CN103325089B - 图像中的肤色处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
一种图像中的肤色处理方法，包括如下步骤：获取肤色处理指令；通过所述肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域；按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域。上述图像中的肤色处理方法及系统，在获取了肤色处理指令之后，通过肤色模型提取图像的肤色区域，进而调整提取的肤色区域，对于用户而言只需要图像导入并输入肤色处理指令即可得到实现针对图像中肤色区域的处理，不需要关心具体的实现细节，提高了操作上的方便性。
Description
【技术领域】
本发明涉及图像处理技术，特别是涉及一种图像中的肤色处理方法及装置。
【背景技术】
随着图像处理工具的发展，越来越多的图像通过图像处理工具进行编辑美化得到期望的图像。以人物为主体的图像在图像处理工具的编辑美化过程中常常需要对肤色进行处理，达到肤色变换的美容效果。例如，肤色的处理可以是美白处理，即利用图像处理工具对图像中的人脸区域进行美白。
然而，在现有的肤色处理过程中，用户只能分别通过手动选择肤色区域和一键处理的方式美化图像中的肤色，其中，使用了手动选择肤色区域的用户需要通过鼠标不断圈选图像中的肤色区域，并美化圈选的肤色区域，但是，对图像中人脸区域进行多次圈选，并且对于对头发间皮肤等较为狭窄的区域存在着操作上的困难，圈选非常不便；而使用了一键处理方式的用户只能对整张图像进行美化处理，无法仅仅针对肤色区域进行调整。
【发明内容】
基于此，有必要提供一种能针对肤色区域进行处理，并提高操作上方便性的图像中的肤色处理方法。
此外，还有必要提供一种能针对肤色区域进行处理，并提高操作上方便性的图像中的肤色处理装置。
一种图像中的肤色处理方法，包括如下步骤：
获取肤色处理指令；
通过所述肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域；
按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域。
优选地，所述按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域的步骤之前还包括：
对所述提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点。
优选地，所述通过所述肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域的步骤之前还包括：
采集肤色图像，并获取所述肤色图像的二值图像，所述二值图像中分割出所述肤色图像中的肤色区域；
对所述二值图像进行训练得到所述肤色模型。
优选地，所述对所述二值图像进行训练得到所述肤色模型的步骤之前还包括：
对所述二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像。
优选地，所述对所述二值图像进行训练得到所述肤色模型的步骤为：
通过贝叶斯模型对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
一种图像中的肤色处理装置，包括：
指令获取模块，用于获取肤色处理指令；
区域提取模块，用于通过所述肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域；
调整模块，用于按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域。
优选地，还包括：
滤波模块，用于对所述提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点。
优选地，还包括：
图像获取模块，用于采集肤色图像，并获取所述肤色图像的二值图像，所述二值图像中分割出所述肤色图像中的肤色区域；
模型训练模块，用于对所述二值图像进行训练得到所述肤色模型。
优选地，还包括：
空间转换模块，用于对所述二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像。
优选地，所述模型训练模块还用于通过贝叶斯模型对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
上述图像中的肤色处理方法及系统，在获取了肤色处理指令之后，通过肤色模型提取图像的肤色区域，进而调整提取的肤色区域，对于用户而言只需要图像导入并输入肤色处理指令即可得到实现针对图像中肤色区域的处理，不需要关心具体的实现细节，提高了操作上的方便性。
