CN105608677B - 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统 - Google Patents

一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105608677B
CN105608677B CN201510994131.0A CN201510994131A CN105608677B CN 105608677 B CN105608677 B CN 105608677B CN 201510994131 A CN201510994131 A CN 201510994131A CN 105608677 B CN105608677 B CN 105608677B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
values
skin
module
colour
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510994131.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105608677A (zh
Inventor
张靖淇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Pinguo Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Pinguo Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Pinguo Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Pinguo Technology Co Ltd
Priority to CN201510994131.0A priority Critical patent/CN105608677B/zh
Publication of CN105608677A publication Critical patent/CN105608677A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105608677B publication Critical patent/CN105608677B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统，由移动客户端获得输入图像；调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像；对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像；利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像；利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像；对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像；将所述最终图像输出至客户端。本发明能够将各种光线环境下的人像肤色快速且自动的调节至自然通透。

Description

一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统。
背景技术
近年来，智能手机、平板电脑等移动设备已经成为人们随身携带的娱乐工具，人们能很容易的使用这些设备通过照片记录和分享自己的生活，而其中很多是人作为主体的自拍或聚会照片，并且拍照的地点和环境千差万别，尤其在夜晚光线不足的情况下，路灯、KTV、酒吧等光线复杂的环境下，所拍摄的照片中人像的肤色通常很难达到理想的状态。
而目前的图像处理技术在处理图像光线问题时，大多是对图像皮肤进行光滑处理，少有的对皮肤颜色进行修正的。但即使对皮肤色彩进行修正，更多的也只是单纯的美白，这在面临各种复杂光线环境下的图像美化并不通用且很难使皮肤变得自然通透。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统，能够将各种光线环境下的人像肤色快速且自动的调节至自然通透。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，包括步骤：
(1)由移动客户端获得输入图像；
(2)调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像，调节图像的明暗过渡，使其高光部分和阴影部分的过渡更自然；
(3)对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；
(4)对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；
(5)根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；
(6)根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像，以改善昏暗环境中图像亮度不够的问题，提高正常光线下拍摄的图像曝光均匀；
(7)利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像，矫正图像中的肤色使肤色达到正常效果；
(8)利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像，使图像具有白里透红的质感，达到粉嫩通透的效果；
