况，阴阳脸会导致人脸识别设备的通过率降低，因此，需要获取复杂光照场景下的阴阳脸样本图像。
4.因此，如何高效低成本地获取各种光照场景下的阴阳脸样本图像成为了亟待解决的技术难题。


技术实现要素：

5.本说明书提供一种图像处理方法、装置、存储介质及设备，能够高效低成本地获取各种光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够提高复杂光照场景下的阴阳脸的通过率。
6.第一方面，本说明书实施例提供一种图像处理方法，包括：
7.获取参考人脸图像；
8.生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，所述阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域；
9.将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，所述阴阳脸样本图像的阴脸区域与所述阴脸掩膜区域对应，所述阴阳脸样本图像的阳脸区域与所述阳脸掩膜区域对应。
10.第二方面，本说明书实施例提供一种图像处理装置，包括：
11.参考图像获取模块，用于获取参考人脸图像；
12.阴阳脸掩膜生成模块，用于生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，所述阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域；
13.图像叠加模块，用于将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，所述阴阳脸样本图像的阴脸区域与所述阴脸掩膜区域对应，所述阴阳脸样本图像的阳脸区域与所述阳脸掩膜区域对应。
14.第三方面，本说明书实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的方法的步骤。
15.第四方面，本说明书实施例提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机或处理器上运行时，使得所述计算机或处理器执行上述的方法的步骤。
16.第五方面，本说明书实施例提供一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述
存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行上述的方法的步骤。
17.根据本说明书实施例的技术方案，一方面，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，该阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，能够生成模拟各种光照场景的阴阳脸掩膜；另一方面，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，能够高效低成本地获取复杂光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够提高复杂光照场景下阴阳脸的通过率。
附图说明
18.为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。
19.图1为本说明书实施例提供的一种图像处理方法及装置的应用场景的系统架构的示意图；
20.图2为本说明书实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；
21.图3为本说明书实施例提供的一种阴阳脸掩膜的示意图；
22.图4为本说明书实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；
23.图5为本说明书实施例提供的又一种图像处理方法的流程示意图；
24.图6为本说明书实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
25.图7为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.为使得本说明书的特征和优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而非全部实施例。基于本说明书中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。
27.首先，对本说明书一个或多个实施例涉及的名词术语进行解释。
28.阴阳脸：是指外界光照导致的人脸区域光照不均匀的情况，例如，若人脸的某个方向上有光源，导致人脸区域光照不均匀形成阴阳脸。
29.掩膜：是指用选定的图像对待处理图像的全部或局部进行遮挡，进而控制待处理图像的处理区域或处理过程。例如，掩模可以是由0和1组成的一个二进制图像。当在应用掩模时，1值区域被处理，被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。
30.阴阳脸掩膜：阴阳脸掩膜是指包含阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的掩膜，例如，阴脸掩膜区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域的像素的值为预定值例如1。
31.边界处理：对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行滤波处理或腐蚀处理，边界处理使得边界区域的像素不再是只有0或者1，而是介于0～1之间一个浮点值。
32.腐蚀处理：用于消除物体的边界点，使边界向内收缩，例如，通过一定形态的结构元素去扫描待处理图像，将该结构元素与其覆盖的待处理图像的像素进行“与”运算，如果均为1，则该待处理图像的该像素的值为1，否则为0。
33.许多人脸识别设备的使用都是在光照较为复杂的场景例如室外场景使用。当人脸识别设备被放置在复杂光照场景时，容易出现阴阳脸的情况。阴阳脸会导致人脸识别模型的识别率降低，往往就会成为人脸识别设备使用的瓶颈。如果出现在某种光照场景下，人脸识别模型的通过率较低时，一般都会采集该种光照场景下的人脸样本图像。然而，由于光照场景的种类、光照方向均不一样，导致人脸样本图像采集的时间成本、人力成本较高。
