本技術涉及人工智能，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置、電子設備和計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、本部分旨在為權利要求書中陳述的本技術的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

2、觸覺渲染是一種觸覺再現技術，指通過多媒體設備模擬觸覺反饋的技術，讓用戶感知到觸覺體驗，以增強用戶在虛擬現實等場景中的身臨其境的感覺。

3、目前觸覺渲染是一種數據驅動的觸覺渲染辦法，然而數據驅動的觸覺渲染方法受限于數據的獲取，因為獲取真實的觸覺信息和材質表面信息需要使用精細的傳感器和高精度的數據采集設備(例如是觸覺紋理采集設備)，但這些設備價格昂貴且使用成本高，極大地限制了其在大規模研究和應用中的使用。

4、要推動觸覺渲染技術的發展，需要進一步降低數據采集和處理的成本，并探索更高效的數據獲取和處理方式。

技術實現思路

1、本技術的目的在于提供一種圖像處理方法、裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，能夠通過訓練完成的神經網絡模型訓練材質的材質紋理圖像為該材質生成真實的表面形貌圖。

2、本技術的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本技術的實踐而習得。

3、本技術實施例提供了一種圖像處理方法，包括：獲取訓練材質紋理圖像以及所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖；通過第一網絡模型中的生成器對所述訓練材質紋理圖像進行處理，以生成所述訓練材質紋理圖像對應的預測表面形貌圖；通過所述第一網絡模型中的判斷器將所述預測表面形貌圖與所述實際表面形貌圖進行比較，以確定所述預測表面形貌圖為所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖的概率；通過所述概率對所述第一網絡模型的判斷器和生成器進行訓練，以使所述生成器生成的預測表面形貌圖與所述訓練材質紋理圖像的真實的表面形貌圖對應。

4、在一些實施例中，所述方法還包括：獲取第一材質的第一材質紋理圖像；通過訓練完成的所述生成器對所述第一材質紋理圖像進行處理，以生成所述第一材質紋理圖像對應的第一表面形貌圖；獲取表面形貌圖與觸覺刺激信號之間的目標映射關系；根據所述目標映射關系，確定所述第一表面形貌圖對應的第一觸覺刺激信號強度；通過所述第一觸覺刺激信號強度對第一對象進行觸覺反饋，以模擬所述第一對象觸摸所述第一材質時的觸覺。

5、在一些實施例中，根據所述目標映射關系，確定所述第一表面形貌圖對應的第一觸覺刺激信號強度，包括：確定所述第一材質紋理圖像對應的第一紋理梯度曲線；獲取紋理梯度曲線與觸覺感知強度之間的第一映射關系；獲取所述觸覺感知強度與所述觸覺刺激信號之間的第二映射關系，所述目標映射關系由所述第一映射關系和所述第二映射關系確定的；通過所述第一映射關系，確定所述紋理梯度曲線對應的第一感知強度；通過所述第二映射關系，確定所述第一感知強度對應的所述第一觸覺刺激信號強度。

6、在一些實施例中，獲取所述觸覺感知強度與所述觸覺刺激信號之間的第二映射關系，包括：對實驗對象進行所述觸覺刺激信號的絕對閾值探測實驗，確定引起所述實驗對象觸覺感覺的最小刺激信號強度；對所述實驗對象進行所述觸覺感知信號的差別閾值實驗，確定引起觸覺感覺之后所述實驗對象感覺到刺激強度變化的最小刺激信號強度間隔；以所述最小刺激信號強度為起始值、按照所述最小刺激信號強度間隔為強度間隔對所述實驗對象進行觸覺刺激振幅實驗，以確定各個實驗對象在不同刺激強度下對應的觸覺感知強度；對所述各個實驗對象在不同刺激強度下對應的觸覺感知強度進行擬合，以確定所述觸覺感知強度與所述觸覺刺激信號之間的第二映射關系。

7、在一些實施例中，獲取紋理梯度曲線與所述觸覺感知強度之間的第一映射關系，包括：確定所述訓練材質紋理圖像的實際表面形貌圖的實際紋理梯度曲線；獲取所述訓練材質紋理圖像對應的實際觸覺感知強度；通過第二網絡模型對所述訓練材質紋理圖像的實際紋理梯度曲線進行處理，以預測所述訓練材質紋理圖像對應的預測觸覺感知強度；通過所述實際觸覺感知強度和所述預測觸覺感知強度對所述第二網絡模型進行訓練，以獲得訓練完成的所述第二網絡模型，其中所述訓練完成的所述第二網絡模型用于對所述第一映射關系進行描述。

