專利名稱：面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法。

背景技術(shù)：
不同于《喜羊羊與灰太狼》等影視動(dòng)漫音像作品，受制于無線網(wǎng)絡(luò)的傳輸速度，特別是手機(jī)屏幕尺寸和手機(jī)的計(jì)算能力，手機(jī)動(dòng)漫人物多以畫面夸張、個(gè)性明朗、令人愉悅?cè)?。手機(jī)動(dòng)畫作品十分追求新的創(chuàng)意，而不以畫面的精細(xì)、層次的繁復(fù)取勝。
在當(dāng)前計(jì)算機(jī)技術(shù)的支持下，大量音像畫面多以彩色、完全真實(shí)、顯露全部細(xì)節(jié)的數(shù)字彩色畫面出現(xiàn)，但是我們認(rèn)為不同年齡、不同層次、處于不同時(shí)間段的手機(jī)用戶，也需要亦莊亦諧、不同風(fēng)格的電子資訊，從而給手機(jī)用戶的生活帶來更豐富的姿色和更輕快的歡笑。
如果能夠?qū)⒆陨砘蚴烊说男は裾掌糜?jì)算機(jī)圖像技術(shù)，對(duì)臉部易容，或使眼睛、鼻子、嘴巴等臉部器官變形，改造成為有趣的動(dòng)漫臉譜，在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中通過彩信等方式發(fā)送給親戚、朋友，這會(huì)使收信人覺得十分有趣，從而提升手機(jī)用戶的積極性，興趣盎然、樂此不疲地參與其中，豐富手機(jī)用戶的文化生活，創(chuàng)造良好的社會(huì)價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
為使肖像中的眼睛、鼻子、嘴巴等臉部器官通過圖像技術(shù)實(shí)現(xiàn)搞笑(變形處理)的效果，首先必需實(shí)現(xiàn)臉部器官的定位，為此，有必要提出一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，從而得以進(jìn)而將人物肖像改造成滑稽的手機(jī)動(dòng)漫臉譜。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決技術(shù)問題是提供一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法。本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是 一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1基于人物肖像圖像構(gòu)造臉部器官特征矩陣，臉部器官特征矩陣表示為

其中7個(gè)行向量依次分別表征左眉、左眼、右眉、右眼、嘴唇、鼻子、臉在人物肖像圖像中的幾何位置； 步驟2對(duì)原人物肖像圖像劃定臉頰區(qū)域，然后進(jìn)行灰度化處理 a)拖動(dòng)鼠標(biāo)大致劃定臉頰區(qū)域(參見圖1a)； b)對(duì)原圖像的每一個(gè)像點(diǎn)進(jìn)行灰度化處理，處理后的像點(diǎn)的灰度值I＝0.3B+0.59G+0.11R，其中R、G、B為原人物肖像圖像像點(diǎn)的像素的三個(gè)分量；從而獲得灰度圖像； 步驟3構(gòu)建垂直方向特征帶 圖像銳化處理 采用以下公式對(duì)灰度圖像進(jìn)行銳化處理 處理后圖像的坐標(biāo)為(i，j)的點(diǎn)的像素值
其中T1為第一門限值，f(i，j)表示灰度圖像在坐標(biāo)為(i，j)的點(diǎn)的像素值，G[f(i，j)]＝|f(i，j)-f(i+1，j)|+|f(i，j)-f(i，j+1)|；T1＝30，C＝80； a)對(duì)灰度圖像在臉頰范圍內(nèi)執(zhí)行3次所述的銳化處理，以凸現(xiàn)圖像輪廓； b)統(tǒng)計(jì)全圖中具有最大灰度值的行所對(duì)應(yīng)的最大灰度值 式中W為圖像寬度， c)對(duì)銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
