[发明专利]人脸图像高光分量去除装置和方法、存储介质产品

说明书

一种人脸图像高光分量去除装置和方法、存储介质产品。该人脸图像高光分量去除装置包括全局估计模块、局部修正模块和高光分量去除模块。全局估计模块配置为基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值；局部修正模块配置为基于图像颜色值获取人脸图像皮肤区域的高光概率值，并基于高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正粗略数值，以获取高光分量的修正数值；高光分量去除模块配置为基于修正数值去除人脸图像的高光分量。该人脸图像高光分量去除装置和方法提升了上述装置和方法的通用性和精确性。

技术领域

本公开的实施例涉及一种人脸图像高光分量去除装置和方法、存储介质产品。

背景技术

由于人脸的部分区域(例如，鼻尖、额头、苹果肌等区域，参见图6(a))存在油光，使得所获取的人脸图像的颜色值(例如，RGB值)不仅包括与皮肤颜色相关的漫反射分量，还会包括与在拍摄人脸图像时照射到人脸上的光源的颜色相关的非漫反射分量(也即，镜面反射分量)，上述人脸图像的颜色值所包含的非漫反射分量也被称为高光分量或高光噪声。例如，在拍摄人脸图像时照射到人脸上的光源的颜色为白色的情况下，上述非漫反射分量将使得人脸图像的部分区域的颜色相比于皮肤颜色偏白。高光分量或高光噪声会影响人脸的纹理特征，并使得人脸检测或识别的性能下降。去除人脸的高光分量将有助于提升人脸图片质量以及人脸识别准确性。

发明内容

本公开的一个实施例提供了一种人脸图像高光分量去除装置，该人脸图像高光分量去除装置包括全局估计模块、局部修正模块和高光分量去除模块。全局估计模块配置为基于人脸图像皮肤区域的图像颜色值和高光分量颜色值的经验值估计人脸图像皮肤区域的高光分量的粗略数值；局部修正模块配置为基于图像颜色值获取人脸图像皮肤区域的高光概率值，并基于高光概率值和人脸皮肤颜色值的连续特性修正粗略数值，以获取高光分量的修正数值；高光分量去除模块配置为基于修正数值去除人脸图像的高光分量。

例如，在本公开的一个实施例提供的人脸图像高光分量去除装置中，所述全局估计模块配置为基于所述图像颜色值和所述高光分量颜色值的经验值、使用非负矩阵分解法估计所述粗略数值。

例如，在本公开的一个实施例提供的人脸图像高光分量去除装置中，使用非负矩阵分解法估计所述粗略数值包括：基于所述图像颜色值和所述高光分量颜色值的经验值，通过迭代，最优化由所述人脸图像皮肤区域的所述图像颜色值构成的图像颜色值矩阵、系数矩阵和基矩阵构成的全局估计模块代价函数，以将所述人脸图像皮肤区域的所述图像颜色值构成的所述图像颜色值矩阵分解为所述系数矩阵和所述基矩阵的乘积，并由此获取所述粗略数值，所述全局估计模块代价函数包括稀疏性惩罚项。

例如，在本公开的一个实施例提供的人脸图像高光分量去除装置中，所述图像颜色值矩阵A_n,c与所述系数矩阵B_n,m和所述基矩阵C_m,c满足以下条件：

A_n,c＝B_n,m×C_m,c

所述全局估计模块代价函数F_g满足以下条件：

F_g＝||A_n,c-B_n,m×C_m,c||²+λ×||B_n,m||

其中，λ为稀疏性系数，n为所述人脸图像皮肤区域的像素个数，c为所选用的颜色模式表示颜色值使用的颜色分量个数，m为表示任一所述颜色分量所使用的基的个数，所述m为大于2的整数。

例如，在本公开的一个实施例提供的人脸图像高光分量去除装置中，所述图像颜色值矩阵A_n,c与所述系数矩阵B_n,m和所述基矩阵C_m,c分别满足以下条件：