34.基于上述内容，本说明书实施例提供了一种图像处理方法以及图像处理装置，一方面，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，能够生成模拟各种光照场景的阴阳脸掩膜图像；另一方面，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，能够高效低成本地获取复杂光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够解决复杂光照场景下阴阳脸通过率较低的问题。
35.下面，将结合附图对本说明书实施例的技术方案进行详细的说明。
36.图1为本说明书实施例提供的一种图像处理方法及装置的应用场景的系统架构的示意图。
37.如图1所示，该应用场景的系统架构可以包括人脸识别设备110、120、130中的一个或多个，网络140和服务器150。网络140用以在人脸识别设备110、120、130和服务器150之间提供通信链路的介质。网络140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，例如，网络140可以为公共交换电话网络(public switched telephone network，pstn)或因特网。人脸识别设备110、120、130可以是具有摄像头的各种电子设备，包括但不限于台式计算机、便携式计算机、智能手机和平板电脑等。
38.应该理解的是，图1中的人脸识别设备、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人脸识别设备、网络和服务器。比如服务器150可以是多个服务器组成的服务器集群等。
39.本说明书实施例所提供的图像处理方法可以由服务器150执行，相应地，图像处理装置可以设置于服务器150中。但本领域技术人员容易理解的是，本说明书实施例所提供的图像处理方法也可以由人脸识别设备110、120、130执行，相应的，图像处理装置也可以设置于人脸识别设备110、120、130中，本示例性实施例中对此不做特殊限定。
40.举例而言，在一种示例性实施例中，通过人脸识别设备110、120、130将参考人脸图像上传至服务器150，服务器150通过本公开实施例所提供的图像处理方法生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像。在另一些示例实施例中，人脸识别设备110获取参考人脸图像；生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜；将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像。
41.需要说明的是，本说明书的示例实施例中的图像处理方法中的步骤可以部分由客户端执行，部分由服务器执行，也可以全部由服务器或者全部由客户端执行，本说明书对此不进行特殊限定。
42.基于图1所示系统架构，下面将结合图2-图5，对本说明书实施例提供的图像处理方法进行详细介绍。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本说明书的精神和原
理而示出，本说明书的实施例在此方面不受任何限制。相反，本说明书的实施例可以应用于适用的任何场景。
43.图2为本说明书实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。该图像处理方法可以通过具有计算能力的终端设备执行。如图2所示，本说明书实施例的图像处理方法可以包括以下步骤s210至步骤s230。
44.在步骤s210中，获取参考人脸图像。
45.在示例实施例中，参考人脸图像是用于生成阴阳脸掩膜的参考图像，参考人脸图像中包含目标场景的原始图像的人脸部分。可以从目标场景的包含人脸的原始图像中获取参考人脸图像。目标场景为人脸识别设备使用的场景，例如支付场景或者安检场景等，该目标场景在复杂光照条件下，容易出现阴阳脸的情况。
46.进一步地，在示例实施例中，对目标场景的原始图像中人脸部分进行剪裁处理，获取对应的参考人脸图像，参考人脸图像中包含原始图像的人脸部分。例如，可以通过图像处理的crop()函数对目标场景的原始图像中人脸部分进行剪裁处理，以参考人脸图像为矩形为例，crop()函数包括四个参数即crop(x，y，x+w，y+h)，x表示剪裁框与图像左边界的距离，y表示剪裁框与图像上边界的距离，x+w表示剪裁框与图像左边界的距离x加上裁剪框宽度w，y+h表示剪裁框与图像上边界距离y加裁剪框高度h。
47.需要说明的是，虽然以参考人脸图像的形状为矩形为例进行了说明，但是本领域技术人员应该理解的是，参考人脸图像的形状也可以为圆形或椭圆形等形状，本说明书实施例对此不进行特殊限定。
48.在步骤s220中，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，该阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域。
49.在示例实施例中，阴阳脸是指外界光照导致的人脸区域光照不均匀的情况，例如，若人脸的某个方向上有光源，导致人脸区域光照不均匀形成阴阳脸。掩膜是指用选定的图像对待处理图像的全部或局部进行遮挡，进而控制待处理图像的处理区域或处理过程。例如，掩模可以是由0和1组成的一个二进制图像。当在应用掩模时，1值区域被处理，0值区域被屏蔽。阴阳脸掩膜是指包含阴脸区域和阳脸区域的掩膜，例如，阴脸区域的像素的值为0，阳脸区域的像素的值为1。
50.进一步地，在示例实施例中，阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，其中，阴脸掩膜区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域的像素的值为1。可以按照随机比例确定阴阳脸掩膜中的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的区域大小比例，基于该区域大小比例，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。例如，通过随机函数确定阴阳脸掩膜中的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的区域大小比例，根据该区域大小比例生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