T2為第二門限值，T2＝0.2； d)將相鄰Gj為1的各行合并成若干Y方向的特征分布帶YB1～YBn； e)當(dāng)上一特征帶的底和下一特征帶的頂相距小于第三門限值T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的垂直方向特征帶YB1～YBm；第三門限值T3取值為8。
步驟4構(gòu)建水平方向特征帶 a)選定一個(gè)已經(jīng)獲得的垂直方向特征帶，對(duì)所選的垂直方向特征帶執(zhí)行3次所述的銳化處理； b)統(tǒng)計(jì)所選的垂直方向特征帶中具有最大灰度值的列所對(duì)應(yīng)的最大灰度值式中h為所選的垂直方向特征帶的高度； c)對(duì)所選的垂直方向特征帶銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
式中h為所選的垂直方向特征帶的高度，T2為第二門限值； d)將相鄰G1j為1的各列合并成n1個(gè)水平方向的特征分布帶XB1～XBn1； e)當(dāng)上一特征帶的右界和下一特征帶的左界相距小于T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的m1個(gè)水平方向特征帶XB1～XBm1，m1≤n. f)選擇另一垂直方向特征帶，直到遍歷全部垂直分別帶； 步驟5設(shè)計(jì)篩選規(guī)則，篩選矩形塊 在垂直方向特征帶和水平方向特征帶相交所形成的候選矩形塊中，根據(jù)器官中心是否處于該候選矩形塊中為準(zhǔn)則，篩除無效的候選矩形塊，從而留下有效候選矩形塊； 步驟6計(jì)算器官中心位置以有效候選矩形塊的幾何中心位置作為器官實(shí)際中心，以各器官實(shí)際中心和各器官模板中心的差值修正器官特征矩陣，各器官模板中心是由最初給定的臉部器官特征矩陣計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)各器官的中心點(diǎn)； 步驟7勾畫器官位置根據(jù)修正后的臉部器官特征矩陣用橢圓曲線依次連接臉部器官特征矩陣中的特征點(diǎn)，得到各個(gè)器官所在位置的輪廓曲線。
本發(fā)明的有益效果 本發(fā)明公開了一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，它是臉部變形、器官移位、假面易容等通過計(jì)算機(jī)創(chuàng)作手機(jī)動(dòng)畫臉譜的基礎(chǔ)。



圖1為采用本發(fā)明中的方法對(duì)實(shí)際圖像進(jìn)行處理的效果圖。圖a原圖及大致劃定臉頰；圖b為經(jīng)過微分操作后顯現(xiàn)高亮度特征區(qū)，圖c為Y、X方向亮度帶和候選矩形塊，圖d為有效塊及距離D1、D2和D3，圖e為實(shí)際的特征帶分布一例，圖f為實(shí)際定位結(jié)果一例
圖2本發(fā)明方法的流程圖。

具體實(shí)施例方式 實(shí)施例1 一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，其特征在于，包括以下步驟 步驟1基于人物肖像圖像構(gòu)造臉部器官特征矩陣，臉部器官特征矩陣表示為

其中7個(gè)行向量依次分別表征左眉、左眼、右眉、右眼、嘴唇、鼻子、臉在人物肖像圖像中的幾何位置； 步驟2對(duì)原人物肖像圖像大致劃定臉頰區(qū)域，然后進(jìn)行灰度化處理 a)拖動(dòng)鼠標(biāo)大致劃定臉頰區(qū)域(參見圖1a)； b)對(duì)原圖像的每一個(gè)像點(diǎn)進(jìn)行灰度化處理，處理后的像點(diǎn)的灰度值I＝0.3B+0.59G+0.11R，其中R、G、B為原人物肖像圖像像點(diǎn)的像素的三個(gè)分量；從而獲得灰度圖像； 步驟3構(gòu)建垂直方向特征帶 圖像銳化處理 在數(shù)字圖像處理中通過微分運(yùn)算可以求得信號(hào)的變化率被稱為銳化處理。銳化處理可以加強(qiáng)高頻分量使圖像輪廓凸現(xiàn)(參見圖1b)。在圖像處理中，一階微分是通過梯度法實(shí)現(xiàn)的。對(duì)于一幅圖像用函數(shù)f(x，y)表示。