[发明专利]实现人脸图像快速融合的方法

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，其公开了一种实现人脸图像快速融合的方法，解决传统技术中专业图像处理软件操作复杂、处理效率低的问题。在本发明中，首先对给定的目标图像和背景图像分别进行人脸检测获得对应人脸特征坐标；然后，对得到的两组人脸特征坐标进行归一化表示；同时分别对目标图像和背景图像的面部朝向姿态进行估计，进而对目标图像进行单应变换；接着，以背景图像中的脸部特征点为基准，对目标图像中的脸部特征点进行变形拉伸；最后，对变换后的目标图像和背景图像进行自动图像分割，并对图像分割应用一个以像素点距特征边界距离为因子的指数衰减渐变系数模板，从而最终得到融合了目标图像脸部图像的背景图像。

技术领域

本发明涉及一种利用深度学习和数字图像处理技术实现人脸图像快速融合的方法，属于图像处理技术领域。

背景技术

随着电影、电视等娱乐业的快速发展，以及电脑和图像处理技术的日益普及，年轻人尤其是青少年们对动画、电影、电视剧中明星的痴迷日益高涨，尤其是各种穿越剧的走热，出现了很多利用Photoshop、美图秀秀等专业图像处理软件对剧中图像进行PS，从而获得自己也是剧中人的效果图。此外，在众多“拍客”和“单反迷”以及各种影楼中，也存在着大量的“快速PS制作”需求，以满足各种背景图像下的照片效果。

但是，Photoshop类软件一方面要求操作人员具有一定的电脑知识和图像处理技术基础，一般难以满足普通大众消费者特定的需求；另一方面在操作时费时费力，对每一幅图像都要进行复杂的操作，难以实现自动化，不能满足互联网和大数据时代的高效、批量处理等要求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提出一种实现人脸图像快速融合的方法，解决传统技术中专业图像处理软件操作复杂、处理效率低的问题。

本发明解决上述技术问题所采用的方案是：

实现人脸图像快速融合的方法，包括以下步骤：

A、对给定的目标图像和背景图像分别进行人脸检测，获得对应的目标图像脸部特征点以及背景图像脸部特征点；

B、对步骤A中得到的目标图像脸部特征点和背景图像脸部特征点进行归一化处理；

C、对目标图像脸部姿态和背景图像脸部姿态分别进行估计，基于目标图像脸部姿态和背景图像脸部姿态的差值对目标图像进行单应变换；

D、以背景图像脸部特征点为基准对目标图像进行弹性拉伸变形变换；

E、建立背景图像脸部区域的纹理特征并映射到目标图像的脸部区域；

F、建立图像混合平滑系数模板，利用所述平滑系数模板来混合经过变形变换后的目标图像脸部区域，得到脸部区域置换后的背景图像。

作为进一步优化，步骤A中，对给定的目标图像和背景图像分别利用深度学习的方法进行人脸检测，以获得对应的目标图像脸部特征点以及背景图像脸部特征点。

作为进一步优化，步骤B中，所述对目标图像脸部特征点和背景图像脸部特征点进行归一化处理，具体包括：

通过分别对目标图像脸部特征点和背景图像脸部特征点坐标进行归一化表示，并以特征点重心为坐标系原点，双眼连线方向和脸部纵向方向分别为Y轴、X轴，建立归一化坐标系，基于此归一化坐标系对目标图像和背景图像进行缩放。

作为进一步优化，步骤C中，对目标图像脸部姿态和背景图像脸部姿态分别进行估计，基于目标图像脸部姿态和背景图像脸部姿态的差值对目标图像进行单应变换；使得目标图像中的脸部姿态与背景图像中的脸部姿态对齐。

作为进一步优化，步骤D中，所述以背景图像脸部特征点为基准对目标图像进行弹性拉伸变形变换，具体包括：