一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像處理方法，特別是一種可對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著便攜設(shè)備的普及，各種設(shè)備包括手機(jī)、平板電腦中也隨之大量地應(yīng)用了攝像 裝置，使用戶拍攝照片的門(mén)檻大大降低，各種和生活有關(guān)的拍攝可以通過(guò)簡(jiǎn)單的操作完成， 具有十分便利的特點(diǎn)。特別是對(duì)個(gè)人的自拍，已成為我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ?jiàn)的行為，甚至已經(jīng) 作為一種社交的技術(shù)手段。這類針對(duì)人像，特別是臉譜的拍攝，通常需要自拍后對(duì)圖像進(jìn)行 調(diào)整和美化。這類操作比較常見(jiàn)的一種就是為人臉上一些腮紅，使面頰呈現(xiàn)健康紅潤(rùn)的顏 色。
[0003] 雖然現(xiàn)在的圖像處理軟件很多都可以滿足用戶的大部分需求，具備涂抹腮紅的功 能，但是現(xiàn)有的涂抹腮紅的操作仍然步驟繁多，不夠便利和快速，并且效果不易控制，容易 失真。如此，如何盡量少地讓用戶操作，如何更智能、快速地使面頰呈現(xiàn)健康紅潤(rùn)的顏色，成 為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為解決上述問(wèn)題，提供了一種操作便捷，且智能、快速地自動(dòng)上腮紅的圖像 處理方法。
[0005] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] 一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
[0007] 10.接收原始圖像；
[0008] 20.對(duì)原始圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)：如果檢測(cè)到人臉，進(jìn)行特征點(diǎn)定位，并執(zhí)行步驟 30,否則結(jié)束；
[0009] 30.進(jìn)行膚色識(shí)別并計(jì)算人臉區(qū)域的皮膚均色，再根據(jù)皮膚均色計(jì)算需要的腮紅 顏色；
[0010] 40.根據(jù)定位到的特征點(diǎn)以及膚色識(shí)別的結(jié)果計(jì)算需要上腮紅的位置；
[0011] 50.根據(jù)步驟40中的需要上腮紅的位置與步驟30中的需要的腮紅顏色對(duì)原始圖 像進(jìn)行智能地上腮紅處理，得到新圖像。
[0012] 作為一種較佳的實(shí)施例，所述步驟20中的特征點(diǎn)定位主要是采用STASM方式得到 人臉的眼睛和鼻子的具體位置信息。
[0013] 作為一種較佳的實(shí)施例，所述步驟30中計(jì)算人臉區(qū)域的皮膚均色，其方法如下：
[0014] 31.初始化原始皮膚模型；
[0015] 32.計(jì)算整個(gè)圖像的顏色均值，作為初始皮膚的閾值；
[0016] 33.根據(jù)步驟32獲取得的初始皮膚的閾值計(jì)算人臉區(qū)域的平均膚色。
[0017] 作為一種較佳的實(shí)施例，所述步驟31中初始化原始皮膚模型的步驟如下：
[0018] 311.創(chuàng)建膚色模型，大小為256*256 ;
[0019] 312.依次對(duì)膚色模型進(jìn)行賦值，具體偽代碼如下；
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于，包括w下步驟：
10.接收原始圖像；
20.對(duì)原始圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)；如果檢測(cè)到人臉，進(jìn)行特征點(diǎn)定位，并執(zhí)行步驟30,否 則結(jié)束；
30. 進(jìn)行膚色識(shí)別并計(jì)算人臉區(qū)域的皮膚均色，再根據(jù)皮膚均色計(jì)算需要的腮紅顏 色；
40.根據(jù)定位到的特征點(diǎn)W及膚色識(shí)別的結(jié)果計(jì)算需要上腮紅的位置；
50.根據(jù)步驟40中的需要上腮紅的位置與步驟30中的需要的腮紅顏色對(duì)原始圖像進(jìn) 行智能地上腮紅處理，得到新圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 步驟20中的特征點(diǎn)定位主要是采用STASM方式得到人臉的眼睛和鼻子的具體位置信息。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 步驟30中計(jì)算人臉區(qū)域的皮膚均色，其方法如下：
31. 初始化原始皮膚模型；
32. 計(jì)算整個(gè)圖像的顏色均值，作為初始皮膚的闊值；
33. 根據(jù)步驟32獲取得的初始皮膚的闊值計(jì)算人臉區(qū)域的平均膚色。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 步驟31中初始化原始皮膚模型的步驟如下：
311. 創(chuàng)建膚色模型，大小為256*256 ;
312. 依次對(duì)膚色模型進(jìn)行賦值，具體偽代碼如下； 預(yù)設(shè)臨時(shí)變量AlphaValue、nMax、i、j為整數(shù)類型。 膚色模型變量為化inModel [巧6] [256] /
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 步驟32進(jìn)一步包括：
321. 遍歷整個(gè)圖像的像素點(diǎn)，將紅色通道、綠色通道、藍(lán)色通道的顏色值累加，得到顏 色累加值；
322. 將顏色累加值除W像素點(diǎn)的總數(shù)，得到紅色通道、綠色通道、藍(lán)色通道的均值，作 為初始皮膚的闊值。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：步驟 33進(jìn)一步包括：
331. 根據(jù)如下公式計(jì)算平均膚色的黑白值： GRAY1=0. 299城ED+0. 587地REE化0. 114地LUE 其中，GRAY1為灰度圖的當(dāng)前像素點(diǎn)的灰度值；RED、GREEN、BL肥分別為圖像的當(dāng)前像 素點(diǎn)的紅、綠、藍(lán)通道的顏色值；