(9)对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像，使图像更自然，并且适用于更复杂的环境下对肤色进行饱和度以及对比度进行微调；
(10)将所述最终图像输出至客户端。
进一步的是,所述步骤(2)包括步骤：
(2.1)对输入图像的绿色通道进行高反差保留运算，所使用的半径参数为40，再对绿色通道与其自身进行3次强光模式的混合运算，得到黑白分明的灰度图像；
(2.2)对所述灰度图像进行高斯模糊，Sigma取值为5.0，模糊半径为12，得到明暗变化的灰度图像；
(2.3)对输入图像与其自身进行滤色模式的混合运算，使用的不透明度为0.165，得到略微变亮的输出图像；
(2.4)将输入图像与输出图像进行普通模式的混合运算，使用的不透明度设定为所述明暗变化的灰度图像中对应像素取反后的值，得到明暗过渡较为自然的过渡图像。
进一步的是，所述肤色概率图尺寸为输入图像的一半；所述肤色概率图是灰度图像，皮肤部分偏向白色，非皮肤部分偏向黑色。
进一步的是，所述步骤(4)中，对过渡图像进行人脸检测，如果图像中包含人脸信息，则选择出在图像中占比最大的一张人脸，并将人脸矩形区域裁剪出来，形成检测图像；
若过渡图像中不包含人脸或检测人脸失败，则使用过渡图像作为检测图像。
进一步的是，所述步骤(5)包括步骤：
(5.1)遍历检测图像中所有像素，分别取每个像素中红，绿，蓝通道中的最大值；
(5.2)从所述肤色概率图中取出检测图像中像素的肤色概率，将肤色概率分为十个等级；
(5.3)将分级后的肤色概率作为权重，对取得的每个像素中红、绿和蓝通道中的最大值进行加权求均值，得到肤色部分的最高亮度值。
进一步的是，所述步骤(6)包括步骤：
(6.1)为将过暗的照片调得不失真则使用阶梯式的曝光调节，对肤色部分最高亮度值低于130的，将其按实际最高亮度值的比例调节到130-150，最高亮度值在130-150之间则调节至150-180，即求出目标曝光值；
(6.2)由所述目标曝光值和肤色部分最高亮度值计算曝光指数；
(6.3)对所述过渡图像的每个像素执行亮度调节，得到曝光图像。
进一步的是，所述步骤RGB包括步骤：HSB
(7.1)将所述曝光图像从色彩模式转换为色彩模式，再配合肤色权重计算出肤色部分加权的平均H值、平均S值和平均B值；
(7.2)指定所期望的肤色偏色调整参数范围，所述肤色偏色调整参数范围包括H、S和B色彩范围的输入最高值、输入最低值、输出最高值和输出最低值；
(7.3)计算偏色调整参数的H值：首先根据H输入最高值和H输入最低值，计算出中间H值；如果平均H值小于H输入最低值，或者平均H值大于中间H值+180且平均H值小于360，那么H值的取值为H输出最高值；若平均H值大于H输入最高值并且平均H值小于中间H值+180，H值取H输出最低值；如果以上两种情况都不满足，则按平均H值在H输入最低值和H输入最高值之间所处的比例，等比换算H值，且H值在H输出最低值到H输出最高值间取值；
(7.4)计算偏色调整参数的S值：首先根据S输入最高值和S输入最低值，计算出中间S值；如果平均S值小于S输入最低值，那么S值的取值为S输出最低值；如果平均S值大于S输入最高值，那么S值的取值为S输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均S值在S输入最低值和S输入最高值之间所处的比例，等比换算S值，且S值在S输出最低值到S输出最高值间取值；
(7.5)计算偏色高速参数的B值：首先根据B输入最高值和B输入最低值，计算出中间B值；如果平均B值小于B输入最低值，那么B值的取值为B输出最高值；如果平均B值大于B输入最高值，那么B值的取值为B输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均B值在B输入最低值和B输入最高值之间所处的比例，等比换算B值，且B值在B输出最低值到B输出最高值间取值；
(7.6)将H值、S值和B值从HSB色彩模式转换为RGB模式，并交换RGB模式中的B和R通道，构成偏色调整参数；
(7.7)将所述偏色调整参数与所述曝光图像使用柔光模式进行混合，得到肤色偏色调节后的结果图像；
(7.8)将所述结果图像与过渡图像使用正常模式进行混合，所使用的不透明度为过渡图像的灰度图像，混合后得到矫正图像。
进一步的是，所述步骤(8)包括步骤：
(8.1)将矫正图像转为矫正灰度图像；
(8.2)利用肤色概率图将所述矫正灰度图像肤色概率大于50％的区域进行直方图统计，求出最亮的1％部分的直方图最亮平均值和最暗的1％部分的直方图最暗平均值；
(8.3)用直方图最亮平均值和直方图最暗平均值作为曲线调节的参数，对所述矫正灰度图像进行曲线调节；
(8.4)将矫正图像的饱和度增加20％后，再与矫正图像使用正常模式进行混合，不透明度为曲线调节后的矫正灰度图像取反；再将混合后的图像饱和度降低10％得到结果图像；
(8.5)将所述结果图像转为HSB模式并将透明度增加0.02后，再转换回RGB模式，得到通透图像。
进一步的是，所述步骤(9)包括步骤：
(9.1)对所述通透图像计算肤色部分的加权平均HSB值；
(9.2)计算LAB模式下曲线调节参数；
(9.3)计算色相调节参数；
(9.4)将通透图像转换为LAB模式，使用所述曲线调节参数对B通道进行曲线调节后再转换为RGB模式，得到调节图像；
(9.5)将调节图像转为HSB模式，使用所述色相调节参数对S通道进行加法运算后再转换为RGB模式，得到最终图像。
