CN105931204A - 图片还原方法及系统 - Google Patents

图片还原方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105931204A
CN105931204A CN201610274328.1A CN201610274328A CN105931204A CN 105931204 A CN105931204 A CN 105931204A CN 201610274328 A CN201610274328 A CN 201610274328A CN 105931204 A CN105931204 A CN 105931204A
Authority
CN
China
Prior art keywords
body unit
pending region
region
people
picture
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.)
Granted
Application number
CN201610274328.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105931204B (zh
Inventor
索国国
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.)
Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen 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 Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd filed Critical Yulong Computer Telecommunication Scientific Shenzhen Co Ltd
Priority to CN201610274328.1A priority Critical patent/CN105931204B/zh
Priority to PCT/CN2016/084060 priority patent/WO2017185452A1/zh
Publication of CN105931204A publication Critical patent/CN105931204A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105931204B publication Critical patent/CN105931204B/zh
Expired - Fee Related 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明提供一种图片还原方法，包括：获取待还原图片；将所述待还原图片划分成多个待处理区域；提取所述多个待处理区域中的每个待处理区域中的人体单元信息；提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息；及根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。本发明还提供一种图片还原系统。本发明能还原图片中被拍者的真实容貌，提高了用户的体验。

Description

图片还原方法及系统
技术领域
本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种图片还原方法及系统。
背景技术
越来越多的人喜欢使用美颜的方法获得美观的肖像照片。虽然美颜拍照的方法使被拍者达到了美观的效果，但在某些程度上也误导了看这些美颜图片的用户。相机美颜算法在给用户带来美观、乐趣的同时，用户也越来越想获知美颜图片中被拍者的真实的容貌情况。假如用户没有见过被拍者，用户通过观看美颜图片根本无法获知被拍者的实际容貌。
目前的逆美颜算法只是对美颜图片做丑化处理，例如将皮肤变黑，眼睛按照默认设置变小等。尽管在一定程度上还原了美颜图片中被拍者的容貌，但美颜图片中被拍者的容貌的实际细节也同时被恶意扭曲。而且目前这些还原美颜图片的方法并没有实际的依据，没有利用美颜图片中的美化痕迹及肖像特点来还原美颜图片，不能真实反应美颜图片中被拍者的真实容貌。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提出一种图片还原方法及系统，能还原图片中被拍者的真实容貌，提高了用户的体验。
一种图片还原方法，所述方法包括：
获取待还原图片；
将所述待还原图片划分成多个待处理区域；
提取所述多个待处理区域中的每个待处理区域中的人体单元信息；
提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息；及
根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
根据本发明一优选实施例，所述待还原图片包括背景区域及人体区域；所述对比区域包括以下任一种或者多种的组合：背景区域、所述每个待处理区域的边缘区域、人体区域中除去待处理区域的其他区域。