51.图3为本说明书实施例提供的一种阴阳脸掩膜的示意图。在图3中，阴脸掩膜区域与阳脸掩膜区域的比例为1:2，根据该比例生成图3所示的阴阳脸掩膜，其中，阴脸掩膜区域即白色区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域即黑色区域的像素的值为1。
52.需要说明的是，虽然以阴脸掩膜区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域的像素的值为1为例进行了说明，但是本领域技术人员应该理解的是，阳脸掩膜区域的像素的值还可以为其他适当的值，例如模拟预定光源的亮度值30等，这同样在本说明书实施例的范围内。
53.在步骤s230中，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，该阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，该阴阳脸样本图像的阳脸区域与阳脸掩膜区域对应。
54.在一些示例实施例中，将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，生成阴阳脸样本图像，其中，阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，阴阳脸样本图像的阳脸区域与阳脸掩膜区域对应。例如，若将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，则阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域的像素的像素值为0，阳脸掩膜区域的像素的像素值为预定值例如模拟预定光源的亮度值30。因此，相加处理后的阴阳脸样本图像中的阴脸区域的像素值与参考人脸图像的阴脸掩膜区域的对应位置的像素值相同，阴阳脸样本图像中的阳脸区域的像素值比参考人脸图像的阳脸掩膜区域的对应位置的像素值大预定值例如30，即阴阳脸样本图像的阳脸区域与参考人脸图像的阳脸掩膜区域相比亮度更高。
55.因此，对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，能够模拟光源照射效果。
56.在另一些示例实施例中，将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，生成阴阳脸样本图像。例如，若将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，则阴阳脸掩膜的阳脸掩膜区域的像素的像素值为0，阴脸掩膜区域的像素的像素值为预定值例如模拟预定光源的亮度值30，则相减处理后的阴阳脸样本图像中的阳脸区域与参考人脸图像的阳脸掩膜区域的对应位置的像素值相同，阴阳脸样本图像中的阴脸区域的像素值比参考人脸图像的阴脸掩膜区域的对应位置的像素值小预定值例如30，即阴阳脸样本图像中的阴脸区域与参考人脸图像的阴脸掩膜区域相比更加阴暗。
57.因此，对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，能够模拟阴暗效果。
58.根据图2的示例实施例中的技术方案，一方面，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，该阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，能够生成模拟各种光照场景的阴阳脸掩膜；另一方面，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，该阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，阳脸区域与阳脸掩膜区域对应，能够高效低成本地获取各种光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够解决复杂光照场景下阴阳脸通过率较低的问题。
59.进一步地，在示例实施例中，按照预定旋转因子例如预定角度对阴阳脸掩膜进行旋转处理。按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理，能够模拟不同的光源位置，假设如图3所示，即为光源在右侧。该预定旋转因子可以根据人脸识别设备待使用场景的光源位置和角度来确定，例如，光源位置在右侧30度，则预定旋转因子可以为30度，方向向右旋转。
60.举例而言，在示例实施例中，确定阴阳脸掩膜的旋转中心；基于该旋转中心，按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理。例如，将阴阳脸掩膜的图像中心位置作为旋转中心，基于该旋转中心，按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理。
61.根据上述示例实施例中的技术方案，对阴阳脸掩膜加入了旋转因子，能够适配不同方向的光照特点，保证生成的阴阳脸样本图像丰富且逼真。
62.此外，在示例实施例中，将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值。该预定光源亮度值用于模拟光源的亮度，例如，设预定光源亮度值为30，则将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘以30，那么原先的阴阳脸掩膜中的“1”区域的像素值变成了“30”。
63.根据上述示例实施例中的技术方案，将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值，能够模拟不同光源的亮度。
64.此外，在示例实施例中，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行“叠加”处理，即将阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加或者相减处理时，可能会出现像素值溢出的情况，即像素值超出数据类型所允许的最大像素值。则可以对像素值进行归一化处理或截断处理。归一化处理是对阴阳脸样本图像的像素值进行统一的放缩处理，例如，将0-255的范围归一化值0-1的范围。截断处理是将溢出的像素值设为该数据类型的最大值，例如将300改为255。
