CN103745430B - 一种数字图像的快速美容方法 - Google Patents

Abstract

一种数字图像的快速美容方法，通过对原始图像进行高斯模糊处理，提取绿色通道值，对绿色通道值进行线性光混合、强光混合，并重新计算混合后的绿色通道值，同时对原始图像进行美白处理，最后将重新计算的绿色通道值作为透明度将原始图像与美白图像进行透明度混合形成美容图像；本发明的图像美容方法不仅高效而且美容效果好，可以广泛应用于图像处理领域，可利用在目前的个人电脑或者是手机、平板等平台上的图片后期处理软件中，也可以用在带数码摄像头的一些设备的相机实时滤镜中。

Description

一种数字图像的快速美容方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，特别是一种数字图像的快速美容方法。

背景技术

随着科技的进步，越来越多载有高清或者微型摄像头或者图像获取装置的设备出现。如数码相机，手机，平板，甚至是笔记本等等。无论是摄像设备的像素、光圈或者是拍摄环境的光线、平稳度甚至是设备的I/O性能等都会对成像质量造成影响，带来的结果是成像与现实世界真实画面有差距。这种差距可能与设备使用者的意愿相违背，或者是达不到使用者的美观要求。由此衍生出来的各种图像后期处理软件，通过能图像进行色彩上的处理，使得图像在视觉上达到相比原图更加符合使用者审美观的效果。

但是许多处理方式由于在图像的智能检测方面做的不到位，或者处理方法不正确或者是处理过程复杂，耗时太久而造成图像达不到使用者要求，甚至是使处理后的图像往“丑”的方向进一步发展。

综上所述，目前的一些对图像美容方面的技术还远不能满足人们的需要，开发一种高效、有效的美容方法很有必要。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种高效的并且效果明显的数字图像的快速美容方法，可很大程度上对图像进行美化，使得图像更加符合使用者的审美观念。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种数字图像的快速美容方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.从本地或远程读取原始图像；

步骤2.对原始图像进行高斯模糊处理，得到模糊图像；

步骤3.依次提取原始图像单个像素的绿色通道值G，该绿色通道与所述模糊图像的对应像素进行线性光混合,得到第一绿色通道值G1；

步骤4.所述经过线性光混合后的第一绿色通道值G1与其自身G1进行连续的强光混合，得到第二绿色通道值G2；

步骤5.将第二绿色通道值G2与高斯模糊后的红色通道值R和蓝色通道值B相结合，计算出第三绿色通道值G3；

步骤6.对原始图像进行颜色映射，得到美白图像；

步骤7.将所述第三绿色通道值G3作为透明度将原始图像与所述美白图像进行透明度混合，形成美容图像。

优选的，所述原始图像的格式为jpeg格式、png格式、jpg格式、bmp格式或wbmp格式。

优选的，所述原始图像为视频文件中截取的单帧图像，所述视频文件的格式为avi格式、mov格式、rvmb格式或rm格式。

优选的，所述步骤2中的高斯模糊是用正态分布计算图像中每个像素的变换，

在N维空间的正态分布方程为：

$G\left(r\right)=\frac{1}{{\sqrt{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}}^N}{e}^{-r^2/\left({2\mathrm{\σ}}^2\right)}$

在二维空间的正态分布方程为：

$G(u,v)=\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{\σ}}^2}{e}^{-(u^2+v^2)/\left({2\mathrm{\σ}}^2\right)}$

其中r是模糊半径(r²=u²+v²)，σ是正态分布的标准偏差，u是原像素点在x轴上的位置偏移值，v是原像素点在y轴上的位置偏移值。

优选的，所述步骤3中线性光混合的公式为：

G1=(2G-2fg+1)/2

其中，G1是指单个像素经过线性光混合后的绿色通道值，G是指单个像素的原始图像的绿色通道，fg是指步骤2中高斯模糊后的图像中对应相同位置的像素的绿色通道。

优选的，所述步骤4中的连续的强光混合，其连续次数为3次。

优选的，所述步骤4中强光混合的公式为：

resultColor=((base)<=128?(base)*(base)/128:255-(255-(base))*(255-(base))/128)

其中，resultColor为强光计算后的结果，base为步骤3中线性光混合计算后得到的G1。

优选的，所述步骤5中的计算方法的公式为：

其中，G2的初始值为所述步骤4中强光混合计算的结果，Red为高斯模糊后的红色通道的值，Blue为高斯模糊后的蓝色通道的值。

优选的，所述步骤6中，对原图进行颜色映射，得到美白后的图片；颜色映射的公式为：

oralColor=arrayCurve[oralColor];