另一方面，本发明还提供了一种任意光线环境下的图像肤色美化系统，包括输入模块、过渡调节模块、肤色检测模块、人脸检测模块、最高亮度值计算模块、曝光调节模块、偏色矫正模块、通透性调整模块、饱和度对比度调整模块和输出模块，所述输入模块连接至过渡调节模块，所述过渡调节模块分别连接至肤色检测模块、人脸检测模块和偏色矫正模块，所述肤色检测模块分别连接至最高亮度值计算模块和通透性调整模块，所述人脸检测模块连接至最高亮度值计算模块，所述最高亮度值计算模块连接至曝光调节模块，所述曝光调节模块连接至偏色矫正模块，所述偏色矫正模块连接至通透性调整模块，所述通透性调整模块连接至饱和度对比度调整模块，所述饱和度对比度调整模块连接至输出模块；
所述输入模块，由移动客户端获得输入图像；所述过渡调节模块，调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像；所述肤色检测模块，对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；所述人脸检测模块，对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；所述最高亮度值计算模块，根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；所述曝光调节模块，根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像；所述偏色矫正模块，利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像；所述通透性调整模块，利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像；所述饱和度对比度调整模块，对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像；所述输出模块，将所述最终图像输出至客户端。
采用本技术方案的有益效果：
本发明所提出的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，通过预先指定所期望的肤色偏色调整的参数范围，配合对图像内容的处理，达到自适应的将各种复杂光线环境下人像肤色美化，使其自然通透。本发明所提出一种任意光线环境下的图像肤色美化系统，能够配合本发明所提出的方法并且实现该方法的应用。
附图说明
图1为本发明的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法流程图；
图2为本发明实施例中图像的明暗过渡调节方法流程图；
图3为本发明实施例中计算肤色部分最高亮度的方法流程图；
图4为本发明实施例中曝光度调节的方法流程图；
图5为本发明实施例中肤色偏色矫正的方法流程图；
图6为本发明实施例中通透性调整的方法流程图；
图7为本发明实施例中饱和度对比度调整的方法流程图；
图8为本发明的一种任意光线环境下的图像肤色美化系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，包括步骤(1)-(10)。
(1)由移动客户端获得输入图像。
(2)调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像，调节图像的明暗过渡，使其高光部分和阴影部分的过渡更自然。
如图2所示，具体实施过程包括步骤：
(2.1)对输入图像的绿色通道进行高反差保留运算，所使用的半径参数为40，再对绿色通道与其自身进行3次强光模式的混合运算，得到黑白分明的灰度图像；
(2.2)对所述灰度图像进行高斯模糊，Sigma取值为5.0，模糊半径为12，得到明暗变化的灰度图像；
(2.3)对输入图像与其自身进行滤色模式的混合运算，使用的不透明度为0.165，得到略微变亮的输出图像；
(2.4)将输入图像与输出图像进行普通模式的混合运算，使用的不透明度设定为所述明暗变化的灰度图像中对应像素取反后的值，得到明暗过渡较为自然的过渡图像。
(3)对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图。
所述肤色概率图尺寸为输入图像的一半；所述肤色概率图是灰度图像，皮肤部分偏向白色，非皮肤部分偏向黑色。
(4)对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像。
所述步骤(4)中，对过渡图像进行人脸检测，如果图像中包含人脸信息，则选择出在图像中占比最大的一张人脸，并将人脸矩形区域裁剪出来，形成检测图像；若过渡图像中不包含人脸或检测人脸失败，则使用过渡图像作为检测图像。
(5)根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值。
如果步骤(4)的输出为人脸部分，则此处计算的就是人脸肤色部分的最高亮度，如果步骤(4)输出是非人脸部分，则就是计算全图肤色部分的最高亮度。
如图3所示，具体实施过程包括步骤：
(5.1)遍历检测图像中所有像素，分别取每个像素中红，绿，蓝通道中的最大值；
(5.2)从所述肤色概率图中取出检测图像中像素的肤色概率，将肤色概率分为十个等级；
(5.3)将分级后的肤色概率作为权重，对取得的每个像素中红、绿和蓝通道中的最大值进行加权求均值，得到肤色部分的最高亮度值。
(6)根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像，以改善昏暗环境中图像亮度不够的问题，提高正常光线下拍摄的图像曝光均匀。
在步骤(5)的计算中最高亮度值一般为160-190之间，所以如果步骤(5)中的结果值如果低于这个范围，则可认为是曝光不足，需要提高照片的亮度，如果高于这个范围则可能是曝光过度，此处为了照片更自然，对曝光过度的照片并不做处理。
如图4所示，具体实施过程包括步骤：
(6.1)为将过暗的照片调得不失真则使用阶梯式的曝光调节，对肤色部分最高亮度值低于130的，将其按实际最高亮度值的比例调节到130-150，最高亮度值在130-150之间则调节至150-180，即求出目标曝光值；例如最高亮度值如果为65，与130的比例为0.5，则目标曝光值为130-150的中间，即140，则将图像亮度调节至140；