65.根据上述示例实施例的技术方案，在出现像素值溢出的情况时，对像素值进行归一化处理或截断处理，能够避免发生像素显示异常的情况。
66.图4为本说明书实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图。
67.参照图4所示，在步骤s410中，获取参考人脸图像。
68.在示例实施例中，步骤s410与步骤s210的实施过程以及实施效果类似，在此不再赘述。
69.在步骤s420中，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
70.在示例实施例中，阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，其中，阴脸掩膜区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域的像素的值为预定值，例如模拟预定光源的亮度值。
71.进一步地，在示例实施例中，可以按照随机比例确定阴阳脸掩膜中的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的大小，例如，通过随机函数确定阴阳脸掩膜中的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的区域大小比例，根据该区域大小比例生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
72.在步骤s430中，对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行边界处理，得到边界处理后的阴阳脸掩膜。
73.在示例实施例中，阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，其中，阴脸掩膜区域的像素的值为0，阳脸掩膜区域的像素的值为1。边界处理包括对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行滤波处理或腐蚀处理，边界处理使得边界区域的像素的像素值不再是只有0或者1，而是介于0～1之间一个浮点值，从而使得阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界更加平滑。
74.在一些示例实施例中，通过预定卷积核对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行滑动窗口的卷积处理。滑动窗口的卷积处理就是将预定卷积核的窗口在阴阳脸掩膜上滑动，将阴阳脸掩膜与预定卷积核的对应位置相乘并求和得到卷积处理的结果。通过滑动窗口的卷积处理，能够对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行低通滤波处理，使得边界更加平滑。
75.进一步地，由于阴脸掩膜区域的像素的值均为0，阳脸掩膜区域的像素的均值为1，在示例实施例中，将阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界作为预定卷积核的窗口的右边界的起点以及左边界的终点，将预定卷积核的窗口在阴阳脸掩膜上滑动，若预定卷积核的窗口的左边界滑过了阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界，则滑动窗口的卷积处理结束。
76.举例而言，可以通过以下预定卷积核k对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行滑动窗口的卷积处理。其中，预定卷积核k为3x3的卷积核，预定卷积核k如下式(1)所示。
[0077][0078]
需要说明的是，虽然以上述式(1)为例对预定卷积核进行了说明，但是本领域技术人员应该理解的是，可以根据人脸识别设备使用的场景来确定预定卷积核k的值，本说明书实施例对此并不进行特殊限定。
[0079]
在另一些示例实施例中，通过预定结构元素对阴阳脸掩膜进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的阴阳脸掩膜。预定结构元素可以为是矩形、十字形、圆形等形状。腐蚀处理用于消除物体的边界点，使边界向内收缩，例如，通过一定形态的结构元素去扫描待处理图像，将该结构元素与其覆盖的待处理图像的像素进行“与”，如果结果均为1，则该待处理图像的该像素的像素值为1，否则该像素的像素值为0。
[0080]
在步骤s440中，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像。
[0081]
在示例实施例中，参考人脸图像和阴阳脸掩膜均包括多个通道，阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，阴阳脸样本图像的阳脸区域与阳脸掩膜区域对应。多个通道可以为rgb(red、green、blue，红、绿、蓝)通道，也可以为其他适当的多通道例如hsv(hue、saturation、value，色相、饱和度、明度)通道等，这同样在本说明书实施例的范围内。
[0082]
进一步地，在一些示例实施例中，分别获取同一通道的阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的第一像素值和第二像素值；将第一像素值与第二像素值进行相加运算，得到同一通道的阴阳脸样本图像；将各个通道的阴阳脸样本图像进行通道叠加，得到阴阳脸样本图像。对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，可以模拟光源照射效果。
[0083]
在另一些示例实施例中，分别获取同一通道的阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的第一像素值和第二像素值；将第一像素值与第二像素值进行相减运算，得到同一通道的阴阳脸样本图像；将各个通道的阴阳脸样本图像进行通道叠加，得到阴阳脸样本图像。对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，可以模拟阴暗效果。
