[发明专利]从照片生成3D模型过程中皮肤色度的自动优化方法

说明书

从照片生成3D模型过程中皮肤色度的自动优化方法，它涉及照片生成3D模型中皮肤色度优化的方法，具体涉及一种从照片生成3D模型过程中皮肤色度的自动优化方法。采用以下技术步骤：1.分析输入的人脸照片并得到特征点，对照片进行预处理，将照片中脸的部分做初步图像矫正；2.对三维模型矫正后图像的皮肤色度计算和优化。它能将产生的三维模型贴图中皮肤的色度自动优化，使得脸部模型更加写实逼真。在实际应用中，由于输入的照片因为光线、环境、角度等因素会有千差万别的色度、亮度变化。这个预处理是将照片中脸的部分做初步图像矫正，为后面的色度计算和优化做好准备，确保3D模型中皮肤色度的优化。采用上述技术方案后，本发明将照片中脸的部分做初步图像矫正，为后面的色度计算和优化打基础，可以得到更加优化的色度和亮度。

技术领域

本发明涉及照片生成3D模型中皮肤色度优化的方法，具体涉及一种从照片生成3D模型过程中皮肤色度的自动优化方法。

背景技术

随着元宇宙概念的迅速兴起，每个用户拥有一个与自己高相似度的虚拟数字人形象成为每个用户强烈需求；通用的通过手工或者3D扫描方法制作的虚拟数字人成本高、效率低，因此通过根据人脸平面图片生成人脸3D模型成为一种简单、方便、高效的一种满足普通用户普遍需求的方法。当前市场上存在多种3D模型生成方法，但是这些方法多是基于人脸3D形变统计模型3DMM和生成式对抗网络GAN生成人脸模型，实现过程中会生成人脸(是一个模型)。

人脸3D模型建立的一个关键步骤是从照片生成3D数字人脸模型中：需要预估图片中人脸肤色的色度和亮度，对建立的3D模型进行色彩、亮度的赋值，赋值的过程采用预定赋值和学习赋值的方法同步进行；并可在后期通过人工进行相应的干预和赋值。输入的照片因为光线、环境、角度等因素会有千差万别的色度、亮度变化。这个预处理是将照片中脸的部分做初步图像矫正，为后面的色度计算和优化做好准备，确保3D模型中皮肤色度的优化。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种从照片生成3D模型过程中皮肤色度的自动优化方法，它将照片中脸的部分做初步图像矫正，为后面的色度计算和优化打基础，可以得到更加优化的色度和亮度。

为实现上述目的，本发明采用以下技术步骤：1.分析输入的人脸照片并得到特征点，对照片进行预处理，将照片中脸的部分做初步图像矫正；2.对三维模型矫正后图像的皮肤色度计算和优化。它能将产生的三维模型贴图中皮肤的色度自动优化，使得脸部模型更加写实逼真。

所述的步骤1中照片预处理具体如下：1-1、将原图从RGB(红绿蓝)空间转为HSV色彩空间；1-2、在特征点区域内即人脸的范围，按下面的条件分割出皮肤所在图片中的区域：

S＝Sn(H,S,V)

HminHHmax

VminVVmax

其中，

S是分割出的所有皮肤区域，Sn是以HSV为参数的皮肤区域

Hmin是预设的最小皮肤色调，Hmax是预设的最大皮肤色调，

Vmin是预设的最小皮肤色值，Vmax是预设的最大皮肤色值；

1-3、对于分割出的区域S计算对比度如下：

C＝(m+2*σ)-(m-2*σ)

其中，

σ是图像强度的标准差，

m是图像强度的平均值

1-4、根据步骤1-3得出的对比度做Gamma矫正如下：

Vout＝AV_in^gamma

其中，