(6.2)由所述目标曝光值和肤色部分最高亮度值计算曝光指数，曝光指数计算公式为：Exposure＝log2(Targ etBright/WhiteField)/2.2，其中，TargetBrigh为目标曝光值，WhiteField为最高亮度值，Exposure为曝光指数；
(6.3)对所述过渡图像的每个像素执行亮度调节，得到曝光图像，
亮度调节计算公式为：ResultPixe 1＝InputPixel×2Exposure，其中阿是过渡图像的每个像素，ResultPixel是亮度调节后的每个像素。
(7)利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像，矫正图像中的肤色使肤色达到正常效果。
如图5所示，具体实施过程包括步骤：
(7.1)将所述曝光图像从RGB色彩模式转换为HSB色彩模式，再配合肤色权重计算出肤色部分加权的平均H值、平均S值和平均B值；
(7.2)指定所期望的肤色偏色调整参数范围，所述肤色偏色调整参数范围包括H、S和B色彩范围的输入最高值、输入最低值、输出最高值和输出最低值；
优选的范围取值如下表所示：
最高H 最低H 最高S 最低S 最高B 最低B
输入 40 10 1.0 0.5 1.0 0.4
输出 40 10 0.3 0.15 1.0 0.5
(7.3)计算偏色调整参数的H值：首先根据H输入最高值和H输入最低值，计算出中间H值；如果平均H值小于H输入最低值，或者平均H值大于中间H值+180且平均H值小于360，那么H值的取值为H最高输出值；若平均H值大于H输入最高值并且平均H值小于中间H值+180，H值取H最低输出值；如果以上两种情况都不满足，则按平均H值在H输入最低值和H输入最高值之间所处的比例，等比换算H值，且H值在H输出最低值到H输出最高值间取值；
(7.4)计算偏色调整参数的S值：首先根据S输入最高值和S输入最低值，计算出中间S值；如果平均S值小于S输入最低值，那么S值的取值为S输出最低值；如果平均S值大于S输入最高值，那么S值的取值为S输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均S值在S输入最低值和S输入最高值之间所处的比例，等比换算S值，且S值在S输出最低值到S输出最高值间取值；
(7.5)计算偏色高速参数的B值：首先根据B输入最高值和B输入最低值，计算出中间B值；如果平均B值小于B输入最低值，那么B值的取值为B输出最高值；如果平均B值大于B输入最高值，那么B值的取值为B输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均B值在B输入最低值和B输入最高值之间所处的比例，等比换算B值，且B值在B输出最低值到B输出最高值间取值；
(7.6)将H值、S值和B值从HSB色彩模式转换为RGB模式，并交换RGB模式中的B和R通道，构成偏色调整参数；
(7.7)将所述偏色调整参数与所述曝光图像使用柔光模式进行混合，得到肤色偏色调节后的结果图像；
(7.8)将所述结果图像与过渡图像使用正常模式进行混合，所使用的不透明度为过渡图像的灰度图像，混合后得到矫正图像。
(8)利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像，使图像具有白里透红的质感，达到粉嫩通透的效果。
如图6所示，具体实施过程包括步骤：
(8.1)将矫正图像转为矫正灰度图像；
(8.2)利用肤色概率图将所述矫正灰度图像肤色概率大于50％的区域进行直方图统计，求出最亮的1％部分的直方图最亮平均值和最暗的1％部分的直方图最暗平均值；
(8.3)用直方图最亮平均值和直方图最暗平均值作为曲线调节的参数，对所述矫正灰度图像进行曲线调节；
(8.4)将矫正图像的饱和度增加20％后，再与矫正图像使用正常模式进行混合，不透明度为曲线调节后的矫正灰度图像取反；再将混合后的图像饱和度降低10％得到结果图像；
(8.5)将所述结果图像转为HSB模式并将透明度增加0.02后，再转换回RGB模式，得到通透图像。
(9)对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像，使图像更自然，并且适用于更复杂的环境下对肤色进行饱和度以及对比度进行微调。
如图7所示，具体实施过程包括步骤：
(9.1)对所述通透图像计算肤色部分的加权平均HSB值；
(9.2)计算LAB模式下曲线调节参数，具体计算公式为：
LabCurve＝127+FloatClamp((10.0-0.5×fAvrgH)，-5.0，5.0)，其中AvrgH为平均H值，LabCurve为曲线调节参数；
(9.3)计算色相调节参数，具体计算公式为：
AdjustS＝FloatClamp((0.1-0.8*(AvrgB-1.0)-AvrgS)，-0.2，0.2)，其中AvrgS为平均S值，AvrgB平均B值，AdjustS为色相调节参数；
(9.4)将通透图像转换为LAB模式，使用所述曲线调节参数对B通道进行曲线调节后再转换为RGB模式，得到调节图像；
(9.5)将调节图像转为HSB模式，使用所述色相调节参数对S通道进行加法运算后再转换为RGB模式，得到最终图像。
(10)将所述最终图像输出至客户端。
为配合本发明方法的实现，基于相同的发明构思，参见图8所示，本发明还提供了一种任意光线环境下的图像肤色美化系统，包括输入模块、过渡调节模块、肤色检测模块、人脸检测模块、最高亮度值计算模块、曝光调节模块、偏色矫正模块、通透性调整模块、饱和度对比度调整模块和输出模块，所述输入模块连接至过渡调节模块，所述过渡调节模块分别连接至肤色检测模块、人脸检测模块和偏色矫正模块，所述肤色检测模块分别连接至最高亮度值计算模块和通透性调整模块，所述人脸检测模块连接至最高亮度值计算模块，所述最高亮度值计算模块连接至曝光调节模块，所述曝光调节模块连接至偏色矫正模块，所述偏色矫正模块连接至通透性调整模块，所述通透性调整模块连接至饱和度对比度调整模块，所述饱和度对比度调整模块连接至输出模块；