根据本发明一优选实施例，所述人体单元信息包括人体单元的轮廓、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理；所述特征信息包括对比区域的噪点信息、对比区域的皮肤纹理；所述皮肤纹理包括毛孔的大小、毛孔的密度、皱纹的粗细；及所述每个待处理区域中人体单元的轮廓及皮肤纹理可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
根据本发明一优选实施例，所述人体单元信息包括人体单元的色彩；所述特征信息包括对比区域的色彩；及所述每个待处理区域中人体单元的色彩可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值；或
针对所述待处理区域中每个像素点，根据像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。
根据本发明一优选实施例，所述方法还包括：
提取所述每个待处理区域的特殊标记，所述特殊标记包括变形的标准几何形状、根据待还原图片自定义的形状；
根据所述每个待处理区域的特殊标记，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整。
根据本发明一优选实施例，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整包括：
获取所述待处理区域的特殊标记所对应的标准形状；
根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数；及
根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
一种图片还原系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取待还原图片；
划分模块，用于将所述待还原图片划分成多个待处理区域；
提取模块，用于提取所述多个待处理区域中的每个待处理区域中的人体单元信息；
所述提取模块还用于提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息；及
还原模块，用于根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
根据本发明一优选实施例，所述待还原图片包括背景区域及人体区域；所述对比区域包括以下任一种或者多种的组合：背景区域、所述每个待处理区域的边缘区域、人体区域中除去待处理区域的其他区域。
根据本发明一优选实施例，所述人体单元信息包括人体单元的轮廓、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理；所述特征信息包括对比区域的噪点信息、对比区域的皮肤纹理；所述皮肤纹理包括毛孔的大小、毛孔的密度、皱纹的粗细；及所述每个待处理区域中人体单元的轮廓及皮肤纹理可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
根据本发明一优选实施例，所述人体单元信息包括人体单元的色彩；所述特征信息包括对比区域的色彩；及所述每个待处理区域中人体单元的色彩可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值；或
针对所述待处理区域中每个像素点，根据像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。
根据本发明一优选实施例，所述系统还包括：
所述提取模块还用于提取所述每个待处理区域的特殊标记，所述特殊标记包括变形的标准几何形状、根据待还原图片自定义的形状；
所述还原模块还用于根据所述每个待处理区域的特殊标记，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整。
根据本发明一优选实施例，该系统还包括：所述获取模块还用于获取所述待处理区域的特殊标记所对应的标准形状；
所述还原模块还用于根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数；及
所述还原模块还用于根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
相较于现有技术，本发明根据待还原图片中的特征信息，将所述待还原图片进行还原，能还原图片中被拍者的真实容貌，提高了用户的体验。
附图说明
图1是本发明图片还原系统较佳实施例的应用环境图。
图2是本发明图片还原方法的较佳实施例的流程图。
图3是本发明图片还原系统较佳实施例的功能模块图。
图4是本发明对美颜照片还原的示意图。
主要元件符号说明
电子设备 1000
图片还原系统 10
存储器 20
处理器 30
获取模块 100
划分模块 101
提取模块 102
还原模块 103
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清除、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1，是本发明提供的图片还原系统较佳实施例的应用环境图。一个电子设备1000包括图片还原系统10。所述电子设备1000还包括存储器20及处理器30。
所述电子设备1000包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。