其中arrayCurve为预订的一组颜色映射，oralColor为原始图像中单个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色值。

优选的，所述步骤7中将步骤5的结果G3作为透明度将原始图像与步骤6中得到的美白图像进行透明度混合的公式如下：

resultColor=oralColor*alpha+(1.0-alpha)*arrayColor;

其中resultColor为处理后的美容图像的颜色值；oralColor为原始图像的颜色值；arrayColor为步骤6中得到的美白图像的颜色值；alpha为步骤5中得到的G3进行归一化的值，所述归一化即做以下公式：G3/255.0。

本发明可以广泛应用于图像处理领域，可利用在目前的个人电脑或者是手机、平板等平台上的图片后期处理软件中，也可以用在带数码摄像头的一些设备的相机实时滤镜中。总体来说，可以根据软件设计者的意愿用于不同的图像处理软件领域。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明数字图像的快速美容方法的具体流程图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.从本地或远程读取原始图像；原始图像的格式为jpeg格式、png格式、jpg格式、bmp格式或wbmp格式；或者原始图像为视频文件中截取的单帧图像，视频文件的格式为avi格式、mov格式、rvmb格式或rm格式。

步骤2.对原始图像进行高斯模糊处理，得到模糊图像；

步骤3.依次提取原始图像单个像素的绿色通道值G，该绿色通道与模糊图像的对应像素进行线性光混合,得到第一绿色通道值G1；

步骤4.经过线性光混合后的第一绿色通道值G1与其自身G1进行连续的强光混合，得到第二绿色通道值G2；强光混合的连续次数为3次；

步骤5.将第二绿色通道值G2与高斯模糊后的红色通道值R和蓝色通道值B相结合，计算出第三绿色通道值G3；

步骤6.对原始图像进行颜色映射，得到美白图像；

步骤7.将第三绿色通道值G3作为透明度将原始图像与美白图像进行透明度混合，形成美容图像。

步骤2中的高斯模糊是用正态分布计算图像中每个像素的变换，

在N维空间的正态分布方程为：

$G\left(r\right)=\frac{1}{{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}^2}}^N}{e}^{-r^2/\left({2\mathrm{\&sigma;}}^2\right)}$

在二维空间的正态分布方程为：

$G(u,v)=\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}^2}{e}^{-(u^2+v^2)/\left({2\mathrm{\&sigma;}}^2\right)}$

其中r是模糊半径(r²=u²+v²),σ是正态分布的标准偏差，u是原像素点在x轴上的位置偏移值，v是原像素点在y轴上的位置偏移值。

步骤3中线性光混合的公式为：

G1=(2G-2fg+1)/2

其中，G1是指单个像素经过线性光混合后的绿色通道值，G是指单个像素的原始图像的绿色通道，fg是指步骤2中高斯模糊后的图像中对应相同位置的像素的绿色通道。

步骤4中强光混合的公式为：

resultColor=((base)<=128?(base)*(base)/128:255-(255-(base))*(255-(base))/128)

其中，resultColor为强光计算后的结果，base为步骤3中线性光混合计算后得到的G1。

步骤5中的计算方法的公式为：

其中，G2的初始值为步骤4中强光混合计算的结果，Red为高斯模糊后的红色通道的值，Blue为高斯模糊后的蓝色通道的值。

步骤6中，对原图进行颜色映射，得到美白后的图片；颜色映射的公式为：

oralColor=arrayCurve[oralColor];

其中arrayCurve为预订的一组颜色映射，oralColor为原始图像中单个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色值。

步骤7中将步骤5的结果G3作为透明度将原始图像与步骤6中得到的美白图像进行透明度混合的公式如下：

resultColor=oralColor*alpha+(1.0-alpha)*arrayColor;

其中resultColor为处理后的美容图像的颜色值；oralColor为原始图像的颜色值；arrayColor为步骤6中得到的美白图像的颜色值；alpha为步骤5中得到的G3进行归一化的值，归一化即做以下公式：G3/255.0。

下面结合附图1对整个美容方法的各个步骤进行详细说明，其包括：

10，步骤1：读取原始图像，图像包括单张图片或从视频上截取的单帧图片或GIF动画里的单帧；

20，步骤2：对整张图像进行高斯模糊，其中，初始值i=0,j=0,w为原始图像的宽，h为原始图像的高；若i<h，判断是否j<w，否则程序结束；若j<w，进入下一步程序，否则进行i++计算，并重新判断是否i<h；