定義f(x，y)在點(diǎn)(x，y)處的梯度為矢量 梯度的方向在函數(shù)f(x，y)最大變化率的方向上，梯度的幅度G[f(x，y)]由下式計(jì)算 即梯度的幅度就是f(x，y)在其最大變化率方向上的增量，對(duì)數(shù)字圖像而言，上述偏微分可以用差分予以近似，其表達(dá)式為 進(jìn)而，在計(jì)算精度允許的情況下可采用絕對(duì)值予以近似 G[f(i，j)]＝|f(i，j)-f(i+1，j)|+|f(i，j)-f(i，j+1)|； 為放大微分運(yùn)算的效果可以按如下公式計(jì)算微分后的圖像數(shù)據(jù) 其中T1為第一門限值。
且由上式可見當(dāng)某點(diǎn)的G[f(i，j)]值大于門限值T1時(shí)，將該點(diǎn)的灰度f(i，j)加上某一常數(shù)C，以凸現(xiàn)微分的效果。本發(fā)明中T1＝30，C＝80. a)對(duì)灰度圖像在臉頰范圍內(nèi)執(zhí)行3次微分運(yùn)算(銳化處理)，以凸現(xiàn)圖像輪廓。
b)統(tǒng)計(jì)全圖中具有最大灰度值的行所對(duì)應(yīng)的最大灰度值 式中W為圖像寬度， c)對(duì)銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
T2為第二門限值； d)將相鄰Gj為1的各行合并成若干Y方向的特征分布帶YB1～YBn； e)當(dāng)上一特征帶的底和下一特征帶的頂相距小于第三門限值T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的垂直方向特征帶YB1～YBm；門限值T3取值為8。
步驟4構(gòu)建水平方向特征帶 a)選定一個(gè)已經(jīng)獲得的垂直方向特征帶，對(duì)此區(qū)域(所選的垂直方向特征帶)執(zhí)行3次微分運(yùn)算； b)統(tǒng)計(jì)本區(qū)域中具有最大灰度值的列所對(duì)應(yīng)的最大灰度值 式中h為本區(qū)域的高度； c)對(duì)本區(qū)域銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
式中h為本區(qū)域高度，T2為第二門限值； d)將相鄰G1j為1的各列合并成n1個(gè)水平方向的特征分布帶XB1～XBn1； e)當(dāng)上一特征帶的右界和下一特征帶的左界相距小于T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的m1個(gè)水平方向特征帶XB1～XBm1；m1≤n. f)選擇另一垂直方向特征帶，直到遍歷全部垂直分別帶。
步驟5設(shè)計(jì)篩選規(guī)則，篩選矩形塊 在垂直方向特征帶和水平方向特征帶相交所形成的候選矩形塊中，根據(jù)器官中心是否處于該候選矩形塊中為準(zhǔn)則，篩除無效的候選矩形塊，從而留下有效候選矩形塊； 步驟6計(jì)算器官中心位置以有效候選矩形塊的幾何中心位置作為器官實(shí)際中心，以各器官實(shí)際中心和各器官模板中心的差值修正器官特征矩陣，各器官模板中心是由最初給定的臉部器官特征矩陣計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)各器官的中心點(diǎn)； 步驟7勾畫器官位置根據(jù)修正后的臉部器官特征矩陣用橢圓曲線依次連接臉部器官特征矩陣中的特征點(diǎn)，得到各個(gè)器官所在位置的輪廓曲線。
參見圖2，一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，包括以下步驟， 1)設(shè)計(jì)臉部器官特征矩陣 1.1)本專利設(shè)計(jì)了一個(gè)含有7行6列的臉部特征矩陣 特征矩陣中每一行向量分別用于記錄眉、眼、鼻、唇等臉部器官中多個(gè)特征點(diǎn)的幾何位置。
其中，7個(gè)行向量依次分別為左眉、左眼、右眉、右眼、嘴唇、鼻子、臉。
