[发明专利]基于多特征图层融合的人脸图像还原方法、系统及终端

权利要求书

1.基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，包括以下步骤：

获取至少两个原始人脸图像，并对所有的原始人脸图像进行空间配准后得到统一视角下的目标人脸图像；

提取不同目标人脸图像的原始轮廓图层、原始灰度图层、原始RGB图层；

将所有的原始轮廓图层融合得到还原轮廓图层；

将所有的原始灰度图层融合得到融合灰度图层，并依据还原轮廓图层从融合灰度图层中截取得到还原灰度图层；

将所有的原始RGB图层融合得到与还原灰度图层对应的还原RGB图层；

将还原灰度图层、还原RGB图层重叠在还原轮廓图层后，得到还原图像。

2.根据权利要求1所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述原始轮廓图层融合得到还原轮廓图层的过程具体为：

提取各个原始轮廓图层中不同五官部位的轮廓曲线，并将同一五官部位对应的所有轮廓曲线以同一中心重叠，得到集成线轮廓；

筛选出集成线轮廓中所有的非集成重叠为单一轮廓线的分散轮廓段，剩余为集成轮廓段；

选取分散轮廓段中离散值最小所对应的分散轮廓线作为基准轮廓线，并计算所有剩余分散轮廓线的统一节点相对于基准轮廓线的基准节点的偏离均值；

根据偏离均值确定统一节点所对应的集成节点，将所有的集成节点拟合形成集成轮廓线；

将所有的集成轮廓线嵌入集成轮廓段中对应位置得到同一五官部位的还原轮廓曲线，并将不同五官部位的还原轮廓曲线融合后得到还原轮廓图层。

3.根据权利要求2所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述基准轮廓线的选取过程具体为：

选取其中一个分散轮廓线作为当前分散轮廓线；

依据剩余分散轮廓线计算得到的离散值为当前分散轮廓线对应的离散值；

将所有分散轮廓线对应的离散值对比，选取离散值最小的分散轮廓线作为基准轮廓线。

4.根据权利要求2所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述统一节点、基准节点的形成过程具体为：

以集成线轮廓的重叠中心为原点作标定射线；

选取标定射线与剩余分散轮廓线的交点为对应剩余分散轮廓线的统一节点；

选取同一标定射线与基准轮廓线的交点为基准节点。

5.根据权利要求2所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述偏离均值的计算过程具体为：

其中，表示偏离均值；d_n表示第n个统一节点与基准节点的距离；ε_n表示第n个统一节点的偏离系数，且ε₁、ε₂…ε_n呈递增或递减变化；n表示统一节点的数量。

6.根据权利要求1-5任意一项所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述原始灰度图层融合得到融合灰度图层的过程具体为：

根据标准灰度级差从原始灰度图层中提取得到灰度梯度图；

提取灰度梯度图中心至边缘各个方向的梯度灰度直方图；

对所有原始灰度图层中同一方向的梯度灰度直方图进行均值计算，得到均值直方图；

依据均值直方图中各个梯度的灰度值拟合得到对应方向的灰度变化曲线；

根据灰度变化曲线对相应方向的灰度值进行灰度均衡化处理，得到融合灰度图层。

7.根据权利要求1-5任意一项所述的基于多特征图层融合的人脸图像还原方法，其特征是，所述原始RGB图层融合得到还原RGB图层的过程具体为：

根据同一目标人脸图像中的原始RGB图层、原始灰度图层提取同一像素点的RGB-灰度数据对，所有目标人脸图像中同一像素点的RGB-灰度数据对形成RGB-灰度数据组；

根据所有像素点的RGB-灰度数据组训练得到RGB值与灰度值的映射关系；

根据映射关系和还原灰度图层进行RGB值还原后得到还原RGB图层。