所述输入模块，由移动客户端获得输入图像；所述过渡调节模块，调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像；所述肤色检测模块，对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；所述人脸检测模块，对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；所述最高亮度值计算模块，根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；所述曝光调节模块，根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像；所述偏色矫正模块，利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像；所述通透性调整模块，利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像；所述饱和度对比度调整模块，对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像；所述输出模块，将所述最终图像输出至客户端。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本实发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，包括步骤：
(1)由移动客户端获取输入图像；
(2)调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像；
所述步骤(2)包括步骤：
(2.1)对输入图像的绿色通道进行高反差保留运算，再对绿色通道与其自身进行3次强光模式的混合运算，得到黑白分明的灰度图像；
(2.2)对所述灰度图像进行高斯模糊，得到明暗变化的灰度图像；
(2.3)对输入图像与其自身进行滤色模式的混合运算，使用的不透明度为0.165，得到略微变亮的输出图像；
(2.4)将输入图像与输出图像进行普通模式的混合运算，使用的不透明度设定为所述明暗变化的灰度图像中对应像素取反后的值，得到明暗过渡较为自然的过渡图像；
(3)对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；
(4)对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；
(5)根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；
(6)根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像；
(7)指定所期望的肤色偏色调整参数范围，利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像；
(8)利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像；
(9)对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像；
(10)将所述最终图像输出至客户端。
2.根据权利要求1所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述肤色概率图尺寸为输入图像的一半；所述肤色概率图是灰度图像，皮肤部分偏向白色，非皮肤部分偏向黑色。
3.根据权利要求1所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(4)中，对过渡图像进行人脸检测，如果图像中包含人脸信息，则选择出在图像中占比最大的一张人脸，并将人脸矩形区域裁剪出来，形成检测图像；若过渡图像中不包含人脸或检测人脸失败，则使用过渡图像作为检测图像。
4.根据权利要求3所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(5)包括步骤：
(5.1)遍历检测图像中所有像素，分别取每个像素中红、绿和蓝通道中的最大值；
(5.2)从所述肤色概率图中取出检测图像中像素的肤色概率，将肤色概率分为十个等级；
(5.3)将分级后的肤色概率作为权重，对取得的每个像素中红、绿和蓝通道中的最大值进行加权求均值，得到肤色部分的最高亮度值。
5.根据权利要求4所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(6)包括步骤：
(6.1)使用阶梯式的曝光调节，对肤色部分最高亮度值低于130的将其按实际最高亮度值的比例调节到130-150，最高亮度值在130-150之间则调节至150-180，即求出目标曝光值；
(6.2)由所述目标曝光值和肤色部分最高亮度值计算曝光指数；
(6.3)对所述过渡图像的每个像素执行亮度调节，得到曝光图像。
6.根据权利要求5所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(7)包括步骤：
(7.1)将所述曝光图像从RGB色彩模式转换为HSB色彩模式，再配合肤色权重计算出肤色部分加权的平均H值、平均S值和平均B值；