例如，表示左眼的(模板)特征行向量C2取值為[C21＝{120，160}，C22＝{141，149}，C23＝{161，160}，C24＝{143，163}，C25＝C26＝{0，0}]它們依次是左眼角、上眼瞼、右眼角、下眼瞼的幾何位置。
又如，表示嘴的(模板)特征行向量C5取值為[C51＝{94，184}，C52＝{118，180}，C53＝{140，192}，C54＝{116，186}，C55＝{113，192}，C56＝{114，200}]它們依次是左嘴角、上嘴瞼上、右嘴角、上嘴瞼下、下嘴瞼上、下嘴瞼下的幾何位置。
1.2)器官模板中心以某些特征值為該器官的模板(特征)中心。例如以瞳孔(即眼睛的幾何中心)為眼睛的模板中心，以上下唇的幾何中心作為嘴的模板中心，以鼻孔的幾何中心作為鼻子的模板中心等。
2)圖像灰度化 2.1)對(duì)原圖像的每一個(gè)像點(diǎn)進(jìn)行灰度化處理，處理后的像點(diǎn)的灰度值I＝0.3B+0.59G+0.11R，其中R、G、B為原圖像像點(diǎn)的像素的三個(gè)分量；從而獲得灰度圖像； 2.2)計(jì)算灰度躍變度 灰度躍變度α的計(jì)算公式為 其中，X為圖像寬度，Y為圖像高度，f(x，y)為灰度圖像中座標(biāo)為(x，y)的像點(diǎn)的灰度值； 3)圖像微分(圖像銳化處理)算法 在數(shù)字圖像處理中通過微分運(yùn)算可以求得信號(hào)的變化率，從而加強(qiáng)高頻分量使圖像輪廓凸現(xiàn)(參見圖1b)。
在圖像處理中，一階微分是通過梯度法實(shí)現(xiàn)的。對(duì)于一幅圖像用函數(shù)f(x，y)表示。定義f(x，y)在點(diǎn)(x，y)處的梯度為矢量 梯度的方向在函數(shù)f(x，y)最大變化率的方向上，梯度的幅度G[f(x，y)]可由下式計(jì)算 即梯度的幅度就是f(x，y)在其最大變化率方向上的增量，對(duì)數(shù)字圖像而言，上述偏微分可以用差分予以近似，其表達(dá)式為 進(jìn)而，在計(jì)算精度允許的情況下可采用絕對(duì)值予以近似 G[f(i，j)]＝|f(i，j)-f(i+1，j)|+|f(i，j)-f(i，j+1)| 為放大微分運(yùn)算的效果可以按如下公式計(jì)算微分后的圖像數(shù)據(jù)
其中T1為門限值。
且由上式可見當(dāng)某點(diǎn)的G[f(i，j)]值大于門限值T1時(shí)，將該點(diǎn)的灰度f(i，j)加上某一常數(shù)C，以凸現(xiàn)微分的效果。本發(fā)明中T1＝30，C＝80. 4)構(gòu)建垂直方向特征分布帶 4.1)對(duì)由用戶粗略劃定的臉部范圍執(zhí)行N次微分運(yùn)算。N值反比于前述灰度躍變值(灰度躍變值越小、微分運(yùn)算次數(shù)越多)。工程實(shí)踐表明N一般取3即已能滿足后續(xù)運(yùn)算之需。
4.2)統(tǒng)計(jì)全圖中具有最大灰度值的行 4.3)二值化 式中W為圖像寬度，T2為門限值，本發(fā)明中T2＝0.2； 4.4)將相鄰Gj為1的各行合并成若干Y方向、含有眾多亮點(diǎn)(高灰度點(diǎn))的特征分布帶YB1～YBn。
5)4.5)將上下相鄰的、距離小于門限值T3的特征分布帶合并成為YB1～YBm。即當(dāng)上一特征帶的底和下一特征帶的頂相距小于門限值T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶。門限值T3取值為8。
6)針對(duì)YB1～YBm中每一特征分布帶，執(zhí)行下述操作5.1～5.5)，求得相應(yīng)X方向、含有眾多亮點(diǎn)的特征分布帶Xy1x1～Xy1xm，Xy2x1～Xy2xm′，…，Xymx1～Xymxm″。即相似地將操作4的方法應(yīng)用到Y(jié)B1，YB2，...，YBm的每一個(gè)特征帶中去求得相應(yīng)X方向、含有眾多亮點(diǎn)的特征分布帶Xy1x1～Xy1xm，Xy2x1～Xy2xm′，…，Xymx1～Xymxm″。為此我們以YB1為例，通過下列操作5.1～5.5予以說明 5.1)對(duì)YB1范圍執(zhí)行N次微分運(yùn)算。N一般取3即已能滿足后續(xù)運(yùn)算之需。