【附图说明】
图1为一个实施例中图像中的肤色处理方法的流程图；
图2为另一个实施例中图像中的肤色处理方法的流程图；
图3为一个实施例中图像中的肤色处理装置的结构示意图；
图4为另一个实施例中图像中的肤色处理装置的结构示意图；
图5为另一个实施例中图像中的肤色处理装置的结构示意图。
【具体实施方式】
如图1所示，在一个实施例中，一种图像中的肤色处理方法，包括如下步骤：
步骤S10，获取肤色处理指令。
本实施例中，肤色处理指令用于控制图像中肤色区域的处理过程，可以是肤色区域的美白指令以及调整亮度等方面的指令。在开启了待处理图像的图像处理工具界面中，用户可通过点击图像处理工具界面中的“皮肤美白”等按键生成相应的肤色处理指令。
步骤S30，通过肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域。
本实施例中，肤色模型是预先训练得到的分类器，用于图像中肤色区域的提取。在肤色处理过程中所涉及的图像大都为人脸图像或者其它包含了肤色区域的图像。在接收到肤色处理指令时获知用户希望对图像中的肤色区域进行处理，此时通过肤色模型从图像中提取出肤色区域，以使得后续的肤色处理过程能够准确地作用于肤色区域，提高图像处理的准确性。
如图2所示，在另一个实施例中，上述步骤S30之前还包括如下步骤：
步骤S210，采集肤色图像，并获取肤色图像的二值图像，该二值图像中分割出肤色图像中的肤色区域。
本实施例中，通过拍摄大量人脸图像实现肤色图像的采集，采集得到的肤色图像越多，利用肤色模型提取得到的肤色区域也就越精确。例如，在不同距离、不同光线下拍摄人脸照片，这些拍摄得到的人脸照片即为肤色图像。
在采集得到肤色图像之后还将肤色图像进行肤色区域和非肤色区域的分割，并进行图像掩码处理得到二值图像，该二值图像中，白色为肤色区域，黑色为非肤色区域。
步骤S230，对二值图像进行训练得到肤色模型。
本实施例中，肤色模型实质上是用于进行肤色区域和非肤色区域分类的分类器。肤色模型的具体训练过程可以是利用贝叶斯模型或者其它训练器对大量的二值图像进行分类器的训练以得到肤色模型。
在另一个实施例中，上述步骤S230之前还包括对二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像的步骤。
本实施例中，将二值图像进行颜色空间的转换，从RGB颜色空间变换到HSV颜色空间，以减少光亮度干扰，提高图像的处理质量。
在一个实施例中，上述步骤S230的具体过程为：通过贝叶斯模型对HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
本实施例中，在实际的肤色模型训练过程中，采用贝叶斯模型将会更为适用，因此通过贝叶斯模型对HSV颜色空间中的二值图像进行训练得到肤色模型。
步骤S50，按照肤色处理指令调整肤色区域。
本实施例中，根据用户的肤色处理指令对图像中的肤色区域进行亮度调整以及美白等处理。具体的，进行调整的肤色区域可以是图像中的所有肤色区域，也可以是用户选定的某一肤色区域。
在另一个实施例中，上述步骤S50的步骤之前还包括：对提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点。
本实施例中，肤色区域中的干扰点指的是较小以及离散的肤色区域，这些较小以及离散的肤色区域的干扰点的剔除有利于提高图像处理的质量。
如图3所示，在一个实施例中，一种图像中的肤色处理装置，包括指令获取模块10、区域提取模块30以及调整模块50。
指令获取模块10，用于获取肤色处理指令。
本实施例中，肤色处理指令用于控制图像中肤色区域的处理过程，可以是肤色区域的美白指令以及调整亮度等方面的指令。在开启了待处理图像的图像处理工具界面中，指令获取模块10可通过用户对图像处理工具界面中的“皮肤美白”等按键的点击生成相应的肤色处理指令。
区域提取模块30，用于通过肤色处理指令触发肤色模型提取图像的肤色区域。
本实施例中，肤色模型是预先训练得到的分类器，用于图像中肤色区域的提取。在肤色处理过程中所涉及的图像大都为人脸图像或者其它包含了肤色区域的图像。区域提取模块30在接收到肤色处理指令时获知用户希望对图像中的肤色区域进行处理，此时通过肤色模型从图像中提取出肤色区域，以使得后续的肤色处理过程能够准确地作用于肤色区域，提高图像处理的准确性。
如图4所示，在另一个实施例中，上述图像中的肤色处理装置包括图像获取模块70以及模型训练模块90。
图像获取模块70，用于采集肤色图像，并获取肤色图像的二值图像，该二值图像中分割出肤色图像中的肤色区域。
本实施例中，图像获取模块70通过拍摄大量人脸图像实现肤色图像的采集，采集得到的肤色图像越多，利用肤色模型提取得到的肤色区域也就越精确。例如，图像获取模块70在不同距离、不同光线下拍摄人脸照片，这些拍摄得到的人脸照片即为肤色图像。