8、本技術提供了一種觸覺渲染方法，包括：獲取第二材質的第二材質紋理圖像；確定所述第二材質紋理圖像對應的第二表面形貌圖；獲取表面形貌圖與觸覺刺激信號之間的目標映射關系；根據所述目標映射關系，確定所述第二表面形貌圖對應的第二觸覺刺激信號強度；通過所述第二觸覺刺激信號強度對第二對象進行觸覺反饋，以模擬所述第二對象觸摸所述第二材質時的觸覺。

9、在一些實施例中，確定所述第二材質紋理圖像對應的第二表面形貌圖，包括：獲取訓練材質紋理圖像以及所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖；通過第一網絡模型中的生成器對所述訓練材質紋理圖像進行處理，以生成所述訓練材質紋理圖像對應的預測表面形貌圖；通過所述第一網絡模型中的判斷器將所述預測表面形貌圖與所述實際表面形貌圖進行比較，以確定所述預測表面形貌圖為所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖的概率；通過所述概率對所述第一網絡模型的判斷器和生成器進行訓練；通過訓練完成的所述生成器對所述第二材質紋理圖像進行處理，以生成所述第二表面形貌圖。

10、本技術實施例提供了一種圖像處理裝置，包括：訓練材質紋理圖像獲取模塊、預測表面形貌圖生成模塊、比較模塊以及訓練模塊。

11、其中，所述訓練材質紋理圖像獲取模塊用于獲取訓練材質紋理圖像以及所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖；所述預測表面形貌圖生成模塊可以用于通過第一網絡模型中的生成器對所述訓練材質紋理圖像進行處理，以生成所述訓練材質紋理圖像對應的預測表面形貌圖；所述比較模塊可以用于通過所述第一網絡模型中的判斷器將所述預測表面形貌圖與所述實際表面形貌圖進行比較，以確定所述預測表面形貌圖為所述訓練材質紋理圖像對應的實際表面形貌圖的概率；所述訓練模塊可以用于通過所述概率對所述第一網絡模型的判斷器和生成器進行訓練，以使所述生成器生成的預測表面形貌圖與所述訓練材質紋理圖像的真實的表面形貌圖對應。

12、本技術提供了一種觸覺渲染裝置，包括：第二材質紋理圖像獲取模塊、第二表面形貌圖、目標映射關系獲取模塊、第二觸覺刺激信號強度確定模塊以及第二觸覺反饋模塊。

13、其中，第二材質紋理圖像獲取模塊可以用于獲取第二材質的第二材質紋理圖像；第二表面形貌圖可以用于確定所述第二材質紋理圖像對應的第二表面形貌圖；目標映射關系獲取模塊可以用于獲取表面形貌圖與觸覺刺激信號之間的目標映射關系；第二觸覺刺激信號強度確定模塊可以用于根據所述目標映射關系，確定所述第二表面形貌圖對應的第二觸覺刺激信號強度；第二觸覺反饋模塊可以用于通過所述第二觸覺刺激信號強度對第二對象進行觸覺反饋，以模擬所述第二對象觸摸所述第二材質時的觸覺。

14、本技術實施例提出一種電子設備，該電子設備包括：存儲器和處理器；所述存儲器用于存儲計算機程序指令；所述處理器調用所述存儲器存儲的所述計算機程序指令，用于實現上述任一項所述的圖像處理方法。

15、本技術實施例提出一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，實現如上述任一項所述的圖像處理方法。

16、本技術實施例提出一種計算機程序產品或計算機程序，該計算機程序產品或計算機程序包括計算機程序指令，該計算機程序指令存儲在計算機可讀存儲介質中。從計算機可讀存儲介質讀取該計算機程序指令，處理器執行該計算機程序指令，實現上述圖像處理方法。

17、本技術實施例提供的圖像處理方法、裝置及電子設備和計算機可讀存儲介質，一方面能夠通過訓練材質紋理圖像和該訓練材質紋理圖像的實際表面形貌圖訓練第一網絡模型，以便通過該第一網絡模型和任意材質的材質紋理圖像為該材質生成實際的表面形貌圖，以便根據該表面形貌圖進行觸覺渲染；另一方面，本技術是通過生成器和判斷器不停的對抗以進行訓練，從而提高了生成器生成的表面形貌圖的真實概率。

18、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性的，并不能限制本技術。