本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體涉及一種圖像處理方法及終端。

背景技術：

隨著信息技術快速發(fā)展，終端(如手機、平板電腦等等)使用越來越普遍，拍照作為終端的一個重要應用，成為各大終端生產商推崇的賣點。目前，為得到更好的拍照效果，美顏技術在拍照應用中廣受追捧。美顏技術依賴于人臉檢測技術，具體地，需要先檢測到人臉(人臉檢測技術需要檢測三個位置，即兩只眼睛和嘴唇才能準確識別)，在檢測到人臉基礎上進行美顏操作。因此，會存在下面一種情況，在預覽圖像時檢測到人臉，但拍攝過程中因為某原因(如手抖動)導致拍攝圖像拍糊，這種情況下，無法檢測到人臉，因此，傳統(tǒng)的美顏技術對拍攝圖像無法生效，降低了用戶體驗。

技術實現要素：

本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法及終端，可在拍攝圖像中人臉出現模糊的情況下，提升美顏效果。

本發(fā)明實施例第一方面提供了一種圖像處理方法，包括：

在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像；

在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像；

根據所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功；

若否，根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域；

對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

本發(fā)明實施例第二方面提供了一種終端，包括：

獲取單元，用于在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像；

檢測單元，用于在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像；

判斷單元，用于根據所述檢測單元檢測到的所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功；

確定單元，用于若所述判斷單元的判斷結果為否，根據所述獲取單元獲取的所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域；

處理單元，用于對所述確定單元確定的所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

本發(fā)明實施例第三方面提供了一種終端，包括：

處理器和存儲器；其中，所述處理器通過調用所述存儲器中的代碼或指令以執(zhí)行第一方面所描述的圖像處理方法的部分或者全部步驟。

實施本發(fā)明實施例，具有如下有益效果：

通過本發(fā)明實施例，在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像，在快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像，根據第二人臉圖像判斷人臉檢測是否成功，若否，根據第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，對拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。從而，可在第二人臉圖像檢測失敗的情況下，利用第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，并對該人臉區(qū)域進行美顏處理，實現更佳的美顏效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實施例提供的一種圖像處理方法的第一實施例流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的一種圖像處理方法的第二實施例流程示意圖；

圖3a是本發(fā)明實施例提供的一種終端的第一實施例結構示意圖；

圖3b是本發(fā)明實施例提供的圖3a所描述的終端的確定單元的結構示意圖；

圖3c是本發(fā)明實施例提供的圖3a所描述的終端的處理單元的結構示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例提供的一種終端的第二實施例結構示意圖。

具體實施方式

本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法及終端，可在拍攝圖像中人臉出現模糊的情況下，提升美顏效果。

下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

本發(fā)明的說明書和權利要求書及所述附圖中的術語“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于區(qū)別不同對象，而不是用于描述特定順序。此外，術語“包括”和“具有”以及它們任何變形，意圖在于覆蓋不排他的包含。例如包含了一系列步驟或單元的過程、方法、系統(tǒng)、產品或設備沒有限定于已列出的步驟或單元，而是可選地還包括沒有列出的步驟或單元，或可選地還包括對于這些過程、方法、產品或設備固有的其它步驟或單元。

在本文中提及“實施例”意味著，結合實施例描述的特定特征、結構或特性可以包含在本發(fā)明的至少一個實施例中。在說明書中的各個位置展示該短語并不一定均是指相同的實施例，也不是與其它實施例互斥的獨立的或備選的實施例。本領域技術人員顯式地和隱式地理解的是，本文所描述的實施例可以與其它實施例相結合。

本發(fā)明實施例所描述的終端可以包括智能手機(如Android手機、iOS手機、Windows Phone手機等)、平板電腦、掌上電腦、筆記本電腦、移動互聯(lián)網設備(MID，Mobile Internet Devices)或穿戴式設備等，上述終端僅是舉例，而非窮舉，包含但不限于上述終端。

請參閱圖1，為本發(fā)明實施例提供的一種圖像處理方法的第一實施例流程示意圖。本實施例中所描述的圖像處理方法，包括以下步驟：

101、在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像。

其中，終端在接收到拍攝指令時，可以觸發(fā)快門，在觸發(fā)快門時，可對預覽圖像進行人臉檢測，從而，得到第一人臉圖像，此處，人臉檢測技術屬于現有技術，在此不作過多贅述。當然，在用戶打開前置攝像頭進行自拍的時候，展示預覽圖像，在開始展示預覽圖像到接收到拍攝指令的這段時間內，均可對該預覽圖像進行人臉檢測，之所以選擇在快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像的原因在于，快門觸發(fā)到結束后，得到拍攝圖像，這個拍攝圖像與在快門觸發(fā)時候的預覽圖像比較接近，因為在這段時間之間，人臉移動的位置非常小，而且，在這段時間內，人臉移動的概率低，基本上可以認為是保持不變的。