在采集得到肤色图像之后图像获取模块70还将肤色图像进行肤色区域和非肤色区域的分割，并进行图像掩码处理得到二值图像，该二值图像中，白色为肤色区域，黑色为非肤色区域。
模型训练模块80，用于对二值图像进行训练得到肤色模型。
本实施例中，肤色模型实质上是用于进行肤色区域和非肤色区域分类的分类器。模型训练模块80利用贝叶斯模型或者其它训练器对大量的二值图像进行分类器的训练以得到肤色模型。
如图5所示，在另一个实施例中，上述图像中的肤色处理装置还包括空间转换模块90。
空间转换模块90，用于对二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像。
本实施例中，空间转换模块90将二值图像进行颜色空间的转换，从RGB颜色空间变换到HSV颜色空间，以减少光亮度干扰，提高图像的处理质量。
在一个实施例中，上述模型训练模块80还用于通过贝叶斯模型对HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
本实施例中，在实际的肤色模型训练过程中，模型训练模块80采用贝叶斯模型将会更为适用，因此通过贝叶斯模型对HSV颜色空间中的二值图像进行训练得到肤色模型。
调整模块50，用于按照肤色处理指令调整肤色区域。
本实施例中，调整模块50根据用户的肤色处理指令对图像中的肤色区域进行亮度调整以及美白等处理。具体的，调整模块50进行调整的肤色区域可以是图像中的所有肤色区域，也可以是用户选定的某一肤色区域。
在另一个实施例中，上述图像中的肤色处理装置还包括滤波模块。该滤波模块用于对提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点。
本实施例中，肤色区域中的干扰点指的是较小以及离散的肤色区域，这些较小以及离散的肤色区域的干扰点的剔除有利于提高图像处理的质量。
上述图像中的肤色处理方法及系统，在获取了肤色处理指令之后，通过肤色模型提取图像的肤色区域，进而调整提取的肤色区域，对于用户而言只需要图像导入并输入肤色处理指令即可得到实现针对图像中肤色区域的处理，不需要关心具体的实现细节，提高了操作上的方便性。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (4)
1.一种图像中的肤色处理方法，包括如下步骤：
获取肤色处理指令；
采集肤色图像，并获取所述肤色图像的二值图像，所述二值图像中分割出所述肤色图像中的肤色区域；
对所述二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像，将所述二值图像进行颜色空间的转换，从RGB颜色空间变换到HSV颜色空间；
对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型；
通过所述肤色处理指令触发所述肤色模型提取图像的肤色区域；
对所述提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点；
按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域，根据所述肤色处理指令对图像中的所有肤色区域进行亮度调整和/或美白处理。
2.根据权利要求1所述的图像中的肤色处理方法，其特征在于，所述对所述二值图像进行训练得到所述肤色模型的步骤为：
通过贝叶斯模型对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
3.一种图像中的肤色处理装置，其特征在于，包括：
指令获取模块，用于获取肤色处理指令；
图像获取模块，用于采集肤色图像，并获取所述肤色图像的二值图像，所述二值图像中分割出所述肤色图像中的肤色区域；
空间转换模块，用于对所述二值图像进行颜色空间转换得到HSV颜色空间的二值图像，将所述二值图像进行颜色空间的转换，从RGB颜色空间变换到HSV颜色空间；
模型训练模块，用于对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型；
区域提取模块，用于通过所述肤色处理指令触发所述肤色模型提取图像的肤色区域；
滤波模块，用于对所述提取的肤色区域进行滤波，剔除肤色区域中的干扰点；
调整模块，用于按照所述肤色处理指令调整所述肤色区域，根据所述肤色处理指令对图像中的所有肤色区域进行亮度调整和/或美白处理。
4.根据权利要求3所述的图像中的肤色处理装置，其特征在于，所述模型训练模块还用于通过贝叶斯模型对所述HSV颜色空间的二值图像进行训练得到肤色模型。
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