[发明专利]一种数字图像的快速美容方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，特别是一种数字图像的快速美容方法。

背景技术

随着科技的进步，越来越多载有高清或者微型摄像头或者图像获取装置的设备出现。如数码相机，手机，平板，甚至是笔记本等等。无论是摄像设备的像素、光圈或者是拍摄环境的光线、平稳度甚至是设备的I/O性能等都会对成像质量造成影响，带来的结果是成像与现实世界真实画面有差距。这种差距可能与设备使用者的意愿相违背，或者是达不到使用者的美观要求。由此衍生出来的各种图像后期处理软件，通过能图像进行色彩上的处理，使得图像在视觉上达到相比原始图像更加符合使用者审美观的效果。

但是许多处理方式由于在图像的智能检测方面做的不到位，或者处理方法不正确或者是处理过程复杂，耗时太久而造成图像达不到使用者要求，甚至是使处理后的图像往“丑”的方向进一步发展。

综上所述，目前的一些对图像美容方面的技术还远不能满足人们的需要，开发一种高效、有效的美容方法很有必要。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种效率较高的并且效果明显的数字图像的快速美容方法，可很大程度上对图像进行美化，使得图像更加符合使用者的审美观念，并且通过对原始图像进行肤色识别，使算法不对黑色像素进行处理，从而保留了头发、眼睛等关键部位不被处理，使得整个美容的效果更佳、更自然。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种数字图像的快速美容方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.从本地或远程读取原始图像；

步骤2.对原始图像进行高斯模糊处理，得到模糊图像；

步骤3.依次提取原始图像单个像素的绿色通道值G，该绿色通道与所述模糊图像的对应像素进行线性光混合，得到第一绿色通道值G1；

步骤4.所述经过线性光混合后的第一绿色通道值G1与其自身G1进行连续的强光混合，得到第二绿色通道值G2；

步骤5.将第二绿色通道值G2与高斯模糊后的红色通道值R和蓝色通道值B相结合，计算出第三绿色通道值G3；

步骤6.对原始图像进行颜色映射，得到美白图像；

步骤7.对原始图像进行肤色识别，得到对应的肤色概率值；

步骤8.以所述第三绿色通道值G3与对应的肤色概率值相乘得到的积作为透明度，对原始图像与所述美白图像进行透明度混合，形成美容图像。

作为优选，所述步骤3中线性光混合的公式为：

G1＝(2*G-2*fg+1)/2

其中，G1是指单个像素经过线性光混合后的绿色通道的颜色值，G是指单个像素的原始图像的绿色通道的颜色值，fg是指步骤2中高斯模糊后的图像中对应相同位置的像素的绿色通道的颜色值。

作为优选，所述步骤4中的连续的强光混合，其连续次数为1至10次。

作为优选，所述步骤4中强光混合的公式为：

resultColor＝((base)＜＝128？(base)*(base)/128：255-(255-(base))*(255-(base))/128)

其中，resultColor为强光计算后的结果，base为步骤3中线性光混合计算后得到的G1。

作为优选，所述步骤5中的计算方法为：

if(Red＜0.5)

{

alphaValue＝1.0-(0.5-Red)*2.0；

}

Else

{

alphaValue＝1.0；

}

G3＝G2*max(0.0，alphaValue-Blue*0.0019608)；

其中，G3为第三绿色通道值，G2的初始值为所述步骤4中强光混合计算的结果，Red为高斯模糊后的红色通道的值，Blue为高斯模糊后的蓝色通道的值。

作为优选，所述步骤6中，对原始图像进行颜色映射，得到美白图像；其中，颜色映射的公式为：

oralColor＝arrayCurve[oralColor]；

其中arrayCurve为预定的一组颜色映射，oralColor为原始图像中单个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色值。

作为优选，所述的步骤7中对原始图像进行肤色识别，得到对应的肤色概率值，进一步包括以下步骤：

步骤71.对图像进行人脸识别，获取人脸区域；

步骤72.对所述的人脸区域进行均值计算，获取平均肤色；

步骤73.根据所述的平均肤色计算当前图像的肤色概率映射表；