5.2)統(tǒng)計(jì)YB1中具有最大灰度值的行 式中h為YB1的高度。
5.3)二值化 T2為門限值，本發(fā)明中T2＝0.2 5.4)將相鄰Gj為1的各行合并成若干YB1帶內(nèi)、含有眾多亮點(diǎn)(高灰度點(diǎn))的特征分布帶Xy1x1～Xy1xn。
5.5)將左右相鄰的、距離小于門限值T3的特征分布帶合并成為Xy1x1～Xy1xm。門限值T3取值為8。
7)篩選特征塊 在Y、X方向特征分布帶相交所形成的候選矩形塊(圖1c中虛線所示矩形塊)中，某些是有效(包含器官的)特征矩形塊，某些則是無效(不包含器官的)矩形塊。為此設(shè)計(jì)如下篩選準(zhǔn)則以篩除無效矩形塊、留下有效特征塊，這些特征矩形快的幾何中心與器官中心的距離在X、Y兩個(gè)方向均在視覺可接受范圍內(nèi)。從而，在后續(xù)工作中，只需微量拖動(dòng)鼠標(biāo)就能滿足進(jìn)一步處理之需(例如，在圖1f中右眼的定位不精確，這時(shí)只要將鼠標(biāo)點(diǎn)在右眼角的特征點(diǎn)(紅點(diǎn))上，再略微向右拖動(dòng)，就能使右眼向右偏移)。篩選準(zhǔn)則為 6.1)眉毛中心的X座標(biāo)和相應(yīng)瞳孔的X座標(biāo)相近； 6.2)雙鼻孔的中心X座標(biāo)應(yīng)大致在瞳孔的垂直平分線上； 6.3)嘴唇中心的X座標(biāo)應(yīng)大致在瞳孔的垂直平分線上； 6.4)瞳孔連線到嘴唇中心的距離(圖1d中D2)，大致等于瞳孔距(圖1d中D1)； 6.5)瞳孔連線到雙鼻孔中心的距離(圖1d中D3)，大致等于瞳孔距的三分之二； 8)計(jì)算器官中心位置 7.1)執(zhí)行操作6)后留下的有效塊，其幾何中心(座標(biāo))大致與器官中心(座標(biāo))重合。稱為器官實(shí)際中心。
7.2)以各器官實(shí)際中心和各器官模板中心的差值修正器官特征矩陣。在第1節(jié)，“設(shè)計(jì)計(jì)臉部器官特征矩陣”中我們示意地給出模板矩陣的參數(shù)，對(duì)應(yīng)于每一實(shí)例，所取得的“候選矩形塊”的中心是各器官的實(shí)際中心。
7.3)當(dāng)無法獲取某些有效矩形塊，以致缺少某些器官的實(shí)際中心時(shí)，以其緊鄰器官的實(shí)際中心為省缺參考值(例如，若缺失左眉的實(shí)際中心時(shí)，以左眼的實(shí)際中心為其省缺參考值)。
9)勾畫器官位置(參見圖1f) 在所設(shè)計(jì)的臉部器官特征矩陣中已經(jīng)包含了勾畫器官的必要信息。下面以左眼的勾畫為例進(jìn)行說明假設(shè)表示左眼的特征行向量C2的取值為[C21＝{120，160}，C22＝{141，149}，C23＝{161，160}，C24＝{143，163}，C25＝C26＝{0，0}] 其中C21～C24分別表示左眼角、上眼瞼、右眼角、下眼瞼的X、Y坐標(biāo)。
則勾畫眼睛的步驟為 8.1從左眼角開始用曲線連接左眼角和上眼瞼； 8.2從上眼瞼開始用曲線連接上眼瞼和右眼角； 8.3從左眼角開始用曲線連接左眼角和下眼瞼； 8.4從下眼瞼開始用曲線連接下眼瞼和右眼角，完成左眼的勾畫。
權(quán)利要求
1.一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，其特征在于，包括以下步驟
步驟1基于人物肖像圖像構(gòu)造臉部器官特征矩陣，臉部器官特征矩陣表示為
其中7個(gè)行向量依次分別表征左眉、左眼、右眉、右眼、嘴唇、鼻子、臉在人物肖像圖像中的幾何位置；
步驟2對(duì)原人物肖像圖像劃定臉頰區(qū)域，然后進(jìn)行灰度化處理
a)拖動(dòng)鼠標(biāo)大致劃定臉頰區(qū)域(參見圖1a)；
b)對(duì)原圖像的每一個(gè)像點(diǎn)進(jìn)行灰度化處理，處理后的像點(diǎn)的灰度值I＝0.3B+0.59G+0.11R，其中R、G、B為原人物肖像圖像像點(diǎn)的像素的三個(gè)分量；從而獲得灰度圖像；
步驟3構(gòu)建垂直方向特征帶
圖像銳化處理
采用以下公式對(duì)灰度圖像進(jìn)行銳化處理