(7.2)指定所期望的肤色偏色调整参数范围，所述肤色偏色调整参数范围包括H、S和B色彩范围的输入最高值、输入最低值、输出最高值和输出最低值；
(7.3)计算偏色调整参数的H值：首先根据H输入最高值和H输入最低值，计算出中间H值；如果平均H值小于H输入最低值，或者平均H值大于中间H值+180且平均H值小于360，那么H值的取值为H输出最高值；若平均H值大于H输入最高值并且平均H值小于中间H值+180，H值取H输出最低值；如果以上两种情况都不满足，则按平均H值在H输入最低值和H输入最高值之间所处的比例，等比换算H值，且H值在H输出最低值到H输出最高值间取值；
(7.4)计算偏色调整参数的S值：首先根据S输入最高值和S输入最低值，计算出中间S值；如果平均S值小于S输入最低值，那么S值的取值为S输出最低值；如果平均S值大于S输入最高值，那么S值的取值为S输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均S值在S输入最低值和S输入最高值之间所处的比例，等比换算S值，且S值在S输出最低值到S输出最高值间取值；
(7.5)计算偏色调整参数的B值：首先根据B输入最高值和B输入最低值，计算出中间B值；如果平均B值小于B输入最低值，那么B值的取值为B输出最高值；如果平均B值大于B输入最高值，那么B值的取值为B输出最高值；如果以上两种情况都不满足，则按平均B值在B输入最低值和B输入最高值之间所处的比例，等比换算B值，且B值在B输出最低值到B输出最高值间取值；
(7.6)将H值、S值和B值从HSB色彩模式转换为RGB模式，并交换RGB模式中的B和R通道，构成偏色调整参数；
(7.7)将所述偏色调整参数与所述曝光图像使用柔光模式进行混合，得到肤色偏色调节后的结果图像；
(7.8)将所述结果图像与过渡图像使用正常模式进行混合，所使用的不透明度为过渡图像的灰度图像，混合后得到矫正图像。
7.根据权利要求6所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(8)包括步骤：
(8.1)将矫正图像转为矫正灰度图像；
(8.2)利用肤色概率图将所述矫正灰度图像肤色概率大于50％的区域进行直方图统计，求出最亮的1％部分的直方图最亮平均值和最暗的1％部分的直方图最暗平均值；
(8.3)用直方图最亮平均值和直方图最暗平均值作为曲线调节的参数，对所述矫正灰度图像进行曲线调节；
(8.4)将矫正图像的饱和度增加20％后，再与矫正图像使用正常模式进行混合，不透明度为曲线调节后的矫正灰度图像取反；再将混合后的图像饱和度降低10％得到结果图像；
(8.5)将所述结果图像转为HSB模式并将透明度增加0.02后，再转换回RGB模式，得到通透图像。
8.根据权利要求7所述的一种任意光线环境下的图像肤色美化方法，其特征在于，所述步骤(9)包括步骤：
(9.1)对所述通透图像计算肤色部分的加权平均HSB值；
(9.2)计算LAB模式下曲线调节参数；
(9.3)计算色相调节参数；
(9.4)将通透图像转换为LAB模式，使用所述曲线调节参数对B通道进行曲线调节后再转换为RGB模式，得到调节图像；
(9.5)将调节图像转为HSB模式，使用所述色相调节参数对S通道进行加法运算后再转换为RGB模式，得到最终图像。
9.基于权利要求1所述方法的一种任意光线环境下的图像肤色美化系统，其特征在于，包括输入模块、过渡调节模块、肤色检测模块、人脸检测模块、最高亮度值计算模块、曝光调节模块、偏色矫正模块、通透性调整模块、饱和度对比度调整模块和输出模块，所述输入模块连接至过渡调节模块，所述过渡调节模块分别连接至肤色检测模块、人脸检测模块和偏色矫正模块，所述肤色检测模块分别连接至最高亮度值计算模块和通透性调整模块，所述人脸检测模块连接至最高亮度值计算模块，所述最高亮度值计算模块连接至曝光调节模块，所述曝光调节模块连接至偏色矫正模块，所述偏色矫正模块连接至通透性调整模块，所述通透性调整模块连接至饱和度对比度调整模块，所述饱和度对比度调整模块连接至输出模块；
所述输入模块，由移动客户端获得输入图像；所述过渡调节模块，调节所述输入图像的明暗过渡，获得过渡图像；所述肤色检测模块，对所述过渡图像进行肤色检测，获得肤色概率图；所述人脸检测模块，对所述过渡图像进行人脸检测，获得检测图像；所述最高亮度值计算模块，根据所述肤色概率图计算所述检测图像中肤色部分的最高亮度值；所述曝光调节模块，根据所述最高亮度值对所述过渡图像进行曝光度调节，获得曝光图像；所述偏色矫正模块，利用所述曝光图像对所述过渡图像进行肤色偏色矫正，获得矫正图像；所述通透性调整模块，利用所述肤色概率图对所述矫正图像进行通透性调整，获得通透图像；所述饱和度对比度调整模块，对所述通透图像进行饱和度对比度调整，获得最终图像；所述输出模块，将所述最终图像输出至客户端。
CN201510994131.0A 2015-12-28 2015-12-28 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统 Active CN105608677B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510994131.0A CN105608677B (zh) 2015-12-28 2015-12-28 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510994131.0A CN105608677B (zh) 2015-12-28 2015-12-28 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105608677A CN105608677A (zh) 2016-05-25
CN105608677B true CN105608677B (zh) 2018-08-03

