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龙图腾网恭喜西安远景网络科技有限公司申请的专利一种图像处理方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114832381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210464073.0，技术领域涉及：A63F13/655；该发明授权一种图像处理方法和系统是由吴仿国设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图像处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种图像处理方法和系统，其中该方法包括：S1接收用户选择的游戏角色脸部模板信息，其中脸部模板信息包括游戏角色标准脸部图像，其中游戏角色标准脸部图像包括脸部轮廓信息和肤色信息；S2接收用户上传的用户人脸图像，对接收到的用户人脸图像进行预处理，得到目标人脸图像；S3根据得到的目标人脸图像进行特征提取处理，得到用户人脸特征信息，并根据得到的用户人脸特征信息获取校正的用户人脸图像；S4将校正的目标人脸图像融合到游戏角色标准脸部图像中，得到用户自定义游戏角色脸部图像。本发明有助于提高游戏角色创建的个性化水平。

本发明授权一种图像处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：S1接收用户选择的游戏角色脸部模板信息，其中脸部模板信息包括游戏角色标准脸部图像，其中游戏角色标准脸部图像包括脸部轮廓信息和肤色信息；S2接收用户上传的用户人脸图像，对接收到的用户人脸图像进行预处理，得到目标人脸图像；S3根据得到的目标人脸图像进行特征提取处理，得到用户人脸特征信息，并根据得到的用户人脸特征信息获取校正的用户人脸图像；S4将校正的目标人脸图像融合到游戏角色标准脸部图像中，得到用户自定义游戏角色脸部图像；其中，步骤S3包括：S31根据目标用户人脸图像进行特征点检测处理，获取目标用户人脸图像的关键点信息；S32并根据得到的关键点信息计算用户人脸的角度特征，其中计算得到的用户角度特征包括用户的左右转头角度和左右歪头角度；S33根据用户人脸的角度特征对目标用户人脸图像进行校正，得到校正的用户人脸图像，包括：当检测到用户的左右转头角度大于设定的转头阈值时，则进一步对用户人脸图像进行转头校正；当检测到用户的左右歪头角度大于设定的歪头阈值时，则进一步对用户人脸图像进行歪头校正；其中，步骤S33中，对用户人脸图像进行转头校正，包括：基于训练好的转头姿态校正模型对目标用户人脸图像进行转头校正，其中转头姿态校正模型的输入为目标用户人脸图像，其中转头姿态校正模型中包含形状校正模型、纹理校正模型和图像变换模型；其中形状校正模型根据目标用户人脸图像进行人脸形状提取处理，得到用户人脸姿态特征，并根据得到的用户人脸姿态特征进行姿态特征校正，得到校正姿态特征，具体包括：提取目标用户人脸图像的姿态特征：qA＝{xA1,yA1,xA2,yA2,…,xAN,yAN}，其中，qA表示目标用户人脸图像的姿态特征，xAn,yAn表示目标用户人脸图像第n个特征点的坐标值，n＝1,2,…,N，N表示特征点的总数；根据提取的姿态特征计算姿态偏移量：qdA＝qA-qmeA；其中qdA表示目标用户人脸图像的姿态偏移量，qmeA表示目标用户人脸图像的平均姿态特征，其中qmeA＝{xmeA,ymeA,xmeA,ymeA,…,xmeA,ymeA}，xmeA,ymeA表示目标用户人脸图像中各特征点的中心点坐标，其中qdA的尺寸为N×1；计算目标用户人脸图像的转头姿态特征投影：其中δA表示目标用户人脸图像的转头姿态特征投影，其中包含有m个标准转头人脸图像的姿态特征的尺寸为N×m；表示第m个标准转头人脸图像的姿态特征，其中的尺寸为N×m，则δJ的尺寸为m×1；根据得到的目标用户人脸图像的转头姿态特征投影计算目标用户人脸图像的标准姿态特征投影：其中δK表示目标用户人脸图像的标准姿态特征投影，λJ表示标准转头姿态特征投影，其中其中DJ包含有m个标准转头人脸图像的姿态偏移量DJ的尺寸为N×m，表示第m个标准转头人脸图像的姿态偏移量，表示第m个标准转头人脸图像的平均姿态特征；λK表示标准正头姿态特征投影，其中其中包含有m个标准正头人脸图像的姿态特征的尺寸为N×m，表示第m个标准转头人脸图像的姿态特征，DK包含有m个标准正头人脸图像的姿态偏移量DK的尺寸为N×m，表示第m个标准正头人脸图像的姿态偏移量，表示第m个标准正头人脸图像的平均姿态特征；根据目标用户人脸图像的标准姿态特征投影计算校正姿态特征：其中qZ表示目标用户人脸图像的校正姿态特征，表示标准正头人脸图像的平均姿态特征， 纹理校正模型根据目标用户人脸图像进行纹理特征提取处理，得到用户人脸纹理特征，并根据得到的用户人脸纹理特征进行纹理特征校正，得到校正纹理特征，具体包括：提取目标用户人脸图像的纹理特征：HA＝{hA1,hA2,…,hAI}，其中hAi表示目标用户人脸图像第i个像素点的纹理特征值，i＝1,2,…I，I表示像素点的总数；根据获取的纹理特征计算纹理偏移量：HdA＝HA-HmeA；其中HdA示目标用户人脸图像的纹理偏移量，HmeA表示目标用户人脸图像的平均纹理特征值，其中根据获取的纹理特征偏移量计算目标用户人脸图像的校正纹理特征：其中，Hz表示目标用户人脸图像的校正纹理特征，HmeK表示平均标准正头纹理特征，其中HmeK为根据m个标准正头人脸图像的纹理特征的平均值所得，表示第c个标准正头人脸图像的纹理特征，c＝1,2,…m；μK包含有m个标准正头人脸图像的纹理偏移量，表示第m标准正头人脸图像的纹理偏移量，表示第m标准正头人脸图像的纹理特征，表示第m标准正头人脸图像的平均纹理特征值；μJ包含有m个标准转头人脸图像的纹理偏移量，表示第m标准转头人脸图像的纹理偏移量，表示第m标准转头人脸图像的纹理特征，表示第m标准转头人脸图像的平均纹理特征值；图像变换模型根据得到的校正姿态特征和校正纹理特征对目标人脸图像进行变换，得到校正的用户人脸图像，具体包括：根据目标用户人脸图像的校正姿态特征qZ和目标用户人脸图像的校正纹理特征Hz，利用图像拟合模型，对目标用户人脸图像进行迭代变换，以使得目标用户人脸图像对应姿态特征和纹理特征趋近于校正姿态特征qZ和校正纹理特征Hz，最终根据迭代变换的结果得到校正的用户人脸图像。

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