30，步骤3：依次提取原始图像高斯模糊后像素点的绿色通道值G与fg，对其进行线性光混合得到第一绿色通道值G1；这里使用绿光是为了避免计算亮度的时间，提高了运算速度。

40，步骤4：对步骤30得到的G1与自身进行连续3次的强光混合，得到第二绿色通道值G2；这个步骤的作用是拉大对比度，亮的更亮，暗的更暗；

50，步骤5：将第二绿色通道值G2与高斯模糊后的红色通道值R和蓝色通道值B相结合，根据一种新的计算方法重新计算出第三绿色通道值G3；

60，步骤6：将原始图像进行美白的颜色映射，得到美白图像。

70，步骤7：使用G3来做Alpha透明度混合，混合原始图像与美白图像，如果原来的图偏暗，就加亮，如果原来的图偏亮，就不用加了，用原图。

通过以上的实施方式的描述，数字图像处理领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可以通过软件实现，也可以借助软件及必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。

上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，如前，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种数字图像的快速美容方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1.从本地或远程读取原始图像；

步骤2.对原始图像进行高斯模糊处理，得到模糊图像；

步骤3.依次提取原始图像单个像素的绿色通道值G，该绿色通道与所述模糊图像的对应像素进行线性光混合,得到第一绿色通道值G1；

步骤4.所述经过线性光混合后的第一绿色通道值G1与其自身G1进行连续的强光混合，得到第二绿色通道值G2；

步骤5.将第二绿色通道值G2与高斯模糊后的红色通道值R和蓝色通道值B相结合，计算出第三绿色通道值G3；

步骤6.对原始图像进行颜色映射，得到美白图像；

步骤7.将所述第三绿色通道值G3作为透明度将原始图像与所述美白图像进行透明度混合，形成美容图像。

2.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述原始图像的格式为jpeg格式、png格式、jpg格式、bmp格式或wbmp格式。

3.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述原始图像为视频文件中截取的单帧图像，所述视频文件的格式为avi格式、mov格式、rvmb格式或rm格式。

4.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤2中的高斯模糊是用正态分布计算图像中每个像素的变换，

在N维空间的正态分布方程为：

$G\left(r\right)=\frac{1}{{\sqrt{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}^2}}^N}{e}^{-r^2/\left(2{\mathrm{\&sigma;}}^2\right)}$

在二维空间的正态分布方程为：

$G(u,v)=\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{\&sigma;}}^2}{e}^{-(u^2+v^2)/\left({2\mathrm{\&sigma;}}^2\right)}$

其中r是模糊半径，r²＝u²+v²，σ是正态分布的标准偏差，u是原像素点在x轴上的位置偏移值，v是原像素点在y轴上的位置偏移值。

5.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤3中线性光混合的公式为：

G1＝(2G-2fg+1)/2

其中，G1是指单个像素经过线性光混合后的绿色通道值，G是指单个像素的原始图像的绿色通道，fg是指步骤2中高斯模糊后的图像中对应相同位置的像素的绿色通道。

6.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤4中的连续的强光混合，其连续次数为3次。

7.根据权利要求6所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤4中强光混合的公式为：

resultColor＝((base)<＝128？(base)*(base)/128:255-(255-(base))*(255-(base))/128)

其中，resultColor为强光计算后的结果，base为步骤3中线性光混合计算后得到的G1。

8.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤5中的计算方法的公式为：

if(Red<0.5)

{

alphaValue＝1.0-(0.5-Red)*2.0；

}

Else

{

alphaValue＝1.0；

}

G3＝G2*max(0.0,alphaValue-Blue*0.0019608)；

其中，G2的初始值为所述步骤4中强光混合计算的结果，Red为高斯模糊后的红色通道的值，Blue为高斯模糊后的蓝色通道的值。

9.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤6中，对原图进行颜色映射，得到美白后的图片；颜色映射的公式为：

oralColor＝arrayCurve[oralColor]；

其中arrayCurve为预订的一组颜色映射，oralColor为原始图像中单个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的颜色值。

10.根据权利要求1所述的一种数字图像的快速美容方法，其特征在于：所述步骤7中将步骤5的结果G3作为透明度将原始图像与步骤6中得到的美白图像进行透明度混合的公式如下：

resultColor＝oralColor*alpha+(1.0-alpha)*arrayColor；

其中resultColor为处理后的美容图像的颜色值；oralColor为原始图像的颜色值；arrayColor为步骤6中得到的美白图像的颜色值；alpha为步骤5中得到的G3进行归一化的值，所述归一化即做以下公式：G3/255.0。