可選地，上述第一人臉圖像可包含人臉的兩眼位置、嘴唇位置、臉型位置、臉型輪廓、膚色信息(例如，臉部顏色，斑點位置等等)等等，當然，第一人臉圖像還可以每一像素值的位置。

102、在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像。

其中，在快門觸發(fā)結束后，可得到拍攝圖像，即拍攝后得到的圖像，對該拍攝圖像進行人臉檢測，可得到第二人臉圖像。由于預覽圖像與拍攝圖像為不同時刻的圖像，在不同時刻，環(huán)境光線以及人的位置都可能瞬息萬變，因此，兩者不相同。

可選地，在執(zhí)行步驟102的過程中，若對拍攝圖像進行人臉檢測時，未檢測到人臉，則由于預覽圖像中出現過人臉，那么，可將對第一人臉圖像所在位置對應于拍攝圖像中的位置的圖像標記為第二人臉圖像。

103、根據所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功。

可選地，步驟103的具體實施過程可如下：

提取所述第二人臉圖像中的臉型輪廓，判斷所述臉型輪廓是否完整，若否，確認所述人臉檢測失敗。終端可提取對第二人臉圖像進行輪廓提取，當提取的臉型輪廓完整，可認為步驟103中的人臉檢測成功，當提取的臉型輪廓不完整，則確認人臉檢測失敗。例如，用戶在拍攝過程中，若晃動了，導致部分人臉出現在拍攝圖像中，或者，晃動了下，導致拍攝圖像模糊，檢測到的部分人臉(提取到的人臉輪廓也是部分)，甚至無法檢測到人臉。

可選地，步驟103的具體實施過程還可如下：

根據所述第二人臉圖像判斷所述拍攝圖像中是否存在重影，若是，確認所述人臉檢測失敗。終端可檢測拍攝圖像的模糊面積超過預設面積，若是，則可認為拍攝圖像中存在重影，上述預設面積可根據拍攝圖像的總面積進行定義，例如，總面積的5％。當然，上述模糊面積可通過現有的圖像模糊檢測方式加以確定，在此不做過多贅述。

當然，若步驟103中根據第二人臉圖像判斷出人臉檢測失敗，則執(zhí)行步驟104，若成功，則直接對檢測到的人臉進行美顏。

104、若否，根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

可選地，若人臉檢測失敗，則可根據第一人臉圖像確定該拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

具體地，步驟104根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域，可按照如下方式實施：

41)、利用所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中與所述第一人臉圖像相似度最高的目標區(qū)域；

42)、根據所述目標區(qū)域及所述第一人臉圖像的臉型輪廓確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

其中，可根據第一人臉圖像與拍攝圖像進行比對，可采用結構相似性(structural similarity index，SSIM)對兩者進行比對，確定第一人臉圖像在拍攝圖像中相似度最高的目標區(qū)域。其中，該SSIM是一種衡量兩幅圖像相似度的指標。通過該方式，可得到在拍攝圖像中與第一人臉圖像相似度最高的目標區(qū)域。于是，可步驟目標區(qū)域的部分人臉特征(如兩眼位置、嘴唇位置、鼻子位置、眉毛位置)對應在第一人臉圖像中的位置，提取第一人臉圖像的臉型輪廓，當然，該臉型輪廓中包含上述部分人臉特征的對應位置，可根據第一人臉圖像的臉型輪廓和上述部分人臉特征的對應位置，及結合目標區(qū)域的部分人臉特征的位置在拍攝圖像中標記出人臉區(qū)域。即：首先，在目標區(qū)域標記M個特征，然后，在第一人臉圖像中找到與該M個特征對應的M個特征，其次，提取第一人臉圖像的臉型輪廓，最后，根據第一人臉圖像的臉型輪廓及其M個特征和目標區(qū)域的M個特征在拍攝圖像中確定人臉區(qū)域，其中，M為大于0的整數。

105、對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

其中，終端可對拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理，美顏處理的話，可參照現有的美顏算法，而拍攝圖像中的非人臉區(qū)域可不進行美顏處理，當然，也可以對非人臉區(qū)域進行圖像增強(背景會更加清晰)，或者，背景虛化處理(凸顯人臉)。

