[发明专利]人脸图像美化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理和模式识别领域，尤其是涉及一种人脸图像美化 方法。

背景技术

近几年，随着智能手机的飞速发展，人们对手机功能的需求越来越多样化。 智能手机一个重要的功能是自拍。利用手机拍摄下来的照片可应用于制作头 像、社交网络分享等诸多领域。在智能手机上实现自拍图像的“美颜”处理， 即对人脸图像的美化处理，更加是人们关注的重点，美颜相机随之走入大众的 视野。

在针对用户的面部特征，美颜相机拍照后默认的效果就是经过“磨皮”， 并且脸部拍摄暗影被加亮。为了便于使用，美颜相机减掉自拍软件通常设定的 拍前选项。再比如，简化拍摄后的各种特效选择，只有美化程度的选择；还有， 在面部肤色、黑眼圈、祛痘，祛斑等肤色修饰上，用户需要自己手动调节设置 参数。但是，实际情况中，磨皮都是针对整幅图像进行磨皮，一方面处理速度 减慢，一方面会造成背景虚化，缺乏真实性。再者过度磨皮会造成图像处理效 果视觉上的僵硬与过度不自然。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种人脸图像美化方法，旨在提高图像 处理的精确度，使得处理效果更加自然、真实。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是一种人脸图像美化方法， 包括以下步骤：a.通过人脸识别算法确定待处理图像的人脸区域，并对检测出来 的人脸区域进行轮廓提取，将人脸区域与图像背景进行剥离；b.通过颜色阈值 分割来提取该图像的肤色区域；c.对提取的肤色区域进行图像磨皮处理；以及 d.对图像边缘进行羽化处理和边缘增强。

在本发明的一实施例中，该步骤a包括以下步骤：将该图像转化成灰度图 像进行处理；对转化后的灰度图像进行灰度直方图均衡化处理；通过边缘检测 提取图像的闭合区域；对各个闭合区域进行模式匹配，找到匹配的闭合区域； 标识检测出来的闭合区域；以及计算标记的闭合区域的面积，保留面积最大的 闭合区域，将其作为人脸轮廓区域。

在本发明的一实施例中，对各个闭合区域进行模式匹配的步骤包括使用经 过训练的Haar分类器来进行模式匹配。

在本发明的一实施例中，该步骤b是在HSV空间进行。

在本发明的一实施例中，该步骤b包括以下步骤：将图像从RGB模型转换 为YCbCr模型，且只采取Cr分量作为辅助；定义Cr分量大约在140～160之间 的像素点为肤色区域。

在本发明的一实施例中，该步骤b包括以下步骤：利用中值滤波器滤除处 理过程中的噪声；以及对标记的特征区域利用高宽度之比和面积两个指数来进 一步简化特征区域。

在本发明的一实施例中，该步骤c是使用双边滤波算法，且结合图像的空 间邻近度和像素值相似度，同时考虑空域信息和灰度相似性，进行图像磨皮处 理。

在本发明的一实施例中，该步骤d中，对图像边缘进行羽化处理的步骤包 括：采用x方向和y方向上的两个一维的高斯滤波器，分别对图像的x,y方向 进行高斯卷积；计算中心点(x,y)周围的周围相邻像素点的权重矩阵，且对计 算出来的权重矩阵进行加权平均；以及对图像中各像素值都乘以其权重值即得 到其模糊值，得到高斯模糊后图像f(x,y)。

在本发明的一实施例中，该步骤d中，对图像边缘进行边缘增强的步骤包 括：检测图像边缘而得到边缘图像；以及将检测到的边缘图像再叠加到原图上 得到输出图像。

在本发明的一实施例中，使用Sobel算子检测图像边缘。

本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，通过人脸识别与精 确定位，可以实现人脸区域与背景的分离，重点对人脸区域进行处理，提高处 理的精确度和处理速度，防止背景虚化。

附图说明

为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发 明的具体实施方式作详细说明，其中：

图1示出本发明一实施例的人脸图像美化方法流程图。

图2示出本发明一实施例的人脸图像美化方法的人脸识别流程。

图3示出本发明一实施例的人脸图像美化方法的肤色检测流程。

图4示出本发明一实施例的人脸图像美化方法的边缘羽化和边缘增强流 程。

图5示出根据本发明一实施例的人脸图像美化方法的HSV空间示意图。

图6示出根据本发明一实施例的Sobel算子卷积模板。

具体实施方式