一种第一图像获取单元的结构示意图。如图7所示，所述第一图像获取单元11可以包括:
[0085]第三图像确定单元115，用于获取终端摄像头针对当前区域所采集的一张图像，并将所采集的图像确定为第一图像；
[0086]图像查找单元116，用于识别所述第一图像中的人脸区域对应的人脸标识，并在预先存储的图像数据库中查找包含有所述人脸标识的第二图像；
[0087]具体实现中，所述第三图像确定单元115可以获取终端摄像头针对当前区域所采集的一张图像，并将所采集的图像确定为第一图像，所述图像查找单元116进一步可以识别所述第一图像中的人脸区域对应的人脸标识，并在预先存储的图像数据库中查找包含有所述人脸标识的第二图像。可以理解的是，所述图像数据库可以是存储与所述终端I中的本地图像数据库，也可以是存储于服务器中的远程图像数据库；所述人脸标识可以为所述图像查找单元116采用人脸识别技术识别出的人脸模型，并根据所述人脸模型在所述图像数据库中进行匹配，进而获取到包括该人脸模型的第二图像，也可以是用户通过所述终端I预先为图像数据库中的各个图像中的人脸对应设置的编码，通过所述图像查找单元116识别出第一图像中的人脸，并查找该人脸对应的编码，可以依据该编码在所述图像数据库进行对应的第二图像的查找，又或者是，用户通过所述终端I预先为图像数据库中的各个图像中的人脸对应设置的编码，并通过用户自行识别第一图像中的人脸，在所述终端I提供的输入框中输入预先设置的该人脸对应的编码，所述图像查找单元116可以依据该编码在所述图像数据库进行对应的第二图像的查找。若所查找的第二图像的数量较多时，可以随机获取预设数量的第二图像，也可以采用图像质量评价算法对第二图像进行排序筛选等。
[0088]需要说明的是，由于在第一种实施方式中以及在第二种实施方式中均是采用终端摄像头对第一图像和第二图像进行采集，因此需要进一步确定各个图像中属于同一个人的人脸区域，若所述第一图像获取单元11采用第一种实施方式或第二种实施方式，则通知区域获取单元15执行采用图像空间位置信息以及图像区域面积信息，分别获取所述第一图像中的人脸区域和所述第二图像中的人脸区域；若所述第一图像获取单元11采用第三种实施方式，则通知集合获取单元12执行分别获取所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合以及所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合。
[0089]区域获取单元15，用于采用图像空间位置信息以及图像区域面积信息，分别获取所述第一图像中的人脸区域和所述第二图像中的人脸区域；
[0090]具体实现中，所述区域获取单元15可以采用图像空间位置信息以及图像区域面积信息，分别获取所述第一图像中的人脸区域和所述第二图像中的人脸区域，所述图像空间位置信息表示分别处于所述第一图像和所述第二图像上相同的空间位置坐标，所述图像区域面积信息表示基于所述图像空间位置信息，在所述第一图像和所述第二图像上人脸区域的面积大小，通过结合图像空间位置信息以及图像区域面积信息，可以准确的判断出属于同一个人物的人脸区域，进而可以提高后续对图像进行处理的效率。
[0091]集合获取单元12，用于分别获取所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合以及所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合；
[0092]具体实现中，所述集合获取单元12可以采用LBF的方式获取所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合以及所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合。需要说明的是，特征点集合中的每个特征点均对应人脸区域中的指定位置，例如:眼角、嘴角等。
[0093]图像配准处理单元13，用于以所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合为基准，采用预设配准算法对所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合进行非刚性配准处理；
[0094]具体实现中，所述图像配准处理单元13可以以所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合为基准，采用预设配准算法对所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合进行非刚性配准处理。所述预设配准算法可以为CPD算法、LPT算法或RANSAC算法等，通过识别人脸区域中的特征点集合，并采用预设配准算法进行非刚性配准处理，可以避免在配准过程中受到环境中的影子、透明、反光、纹理缺失、高度重复纹理等物体介质的影响，保证后续对图像进行处理的质量，同时可以保证对图像进行处理的稳定性。