Family

ID=55988593

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510994131.0A Active CN105608677B (zh) 2015-12-28 2015-12-28 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105608677B (zh)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106228516B (zh) * 2016-07-14 2019-07-19 北京字节跳动网络技术有限公司 一种高自然度的实时美颜方法、装置
CN106469301B (zh) * 2016-08-31 2019-05-07 北京天诚盛业科技有限公司 自适应可调节的人脸识别方法和装置
CN106447606A (zh) * 2016-10-31 2017-02-22 南京维睛视空信息科技有限公司 一种快速实时的视频美颜方法
CN107025635B (zh) 2017-03-09 2020-01-24 Oppo广东移动通信有限公司 基于景深的图像饱和度的处理方法、处理装置和电子装置
CN107038715B (zh) * 2017-03-21 2022-03-08 腾讯科技（深圳）有限公司 一种图像处理方法及装置
CN107025441B (zh) * 2017-03-29 2020-06-02 北京小米移动软件有限公司 肤色检测方法及装置
CN107180415B (zh) * 2017-03-30 2020-08-14 北京奇艺世纪科技有限公司 一种图像中皮肤美化处理方法及装置
CN107172354B (zh) 2017-06-21 2020-04-03 深圳市万普拉斯科技有限公司 视频处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN107343156B (zh) 2017-07-10 2020-03-13 Oppo广东移动通信有限公司 人脸区域自动曝光控制的调整方法和装置
CN108629329B (zh) * 2018-05-17 2021-04-23 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质
CN108900786A (zh) * 2018-06-27 2018-11-27 努比亚技术有限公司 一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质
CN109104565A (zh) * 2018-06-27 2018-12-28 努比亚技术有限公司 一种图像处理方法、设备及计算机可读存储介质
CN109727212B (zh) * 2018-12-24 2021-05-04 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及移动终端
CN109727198B (zh) * 2019-01-03 2023-04-07 成都品果科技有限公司 一种基于肤色检测的图像亮度优化方法
CN110288512B (zh) * 2019-05-16 2023-04-18 成都品果科技有限公司 用于图像合成的光照重映射方法、装置、存储介质和处理器
CN110381303B (zh) * 2019-05-31 2021-07-09 成都品果科技有限公司 基于皮肤颜色统计的人像自动曝光白平衡矫正方法及系统
US11430093B2 (en) * 2019-10-01 2022-08-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Face-based tone curve adjustment
CN110852967B (zh) * 2019-11-06 2023-09-12 成都品果科技有限公司 一种人像照片快速祛瑕疵的方法
CN117372615A (zh) * 2023-10-16 2024-01-09 北京百度网讯科技有限公司 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104331690A (zh) * 2014-11-17 2015-02-04 成都品果科技有限公司 一种基于单张图像的肤色人脸检测方法及系统
CN104683701A (zh) * 2015-03-12 2015-06-03 成都品果科技有限公司 一种优化前置摄像头自拍照片中人脸肤色的方法和系统
CN105187810A (zh) * 2014-11-11 2015-12-23 怀效宁 一种基于人脸色彩特征的自动白平衡方法及电子媒体装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI401945B (zh) * 2008-12-31 2013-07-11 Altek Corp Digital Image Skin Adjustment Method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105187810A (zh) * 2014-11-11 2015-12-23 怀效宁 一种基于人脸色彩特征的自动白平衡方法及电子媒体装置