可選地，終端也可以根據第一人臉圖像對人臉區(qū)域進行美顏處理，例如，可采用第一人臉圖像所采用的美顏算法(或者，算法中使用的參數)對人臉區(qū)域進行美顏處理。又例如，可將第一人臉圖像分為N個不同區(qū)域，也按照相同的分割方式將人臉區(qū)域分為N個不同區(qū)域，將第一人臉圖像中的N個不同區(qū)域中的每一區(qū)域與對應在人臉區(qū)域中的N個不同區(qū)域中的某一區(qū)域進行比對，得到第一人臉圖像中有M個區(qū)域比人臉區(qū)域中對應的區(qū)域清晰，那么，可將該M個區(qū)域替換人臉區(qū)域中對應的區(qū)域，其中，上述N為大于1的整數，M為大于或等于0且小于或者等于N的整數。

進一步地，上述根據第一人臉圖像對拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理可包含如下步驟：

51)、確定所述人臉區(qū)域中的不清晰區(qū)域；

52)、將所述不清晰區(qū)域對應在所述第一人臉圖像中的區(qū)域替換所述不清晰區(qū)域，得到新的人臉區(qū)域；

53)、對所述新的人臉區(qū)域進行美顏處理。

其中，步驟51中，可將人臉區(qū)域劃分為多個區(qū)域，可對每一區(qū)域進行圖像質量評價，可得到多個圖像質量評價值，可設置一個閾值，即第一閾值，大于該第一閾值，可認為是圖像清晰，小于或等于該第一閾值可認為圖像不清晰，其中，對每一區(qū)域進行圖像質量評價的方式可為：可采用一個或者多個圖像質量評價指標指標對每一區(qū)域進行圖像質量評價，圖像質量評價指標可為：平均灰度、熵、邊緣保持度、均方差等等。如此，可分別將多個圖像質量評價值與第一閾值進行比對，小于第一閾值的圖像質量評價值對應的區(qū)域可為不清晰區(qū)域。在步驟52中，可將不清晰區(qū)域與對應在第一人臉圖像中的區(qū)域進行替換，如此，拍攝圖像中的人臉區(qū)域中融合了第一人臉圖像中的區(qū)域，得到新的人臉區(qū)域，可由步驟53對新的人臉區(qū)域進行美顏處理。當然，53中的美顏處理可參照現有技術中的美顏算法。進一步地，可對美顏處理后的新的人臉區(qū)域進行平滑處理。

可選地，上述步驟52將所述不清晰區(qū)域對應在所述第一人臉圖像中的區(qū)域替換所述不清晰區(qū)域，得到新的人臉區(qū)域也可以按照下面方式加以實施：

獲取不清晰區(qū)域對應在第一人臉圖像中的區(qū)域，比較不清晰區(qū)域與該不清晰區(qū)域對應在第一人臉圖像中的區(qū)域之間的清晰度，若不清晰區(qū)域的清晰度小于該不清晰區(qū)域對應在第一人臉圖像的清晰度時，將不清晰區(qū)域對應在第一人臉圖像中的區(qū)域替換不清晰區(qū)域，若不清晰區(qū)域的清晰度大于或等于該不清晰區(qū)域對應在第一人臉圖像的清晰度時，則不執(zhí)行替換過程。

需要說明的是，本發(fā)明實施例主要針對利用美顏相機拍照，具體地，如：利用前置攝像頭進行自拍時，若拍攝過程中，用戶手抖動或者腦袋晃動，導致重影，從而，人臉檢測失敗，或者，在拍攝過程中，若環(huán)境光線驟變也會導致人臉檢測失敗。那么，可利用本發(fā)明實施例提供的上述方法，進行美顏處理。當然，也可以采用后置攝像頭進行自拍或者(拍攝)，即可采用攝像頭旋轉技術，對前置攝像頭和后置攝像頭進行切換，或者，直接采用后置攝像頭拍攝人物。在檢測到人臉的情況下，也可以采用本發(fā)明實施例提供的上述方法，對人臉進行美顏處理。

當然，上述人臉圖像只是針對自拍，或者，對人物進行拍照，本發(fā)明實施例也可以適用于其他物體進行美顏處理，例如，將桌子上放置一個杯子，當識別到該杯子，可按照本發(fā)明實施例對其進行美顏處理。

通過本發(fā)明實施例，在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像，在快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像，根據第二人臉圖像判斷人臉檢測是否成功，若否，根據第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，對拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。從而，可在第二人臉圖像檢測失敗的情況下，利用第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，并對該人臉區(qū)域進行美顏處理，實現更佳的美顏效果。