[0095]第一图像生成单元14，用于将所述第一图像和配准处理后的第二图像进行超分辨率重建以生成第三图像；
[0096]具体实现中，所述第一图像生成单元14采用超分辨率重建的方式将所述第一图像和配准处理后的第二图像合成一张清晰度更高的第三图像，可选的，可以在不改变图像的像素点个数的情况下仅对图像的人脸区域的清晰度进行改善，也可以通过对图像中的非人脸区域进行数字放大(例如:双线性插值、双立方样条插值等)，以增加图像的像素点个数(即提高图像的分辨率)。
[0097]第二图像生成单元16，用于对所述第三图像对应的二值图像进行高斯模糊处理，并在处理后生成可输出图像；
[0098]具体实现中，本发明实施例重点对图像中的人脸区域的清晰度进行改善，因此为了避免清晰度过渡不连续的情况发生，所述第二图像生成单元16可以进一步对所述第三图像对应的二值图像进行高斯模糊处理，进而生成可输出图像，所述可输出图像表示为可以在所述终端的显示屏中进行输出显示的图像，处理后的图像清晰度过渡平顺，图像显示更为自然，提升了用户的视觉效果。
[0099]在本发明实施例中，通过获取针对当前区域所采集的第一图像和第二图像，分别获取第一图像中的人脸区域对应的特征点集合以及第二图像中的人脸区域对应的特征点集合，并以第一图像中的人脸区域对应的特征点集合为基准，采用预设配准算法对第二图像中的人脸区域对应的特征点集合进行非刚性配准处理，再将第一图像和配准处理后的第二图像进行超分辨率重建以生成第三图像，实现了对获取到的人物图像进行清晰度提升的处理过程。通过获取人脸的特征点集合，并结合预设配准算法进行特征点的非刚性配准处理，可以避免在配准过程中受到环境中的物体介质的影响，保证了图像中人像的清晰度以及所输出的人物图像的质量，进而提升了对人物图像处理的稳定性；通过结合图像空间位置信息以及图像区域面积信息，可以准确的判断出属于同一个人物的人脸区域，进而可以提高后续对图像进行处理的效率；通过对图像进行高斯模糊处理，使得处理后的图像清晰度过渡平顺，图像显示更为自然，提升了用户的视觉效果。
[0100]请参见图8，为本发明实施例提供了又一种终端的结构示意图。如图8所示，该终端包括:至少一个处理器801，例如CPU，输入设备803、输出设备804，存储器805，至少一个通信总线802。其中，通信总线802用于实现这些组件之间的连接通信。其中，存储器805可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器805可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器801的存储装置。其中处理器801可以结合图3-图7所描述的终端，存储器805中存储一组程序代码，且处理器801调用存储器805中存储的程序代码，用于执行以下操作:
[0101]控制所述输入设备803获取针对当前区域所采集的第一图像和第二图像；
[0102]分别获取所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合以及所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合；
[0103]以所述第一图像中的人脸区域对应的特征点集合为基准，采用预设配准算法对所述第二图像中的人脸区域对应的特征点集合进行非刚性配准处理；
[0104]将所述第一图像和配准处理后的第二图像进行超分辨率重建以生成第三图像。
[0105]在可选的实施例中，所述处理器801调用存储器805中存储的程序代码执行控制所述输入设备803获取针对当前区域所采集的第一图像和第二图像时，具体执行以下操作:
[0106]控制所述输入设备803获取终端摄像头针对当前区域连续采集的至少两张图像；
[0107]按照时间顺序将最后一张所采集的图像确定为第一图像，并将至少两张图像中除所述第一图像外的其余图像确定为第二图像。
[0108]在可选的实施例中，所述处理器801调用存储器805中存储的程序代码执行控制所述输入设备803获取针对当前区域所采集的第一图像和第二图像时，具体执行以下操作:
[0109]控制所述输入设备803获取处于终端同一侧的至少两个终端摄像头针对当前区域连续采集的至少两张图像；
[0110]按照时间顺序将最后一张所采集的图像确定为第一图像，并将至少两张图像中除所述第一图像外的其余图像确定为第二图像。
[0111]在可选的实施例中，所述处理器801调用存储器805中存储的程序代码执行控制所述输入设备803获取针对当前区域所采集的第一图像和第二图像时，具体执行以下操作:
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