[0084]
根据图4的示例实施例中的技术方案，一方面，对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行边界处理，使得阴阳脸掩膜的边界效果接近于真实的阴阳脸效果，从而使得阴阳脸样本图像的边界效果接近于真实的阴阳脸效果；另一方面，对多通道的阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，能够生成各种多通道的阴阳脸样本图像。
[0085]
进一步地，在示例实施例中，阴阳脸掩膜为单通道的掩膜，该图像处理方法还包括：对边界处理后的阴阳脸掩膜进行通道复制，生成与多个通道的各个通道对应的阴阳脸掩膜；对各个通道对应的阴阳脸掩膜进行通道叠加，生成多个通道的阴阳脸掩膜。
[0086]
根据上述实施例中的技术方案，通过对阴阳脸掩膜进行通道复制和通道叠加，能够生成各种多通道的阴阳脸掩膜。
[0087]
此外，在一些示例实施例中，将生成的各种光照场景下的阴阳脸样本图像输入到
人脸识别模型进行训练，得到训练后的人脸识别模型。该人脸识别模型可以为神经网络模型，例如卷积神经网络模型。
[0088]
通过训练后的人脸识别模型对各种光照场景下的阴阳脸图像进行识别，能够提高复杂光照场景下阴阳脸的通过率。
[0089]
图5为本说明书实施例提供的又一种图像处理方法的流程示意图。
[0090]
参照图5所示，在步骤s510中，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
[0091]
在示例实施例中，参考人脸图像是用于生成阴阳脸掩膜的参考图像，参考人脸图像中包含目标场景的原始图像的人脸部分。可以从目标场景的包含人脸的原始图像中获取参考人脸图像。目标场景为人脸识别设备使用的场景，例如支付场景或者安检场景等，该目标场景在复杂光照条件下，容易出现阴阳脸的情况。
[0092]
进一步地，在示例实施例中，随机生成一个与参考人脸图像相同大小的阴阳脸掩膜。如图3所示，其中，白色区域的像素的值为0，黑色区域的像素的值为1。白色区域和黑色区域的区域大小是随机的。
[0093]
举例而言，通过随机函数确定白色区域和黑色区域的区域大小的比例，根据该区域大小比例，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。在图3中，白色区域与黑色区域的比例为1:2，根据该比例生成图3所示的阴阳脸掩膜。
[0094]
在步骤s520中，按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理。
[0095]
在示例实施例中，按照预定旋转因子例如预定角度对阴阳脸掩膜进行旋转处理。按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理，能够模拟不同的光源位置，假设如图3所示，即为光源在右侧。该预定旋转因子可以根据人脸识别设备待使用场景的光源位置和角度来确定，例如，光源位置在右侧30度，则预定旋转因子可以为30度，方向向右旋转。
[0096]
进一步地，在示例实施例中，确定阴阳脸掩膜的旋转中心；基于该旋转中心，按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理。例如，将阴阳脸掩膜的图像中心位置作为旋转中心，基于该旋转中心，按照预定旋转因子对阴阳脸掩膜进行旋转处理。
[0097]
在步骤s530中，将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值。
[0098]
在示例实施例中，将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值。该预定光源亮度值用于模拟光源的亮度，例如，设预定光源亮度值为30，则将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘以30，那么原先的阴阳脸掩膜中的“1”区域的像素值变成了“30”。
[0099]
在步骤s540中，对阴阳脸掩膜进行边界处理。
[0100]
在示例实施例中，为了保证阴阳脸的效果更加贴近于真实阴阳脸，需要对对阴阳脸掩膜进行边界处理。举例而言，对阴阳脸掩膜的边界进行滤波例如低通滤波处理，使得阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界区域不再是只有0或者1，而是介于0～1之间一个浮点值。
[0101]
在一些示例实施例中，通过预定卷积核对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行滑动窗口的卷积处理。举例而言，由于阴脸掩膜区域的像素的值均为0，阳脸掩膜区域的像素的均值为1，在示例实施例中，将阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界作为预定卷积核的窗口的右边界的起点以及左边界的终点，将预定卷积核的窗口在阴阳脸掩膜上滑动，若预定卷积核的窗口的左边界滑过了阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界，则滑动窗口的卷积处理结束。
[0102]
进一步地，在一些示例实施例中，阴阳脸掩膜为单通道的掩膜，对边界处理后的阴阳脸掩膜进行通道复制，生成与多个通道的各个通道对应的阴阳脸掩膜；对各个通道对应的阴阳脸掩膜进行通道叠加，生成多个通道的阴阳脸掩膜。
[0103]
在步骤s550中，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像。
[0104]
在示例实施例中，该阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，该阴阳脸样本图像的阳脸区域与阳脸掩膜区域对应。将处理后的阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行“叠加”处理，即将阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加或者相减处理；如果是将阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，那么模拟光源效果，如果是将阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，那么可以模拟阴暗效果。