CN104331690A (zh) * 2014-11-17 2015-02-04 成都品果科技有限公司 一种基于单张图像的肤色人脸检测方法及系统
CN104683701A (zh) * 2015-03-12 2015-06-03 成都品果科技有限公司 一种优化前置摄像头自拍照片中人脸肤色的方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
恶劣环境下的人脸识别技术研究;张国庆;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20100515;第2010年卷(第5期);第3.5.1-3.5.2节，第3.6节，图3-5 *
数字图像中人脸美化算法的研究;韩静亮;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20100415;第2010年卷(第4期);第3.5.1-3.5.2节，第3.6节，图3-5 *
视频中基于肤色模型的人脸检测;冯冬青 等;《计算机应用与软件》;20100228;第27卷(第2期);第28-30页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105608677A (zh) 2016-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105608677B (zh) 一种任意光线环境下的图像肤色美化方法及系统
Shi et al. Let you see in sand dust weather: A method based on halo-reduced dark channel prior dehazing for sand-dust image enhancement
CN103593830B (zh) 一种低照度视频图像增强方法
CN102693532B (zh) 图像阴影和高光的自动局部调整
CN107680056B (zh) 一种图像处理方法及装置
CN103021002B (zh) 彩色素描图像生成方法
CN109447910A (zh) 一种基于模糊理论的低照度彩色图像增强方法
CN106570838B (zh) 一种图像亮度优化方法及装置
Zhang et al. Skin color enhancement based on favorite skin color in HSV color space
CN106897981A (zh) 一种基于引导滤波的低照度图像增强方法
CN104076928B (zh) 一种调整文字显示区域色调的方法
CN103295206B (zh) 一种基于Retinex的微光图像增强方法和装置
CN101930596A (zh) 一种复杂光照下的两步法颜色恒常性方法
CN106997584A (zh) 一种雾霾天气图像增强方法
CN103455790A (zh) 一种基于肤色模型的皮肤识别方法
CN103714520A (zh) 基于fpga实现数字视频图像增强系统及其方法
CN109493291A (zh) 一种自适应伽马校正的彩色图像对比度增强方法
KR101774735B1 (ko) 차량번호판 주변 그림자 영역 개선 및 차량번호 인식 방법
CN104166969B (zh) 数字图像增强方法和系统
CN103839245B (zh) 基于统计规律的Retinex夜间彩色图像增强方法
CN111968065A (zh) 一种亮度不均匀图像的自适应增强方法
CN108711160B (zh) 一种基于hsi增强性模型的目标分割方法
CN110427868A (zh) 一种行人重识别中的特征提取方法
CN108305232A (zh) 一种单帧高动态范围图像生成方法
CN103295205B (zh) 一种基于Retinex的微光图像快速增强方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP02 Change in the address of a patent holder

Address after: 610041 the 13 floor of No. 1 middle Tianfu Avenue, No. 1268, high-tech zone, Chengdu, Sichuan.

Patentee after: Chengdu PinGuo Digital Entertainment Ltd.

Address before: 610017 No. 216 South City Road, Chengdu hi tech Zone, Sichuan

Patentee before: Chengdu PinGuo Digital Entertainment Ltd.

CP02 Change in the address of a patent holder
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhang Jingqi

Inventor after: Xu Hao

Inventor after: Xu Ying

Inventor after: Yang Jia

Inventor before: Zhang Jingqi

CB03 Change of inventor or designer information