與上述一致地，請參閱圖2，為本發(fā)明實施例提供的一種圖像處理方法的第二實施例流程示意圖。本實施例中所描述的圖像處理方法，包括以下步驟：

201、在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像。

202、判斷所述第一人臉圖像是否完整。

可選地，若判斷出第一人臉圖像不完整，則不執(zhí)行后續(xù)步驟。但是，由于觸發(fā)了快門，還是會得到拍攝圖像，只是，不會對拍攝圖像進行美顏處理。

其中，可判斷第一人臉圖像是否完整，如提取第一人臉圖像中的臉型輪廓，判斷所述臉型輪廓是否完整，若否，確認所述人臉檢測失敗。終端可提取對第一人臉圖像進行輪廓提取，當提取的臉型輪廓完整，可認為第一人臉圖像完整，當提取的臉型輪廓不完整，則確認第一人臉圖像不完整。例如，用戶在拍照過程中，若晃動了，導致部分人臉出現在拍攝圖像中，或者，晃動了下，導致拍攝圖像模糊，檢測到的部分人臉(提取到的人臉輪廓也是部分)。又如，根據第一人臉圖像判斷拍攝圖像中是否存在重影，若是，確認所述第一人臉圖像不完整。終端可檢測拍攝圖像的模糊面積超過預設面積，若是，則可認為拍攝圖像中存在重影，上述預設面積可根據拍攝圖像的總面積進行定義，例如，總面積的5％。當然，上述模糊面積可通過現有的圖像模糊檢測方式加以確定，在此不做過多贅述。

203、若是，在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像。

204、根據所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功。

205、若否，根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

206、對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

其中，上面未描述的步驟可參照圖1所描述的圖像處理方法中的相應步驟的具體描述。

可選地，若第一人臉圖像不完整，則無法在第二人臉圖像模糊的情況下，實施本發(fā)明實施例所采用的圖像處理方法對拍攝圖像進行美顏處理。因此，本發(fā)明實施例可在預覽圖像中的人臉圖像就不完整時，就放棄對拍攝圖像進行美顏處理，可節(jié)省終端的電量，另外，在預覽圖像中的人臉完整，而拍攝圖像中的人臉不完整時，可根據預覽圖像中的人臉確定拍攝圖像中的人臉，并對拍攝圖像中的人臉進行美顏處理，提升了美顏效果。

與上述一致地，以下為實施上述圖像處理方法的虛擬裝置及實體裝置，具體如下:

請參閱圖3a，為本發(fā)明實施例提供的一種終端的第一實施例結構示意圖。本實施例中所描述的終端，包括：獲取單元301、檢測單元302、判斷單元303、確定單元304和處理單元305，具體如下：

獲取單元301，用于在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像；

檢測單元302，用于在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像；

判斷單元303，用于根據所述檢測單元302檢測到的所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功；

確定單元304，用于若所述判斷單元303的判斷結果為否，根據所述獲取單元301獲取的所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域；

處理單元305，用于對所述確定單元304確定的所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

可選地，所述判斷單元303具體用于：

提取所述第二人臉圖像中的臉型輪廓，判斷所述臉型輪廓是否完整，若否，確認所述人臉檢測失??；

或者，

根據所述第二人臉圖像判斷所述拍攝圖像中是否存在重影，若是，確認所述人臉檢測失敗。

可選地，如圖3b，圖3a中所描述的終端的確定單元304可包括：第一確定模塊3041和第二確定模塊3042，具體如下：

第一確定模塊3041，用于利用所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中與所述第一人臉圖像相似度最高的目標區(qū)域；

第二確定模塊3042，用于根據所述目標區(qū)域及所述第一人臉圖像的臉型輪廓確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

可選地，上述處理單元305具體用于：

根據所述第一人臉圖像對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

進一步可選地，如圖3c，圖3a或圖3b中所描述的終端的處理單元305可包括：第三確定模塊3051、替換模塊3052和處理模塊3053，具體如下：

第三確定模塊3051，用于確定所述人臉區(qū)域中的不清晰區(qū)域；

替換模塊3052，用于將所述不清晰區(qū)域對應在所述第一人臉圖像中的區(qū)域替換所述不清晰區(qū)域，得到新的人臉區(qū)域；

處理模塊3053，用于對所述新的人臉區(qū)域進行美顏處理。

可選地，所述判斷單元303還具體用于：在所述獲取單元301獲取預覽圖像中的第一人臉圖像之后，判斷所述第一人臉圖像是否完整；若所述判斷單元303的判斷結果為是，由所述檢測單元302對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像。