[0105]
举例而言，将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，生成阴阳脸样本图像。对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加处理，可以模拟光源照射效果。将阴阳脸掩膜的各个位置的像素值与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，生成阴阳脸样本图像。对阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相减处理，可以模拟阴暗效果。
[0106]
根据图5的示例实施例中的技术方案，一方面，对阴阳脸掩膜的阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域的边界进行边界处理，使得阴阳脸样本图像的边界效果接近于真实的阴阳脸效果；另一方面，对阴阳脸掩膜加入了旋转因子，能够适配不同方向的光照特点，保证生成的阴阳脸样本图像丰富且逼真；再一方面，将阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值，能够模拟不同光源的亮度。
[0107]
此外，在示例实施例中，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行“叠加”处理，即将阴阳脸掩膜与参考人脸图像的对应位置的像素值进行相加或者相减处理时，可能会出现像素值溢出的情况，即像素值超出数据类型所允许的最大像素值。则可以对像素值进行归一化处理或截断处理。归一化处理是对阴阳脸样本图像的像素值进行统一的的放缩。截断处理是将溢出的像素值设为该数据类型的最大值，例如将300改为255。
[0108]
根据上述示例实施例的技术方案，在出现像素值溢出的情况时，对像素值进行归一化处理或截断处理，能够避免发生像素显示异常的情况。
[0109]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。”[0110]
下面，将结合图6以及图1所示系统架构，对本说明书实施例提供的图像处理装置进行详细介绍。需要说明的是，图6中的图像处理装置，用于执行本说明书图2-图5所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本说明书实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本说明书图2-图5所示的实施例。
[0111]
请参见图6，为本说明书实施例提供了一种图像处理装置的结构示意图。如图6所示，本说明书实施例的图像处理装置600可以包括：参考图像获取模块610、阴阳脸掩膜生成
模块620以及图像叠加模块630。其中，
[0112]
参考图像获取模块610，用于获取参考人脸图像；
[0113]
阴阳脸掩膜生成模块620，用于生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，所述阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域；
[0114]
图像叠加模块630，用于将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，所述阴阳脸样本图像的阴脸区域与所述阴脸掩膜区域对应，所述阴阳脸样本图像的阳脸区域与所述阳脸掩膜区域对应。
[0115]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述图像处理装置600还包括：
[0116]
边界处理模块，用于在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行边界处理，得到边界处理后的所述阴阳脸掩膜。
[0117]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述边界处理模块被配置为：
[0118]
通过预定卷积核对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行滑动窗口的卷积处理，
[0119]
或者，
[0120]
通过预定结构元素对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的所述阴阳脸掩膜。
[0121]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述参考人脸图像包括多个通道，所述图像处理装置600还包括：
[0122]
通道复制模块，用于对所述边界处理后的阴阳脸掩膜进行通道复制，生成与所述多个通道的各个通道对应的阴阳脸掩膜；
[0123]
通道叠加模块，用于对各个通道对应的阴阳脸掩膜进行通道叠加，生成所述多个通道的阴阳脸掩膜。
[0124]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述图像叠加模块630被配置为：
[0125]
分别获取同一通道的所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像的对应位置的第一像素值和第二像素值；
[0126]
将所述第一像素值与所述第二像素值进行相加运算，得到所述同一通道的阴阳脸样本图像，或者，将所述第一像素值与所述第二像素值进行相减运算，得到所述同一通道的阴阳脸样本图像；
[0127]
将各个通道的所述阴阳脸样本图像进行通道叠加，得到所述阴阳脸样本图像。
[0128]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述阴阳脸掩膜生成模块620被配置为：
[0129]
确定所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的区域大小比例；
[0130]