332. 將步驟331中的黑白值作為闊值，用來(lái)排除人臉區(qū)域非皮膚的部分； 并依次遍歷人臉區(qū)域里的像素點(diǎn)的顏色值，根據(jù)如下公式獲得平均膚色： skin=SkinModel[red][blue]； 其中，skin為經(jīng)過(guò)皮膚模型的顏色映射后的皮膚值；SkinModel為步驟31的初始化原 始皮膚模型；red為紅色通道的顏色值；blue為藍(lán)色通道的顏色值。
7. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：步驟 40中根據(jù)定位到的特征點(diǎn)W及膚色識(shí)別的結(jié)果計(jì)算需要上腮紅的位置，主要是利用眼睛和 鼻子的位置，通過(guò)W下公式得到需要上腮紅的中也位置與半徑的長(zhǎng)度，然后利用圓形漸變， 繪制一個(gè)漸變圓形成腮紅： X=巧eX ; Y=(noseY-eyeY)*0. 5+eyeY ； 其中，X，Y為要上腮紅的中也點(diǎn)坐標(biāo)；eyeX為眼睛在水平方向的坐標(biāo)；eyeY為眼睛在豎 直方向的坐標(biāo)；noseY為鼻子在豎直方向的坐標(biāo)； 并且W該坐標(biāo)為中也向外擴(kuò)張，通過(guò)膚色識(shí)別判斷周圍的點(diǎn)是否為皮膚的顏色，如果 是的話，則繼續(xù)向外，直到到達(dá)鼻子的位置為止；如果不是皮膚的話，則停止，并且記錄該點(diǎn) 為需要要上腮紅的半徑。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 通過(guò)膚色識(shí)別判斷周圍的點(diǎn)是否為皮膚的顏色的方法為：
41. 根據(jù)步驟30計(jì)算的人臉區(qū)域的皮膚均色計(jì)算當(dāng)前圖像的膚色概率映射表；
42. 根據(jù)所述膚色概率映射表對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行膚色識(shí)別，并獲得當(dāng)前圖像的膚色概率 的結(jié)果圖。
9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 膚色概率映射表通過(guò)W下步驟獲?。?br>411. 創(chuàng)建膚色概率映射表，大小為256*256 ;
412. 依次對(duì)膚色概率映射表進(jìn)行賦值，具體偽代碼如下：
其中，SkinRed和SkinBlue為所述步驟322中獲取的紅色通道和藍(lán)色通道的均值。
10. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征 在于：所述步驟42中獲得當(dāng)前圖像的膚色概率的結(jié)果圖是通過(guò)W下公式實(shí)現(xiàn)： skinColor=SkinProbability[red][blue] 其中，skinColor為結(jié)果圖的膚色概率值；SkinProb油ility為膚色概率映射表；red為 像素點(diǎn)的紅色通道的顏色值；blue為像素點(diǎn)的藍(lán)色通道的顏色值。
11. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述
步驟30中根據(jù)皮膚均色計(jì)算需要的腮紅顏色，主要是利用均色與預(yù)設(shè)顏色值進(jìn)行濾色處 理，濾色的公式為： result=255-(255-base) * (255-avg) / 255； 其中，result為需要的腮紅顏色；base為預(yù)設(shè)的顏色值；avg為皮膚均色。其中預(yù)設(shè)顏 色的范圍；紅色通道與藍(lán)色通道都從220到255之間；綠色通道從80到160之間。
12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其特征在于：所述 步驟50中根據(jù)步驟40中計(jì)算的需要上腮紅的位置與步驟30中計(jì)算的需要的腮紅顏色對(duì) 原始圖像進(jìn)行智能地上腮紅處理，主要是在所繪制的漸變圓對(duì)原始圖像進(jìn)行上腮紅處理： alpha二rat利naskColor ; resultColor二or過(guò)IColor本(1. 〇-過(guò)Iph過(guò))+過(guò)Iph過(guò)本tempColor : 其中resultColor為計(jì)算得到的上腮紅后的顏色值；oralColor為像素點(diǎn)的初始顏色 值；maskColor為所繪制的漸變圓的生成圖的像素點(diǎn)的顏色值；rat為上腮紅的透明度，范 圍從0. 3到1. 0之間；alpha為該像素點(diǎn)上的腮紅的透明度；tempColor為需要的腮紅的顏 色值。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種對(duì)人臉自動(dòng)上腮紅的圖像處理方法，其通過(guò)對(duì)原始圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，一方面進(jìn)行膚色識(shí)別并計(jì)算人臉區(qū)域的皮膚均色以得出需要的腮紅顏色，另一方面進(jìn)行特征點(diǎn)定位并結(jié)合膚色識(shí)別結(jié)果得出需要上腮紅的位置，從而實(shí)現(xiàn)智能、自動(dòng)的對(duì)原始圖像進(jìn)行上腮紅處理得到新圖像，不僅操作便捷、效果好，而且同時(shí)適用于正臉和側(cè)臉的自動(dòng)上腮紅操作。
【IPC分類】G06T11-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104599297
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201310530913
【發(fā)明人】張偉, 傅松林, 許清泉, 張長(zhǎng)定
【申請(qǐng)人】廈門(mén)美圖網(wǎng)科技有限公司
【公開(kāi)日】2015年5月6日
【申請(qǐng)日】2013年10月31日