通過本發(fā)明實施例所描述的終端可在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像，在快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像，根據第二人臉圖像判斷人臉檢測是否成功，若否，根據第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，對拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。從而，可在第二人臉圖像檢測失敗的情況下，利用第一人臉圖像確定拍攝圖像中的人臉區(qū)域，并對該人臉區(qū)域進行美顏處理，實現更佳的美顏效果。

請參閱圖4，為本發(fā)明實施例提供的一種終端的第二實施例結構示意圖。本實施例中所描述的終端，包括：至少一個輸入設備1000；至少一個輸出設備2000；至少一個處理器3000，例如CPU；和存儲器4000，上述輸入設備1000、輸出設備2000、處理器3000和存儲器4000通過總線5000連接。

其中，上述輸入設備1000具體可為觸控面板、物理按鍵或者鼠標。

上述輸出設備2000具體可為顯示屏。

上述存儲器4000可以是高速RAM存儲器，也可為非易失存儲器(non-volatile memory)，例如磁盤存儲器。上述存儲器4000用于存儲一組程序代碼，上述輸入設備1000、輸出設備2000和處理器3000用于調用存儲器4000中存儲的程序代碼，執(zhí)行如下操作：

上述處理器3000，用于：

在檢測到快門觸發(fā)時，獲取預覽圖像中的第一人臉圖像；

在所述快門觸發(fā)結束后，對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像；

根據所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功；

若否，根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域；

對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

可選地，上述處理器3000根據所述第二人臉圖像判斷所述人臉檢測是否成功，包括：

提取所述第二人臉圖像中的臉型輪廓，判斷所述臉型輪廓是否完整，若否，確認所述人臉檢測失??；

或者，

根據所述第二人臉圖像判斷所述拍攝圖像中是否存在重影，若是，確認所述人臉檢測失敗。

可選地，上述處理器3000根據所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域，包括：

利用所述第一人臉圖像確定所述拍攝圖像中與所述第一人臉圖像相似度最高的目標區(qū)域；

根據所述目標區(qū)域及所述第一人臉圖像的臉型輪廓確定所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域。

可選地，上述處理器3000對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理，包括：

根據所述第一人臉圖像對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理。

可選地，上述處理器3000根據所述第一人臉圖像對所述拍攝圖像中的人臉區(qū)域進行美顏處理，包括：

確定所述人臉區(qū)域中的不清晰區(qū)域；

將所述不清晰區(qū)域對應在所述第一人臉圖像中的區(qū)域替換所述不清晰區(qū)域，得到新的人臉區(qū)域；

對所述新的人臉區(qū)域進行美顏處理。

可選地，上述處理器3000獲取預覽圖像中的第一人臉圖像之后，還具體用于：

判斷所述第一人臉圖像是否完整；若是，執(zhí)行所述對拍攝圖像進行人臉檢測，得到第二人臉圖像。

本發(fā)明實施例還提供一種計算機存儲介質，其中，該計算機存儲介質可存儲有程序，該程序執(zhí)行時包括上述方法實施例中記載的任何一種圖像處理方法的部分或全部步驟。

盡管在此結合各實施例對本發(fā)明進行了描述，然而，在實施所要求保護的本發(fā)明過程中，本領域技術人員通過查看所述附圖、公開內容、以及所附權利要求書，可理解并實現所述公開實施例的其他變化。在權利要求中，“包括”(comprising)一詞不排除其他組成部分或步驟，“一”或“一個”不排除多個的情況。單個處理器或其他單元可以實現權利要求中列舉的若干項功能。相互不同的從屬權利要求中記載了某些措施，但這并不表示這些措施不能組合起來產生良好的效果。

本領域技術人員應明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、裝置(設備)、或計算機程序產品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。計算機程序存儲/分布在合適的介質中，與其它硬件一起提供或作為硬件的一部分，也可以采用其他分布形式，如通過Internet或其它有線或無線電信系統(tǒng)。

本發(fā)明是參照本發(fā)明實施例的方法、裝置(設備)和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管結合具體特征及其實施例對本發(fā)明進行了描述，顯而易見的，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可對其進行各種修改和組合。相應地，本說明書和附圖僅僅是所附權利要求所界定的本發(fā)明的示例性說明，且視為已覆蓋本發(fā)明范圍內的任意和所有修改、變化、組合或等同物。顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內。