基于所述区域大小比例，生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
[0131]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述阴脸掩膜区域的像素的像素值为0，所述阳脸掩膜区域的像素的像素值为1。
[0132]
在一些示例实施例中，基于上述方案，在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，所述图像叠加模块630还包括：
[0133]
旋转中心确定模块，用于确定所述阴阳脸掩膜的旋转中心；
[0134]
旋转处理模块，用于基于所述旋转中心，按照预定旋转因子对所述阴阳脸掩膜进
行旋转处理。
[0135]
在一些示例实施例中，基于上述方案，所述图像叠加模块630还包括：
[0136]
光源亮度模拟模块，用于在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，将所述阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值。
[0137]
根据本说明书图6的实施例的技术方案，一方面，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，该阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，能够生成模拟各种光照场景的阴阳脸掩膜；另一方面，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，该阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，阳脸区域与阳脸掩膜区域对应，能够高效低成本地获取复杂光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够解决复杂光照场景下阴阳脸通过率较低的问题。
[0138]
上述为本说明书实施例的一种图像处理装置的示意性方案。需要说明的是，该图像处理装置的技术方案与上述的图像处理方法的技术方案属于同一构思，图像处理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述图像处理方法的技术方案的描述。
[0139]
本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质可以存储有多条程序指令，所述程序指令适于由处理器加载并执行如上述图2～图5所示实施例的方法步骤，具体执行过程可以参见图2～图5所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。
[0140]
本说明书实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品存储有至少一条指令，所述至少一条指令由处理器加载并执行如上述图2～图5所示实施例的所述图像处理方法，具体执行过程可以参见图2～图5所示实施例的具体说明，在此不进行赘述。
[0141]
请参考图7，其示出了本说明书一个示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。本说明书中的电子设备可以包括一个或多个如下部件：处理器710、存储器720、输入装置730、输出装置740和总线750。处理器710、存储器720、输入装置730和输出装置740之间可以通过总线750连接。
[0142]
处理器710可以包括一个或者多个处理核心。处理器710利用各种接口和线路连接整个电子设备内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器720内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器720内的数据，执行电子设备700的各种功能和处理数据。可选地，处理器710可以采用数字信号处理(digital signal processing，dsp)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，fpga)、可编程逻辑阵列(programmable logic array，pla)中的至少一种硬件形式来实现。处理器710可集成中心处理器(central processing unit，cpu)、图像处理器(graphics processing unit，gpu)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，cpu主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；gpu用于负责显示内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器710中，单独通过一块通信芯片进行实现。
[0143]
存储器720可以包括随机存储器(random access memory，ram)，也可以包括只读存储器(read-only memory，rom)。可选地，该存储器720包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器720可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器720可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于实现至少一个功能的指令(例如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现下述各个方法实施例的指令等，该操作系统可以是安卓
(android)系统，包括基于android系统深度开发的系统、苹果公司开发的ios系统，包括基于ios系统深度开发的系统或其它系统。
[0144]
为了使操作系统能够区分第三方应用程序的具体应用场景，需要打通第三方应用程序与操作系统之间的数据通信，使得操作系统能够随时获取第三方应用程序当前的场景信息，进而基于当前场景进行针对性的系统资源适配。
[0145]