處理后圖像的坐標(biāo)為(i，j)的點(diǎn)的像素值
其中T1為第一門限值，f(i，j)表示灰度圖像在坐標(biāo)為(i，j)的點(diǎn)的像素值，G[f(i，j)]＝|f(i，j)-f(i+1，j)|+|f(i，j)-f(i，j+1)|；T1＝30，C＝80；
a)對(duì)灰度圖像在臉頰范圍內(nèi)執(zhí)行3次所述的銳化處理，以凸現(xiàn)圖像輪廓；
b)統(tǒng)計(jì)全圖中具有最大灰度值的行所對(duì)應(yīng)的最大灰度值
式中W為圖像寬度，
c)對(duì)銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
T2為第二門限值，T2＝0.2；
d)將相鄰Gj為1的各行合并成若干Y方向的特征分布帶YB1～YBn；
e)當(dāng)上一特征帶的底和下一特征帶的頂相距小于第三門限值T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的垂直方向特征帶YB1～YBm；第三門限值T3取值為8。
步驟4構(gòu)建水平方向特征帶
a)選定一個(gè)已經(jīng)獲得的垂直方向特征帶，對(duì)所選的垂直方向特征帶執(zhí)行3次所述的銳化處理；
b)統(tǒng)計(jì)所選的垂直方向特征帶中具有最大灰度值的列所對(duì)應(yīng)的最大灰度值
式中h為所選的垂直方向特征帶的高度；
c)對(duì)所選的垂直方向特征帶銳化后的灰度圖像進(jìn)行二值化
式中h為所選的垂直方向特征帶的高度，T2為第二門限值；
d)將相鄰G1j為1的各列合并成n1個(gè)水平方向的特征分布帶XB1～XBn1；
e)當(dāng)上一特征帶的右界和下一特征帶的左界相距小于T3時(shí)將此相鄰的兩特征帶合并成一個(gè)特征帶，得到合并后的m1個(gè)水平方向特征帶XB1～XBm1，m1≤n.
f)選擇另一垂直方向特征帶，直到遍歷全部垂直分別帶；
步驟5設(shè)計(jì)篩選規(guī)則，篩選矩形塊
在垂直方向特征帶和水平方向特征帶相交所形成的候選矩形塊中，根據(jù)器官中心是否處于該候選矩形塊中為準(zhǔn)則，篩除無效的候選矩形塊，從而留下有效候選矩形塊；
步驟6計(jì)算器官中心位置以有效候選矩形塊的幾何中心位置作為器官實(shí)際中心，以各器官實(shí)際中心和各器官模板中心的差值修正器官特征矩陣，各器官模板中心是由最初給定的臉部器官特征矩陣計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)各器官的中心點(diǎn)；
步驟7勾畫器官位置根據(jù)修正后的臉部器官特征矩陣用橢圓曲線依次連接臉部器官特征矩陣中的特征點(diǎn)，得到各個(gè)器官所在位置的輪廓曲線。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種面向手機(jī)動(dòng)漫人物的臉部器官定位方法，它是臉部變形、器官移位、假面易容等通過計(jì)算機(jī)創(chuàng)作手機(jī)動(dòng)畫臉譜的基礎(chǔ)。其特征在于，包括以下步驟1)設(shè)計(jì)臉部器官特征矩陣。2)圖像灰度化。3)圖像銳化操作，凸現(xiàn)圖像輪廓。4)構(gòu)建特征分布帶。5)篩選特征塊。6)計(jì)算器官中心位置。7)勾畫器官輪廓。本發(fā)明使用實(shí)用有效的數(shù)字圖像處理算法，注意減少數(shù)據(jù)量和提高CPU運(yùn)行效率，使受制約于屏幕尺寸和計(jì)算能力的手機(jī)動(dòng)漫作品具有低廉的創(chuàng)作成本和快速的運(yùn)行效果。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101799866SQ20101013616
公開日2010年8月11日 申請日期2010年3月31日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月31日
發(fā)明者龍伯康, 易璐, 楊正慧, 沈清, 向黎生, 黃霞, 左浩, 周業(yè)波 申請人:拓維信息系統(tǒng)股份有限公司