其中，输入装置730用于接收输入的指令或数据，输入装置730包括但不限于键盘、鼠标、摄像头、麦克风或触控设备。输出装置740用于输出指令或数据，输出装置740包括但不限于显示设备和扬声器等。在一个示例中，输入装置730和输出装置740可以合设，输入装置730和输出装置740为触摸显示屏。
[0146]
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述附图所示出的电子设备的结构并不构成对电子设备的限定，电子设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，电子设备中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、无线保真(wireless fidelity，wifi)模块、电源、蓝牙模块等部件，在此不再赘述。
[0147]
在图7所示的电子设备中，处理器710可以用于调用存储器720中存储的图像处理应用程序，并具体执行以下操作：
[0148]
获取参考人脸图像；
[0149]
生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，所述阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域；
[0150]
将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，所述阴阳脸样本图像的阴脸区域与所述阴脸掩膜区域对应，所述阴阳脸样本图像的阳脸区域与所述阳脸掩膜区域对应。
[0151]
在一些示例实施例中，在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，处理器710还执行以下操作：
[0152]
对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行边界处理，得到边界处理后的所述阴阳脸掩膜。
[0153]
在一些示例实施例中，处理器710在执行所述对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行边界处理时，具体执行以下操作：
[0154]
通过预定卷积核对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行滑动窗口的卷积处理，
[0155]
或者，
[0156]
通过预定结构元素对所述阴阳脸掩膜的所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的边界进行腐蚀处理，得到腐蚀处理后的所述阴阳脸掩膜。
[0157]
在一些示例实施例中，所述参考人脸图像包括多个通道，处理器710还执行以下操作：
[0158]
对所述边界处理后的阴阳脸掩膜进行通道复制，生成与所述多个通道的各个通道对应的阴阳脸掩膜；
[0159]
对各个通道对应的阴阳脸掩膜进行通道叠加，生成所述多个通道的阴阳脸掩膜。
[0160]
在一些示例实施例中，处理器710在执行所述将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像时，具体执行以下操作：
[0161]
分别获取同一通道的所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像的对应位置的第一像素值和第二像素值；
[0162]
将所述第一像素值与所述第二像素值进行相加运算，得到所述同一通道的阴阳脸样本图像，或者，将所述第一像素值与所述第二像素值进行相减运算，得到所述同一通道的阴阳脸样本图像；
[0163]
将各个通道的所述阴阳脸样本图像进行通道叠加，得到所述阴阳脸样本图像。
[0164]
在一些示例实施例中，处理器710在执行所述生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜时，具体执行以下操作：
[0165]
确定所述阴脸掩膜区域和所述阳脸掩膜区域的区域大小比例；
[0166]
基于所述区域大小比例，生成与所述参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜。
[0167]
在一些示例实施例中，所述阴脸掩膜区域的像素的像素值为0，所述阳脸掩膜区域的像素的像素值为1。
[0168]
在一些示例实施例中，在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，处理器710还执行以下操作：
[0169]
确定所述阴阳脸掩膜的旋转中心；
[0170]
基于所述旋转中心，按照预定旋转因子对所述阴阳脸掩膜进行旋转处理。
[0171]
在一些示例实施例中，在将所述阴阳脸掩膜与所述参考人脸图像进行叠加处理之前，处理器710还执行以下操作：
[0172]
将所述阴阳脸掩膜的各个像素的像素值乘上预定光源亮度值。
[0173]
根据本说明书图7的实施例的技术方案，一方面，生成与参考人脸图像对应的阴阳脸掩膜，该阴阳脸掩膜包括阴脸掩膜区域和阳脸掩膜区域，能够生成模拟各种光照场景的阴阳脸掩膜；另一方面，将阴阳脸掩膜与参考人脸图像进行叠加处理，生成阴阳脸样本图像，该阴阳脸样本图像的阴脸区域与阴脸掩膜区域对应，阳脸区域与阳脸掩膜区域对应，能够高效低成本地获取复杂光照场景下的阴阳脸样本图像，进而能够解决复杂光照场景下阴阳脸通过率较低的问题。
[0174]
上述为本说明书实施例的一种电子设备的示意性方案。需要说明的是，该电子设备的技术方案与上述的图像处理方法的技术方案属于同一构思，电子设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述图像处理方法的技术方案的描述。
[0175]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，计算机程序的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
[0176]
以上所揭露的仅为本说明书较佳实施例而已，当然不能以此来限定本说明书之权利范围，因此依本说明书权利要求所作的等同变化，仍属本说明书所涵盖的范围。
[0177]
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。