所述电子设备1000还可包括网络设备和/或用户设备。其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。所述用户设备包括但不限于任何一种可与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互的电子产品，例如，个人计算机、平板电脑、智能手机、个人数字助理PDA、游戏机、或交互式网络电视IPTV，各种数码相机、智能相机等设备。其中，所述用户设备及网络设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、虚拟专用网络VPN等。所述图片还原系统10包含于图片处理插件中。所述图片处理插件可被加载至各类操作系统、软件、应用(APP)等可独立运行的程序中，以使被加载程序能够控制待播放音频执行如本发明所述的相应处理。例如，实现时，在现有的美图应用软件(APP)，如美图秀秀的基础上，增加相应的代码实现。
更优选地，可通过将现有的插件与所述图片还原系统10相结合来构成所述拍照控制插件，例如，在现有的微信插件中包含图片还原系统10，以获得该图片处理插件等。
本发明的图片还原系统10可以用于实现一种图片还原方法，用于根据待还原图片(例如美颜图片)中的特征信息，将所述待还原图片进行还原。本发明能还原待还原图片中被拍者的真实容貌，提高了用户的体验。
如图2所示，是本发明图片还原方法的较佳实施例的流程图。根据不同的需求，该图所示流程图中步骤的执行顺序可以改变，某些步骤可以省略。
所述图片还原方法包括：
S10，图片还原系统10获取待还原图片。
在本实施例中，所述待还原图片包括但不限于待逆美颜图片，也可以是其他形式包括人体单元的图片。以待逆美颜图片为例，图片还原系统10接收到用户对一张待逆美颜图片进行还原的请求时，图片还原系统10获取所述待逆美颜图片。
当用户需要对一张待还原图片进行还原时，可以在图片还原系统10提供的用户界面上选择还原功能选项。
在其他实施例中，以待逆美颜图片为例，用户可以将待逆美颜图片显示在当前用户界面上，然后语音输入“逆美颜”，图片还原系统10接收到所述语音后，通过语音识别技术识别出“逆美颜”，然后获取所述待逆美颜图片。
S11，图片还原系统10将所述待还原图片划分成多个待处理区域。
在本实施例中，图片还原系统10利用图片识别技术将所述待还原图片先划分成背景区域与人体区域，再将人体区域划分成多个待处理区域。现实生活中，所述多个待处理区域包括但不限于眉毛区域，鼻子区域，眼睛区域，嘴巴区域，脸部非五官区域。本实施例中，所述图片还原系统10可以基于位置信息对脸部非五官区域进行划分，例如将眼眉区域上方的非五官区域作为额头区域，将嘴唇区域下方的非五官区域作为下巴区域，将除额头区域、下巴区域外的非五官区域作为中庭区域等。
每个待处理区域包含一个人体单元，所述人体单元包括但不限于眉毛，鼻子，眼睛，嘴巴，脸部非五官单元(如脸颊)。例如，眉毛区域包含两条眉毛，鼻子区域包含一个鼻子等。后续对待处理区域中的每个人体单元进行还原操作。
在其他实施例中，所述多个待处理区域也可以包括人体的其他单元，例如，手，胳膊等。
S12，图片还原系统10提取所述多个待处理区域中每个待处理区域中的人体单元信息。
在本实施例中，所述人体单元信息包括以下至少一种：人体单元的位置、人体单元的轮廓、人体单元的色彩、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理。所述人体单元的位置为人体单元在待还原图片中的位置，所述人体单元的轮廓包括人体单元的形状，大小等。所述人体单元的色彩包括人体单元的色度，亮度等。所述皮肤纹理包括皮肤颜色、毛孔的大小、皱纹的粗细等。
在本实施例中，对任意一个待处理区域而言，先利用图片识别技术识别出所述待处理区域中的人体单元，再利用特征提取技术提取所述待处理区域中的人体单元信息。
例如，利用图片识别技术从鼻子区域中确定鼻子所在的位置，然后利用特征提取技术提取鼻子的位置，轮廓(即鼻梁和鼻翼)及鼻子上的皮肤纹理等。利用图片识别技术从眼睛区域中确定眼睛所在的位置，然后利用特征提取技术提取眼睛的位置，轮廓(包括眼眶、眼珠、眼睫毛)及眼睛的像素灰度等。
在本发明其他实施例中，图片还原系统10还可提取每个待处理区域中的噪点信息。以待逆美颜图片为例，由于图片经过美颜处理后，图片上被美颜部分的噪点也会减少，因此，后续可以对比待处理区域与其他区域的噪点信息来还原待处理区域的人体单元。
在本发明其他实施例中，图片还原系统10还可提取每个待处理区域的特殊标记。每种特殊标记对应一种标准形状。所述特殊标记包括但不限于，变形的标准几何形状。例如，变形的直线、变形的圆、变形的椭圆、变形的矩形等。例如，以待逆美颜图片为例，当图片中人脸上有阳光时，所述阳光为直线形状，在美颜的瘦脸处理中，所述直线的某一部分可能会变形(如凸起)，提取变形的直线。后续可根据对变形直线的修正来还原美颜后的脸部。当特殊标记为变形的标准几何形状时，所述特殊标记对应的标准形状可以预先存储于存储器20中。
所述图片还原系统10可以利用特征提取技术在所述待处理区域中直接提取所述特殊标记。图片还原系统10也可以接收用户在所述待处理区域中选择的一个区域，利用特征提取技术在所选择的区域中提取一个特殊标记。后续对所述特殊标记进行还原，从而得到还原参数，根据所述还原参数还原待处理区域中的人体单元。
当然，在其他实施例中，所述特殊标记也可以是用户根据待还原图片自己定义的其他形状。为了修正所述特殊标记，图片还原系统10还需接收用户输入的所述特殊标记对应的标准形状。
S13，图片还原系统10提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息。
在本实施例中，每个待处理区域至少对应一个对比区域。以待逆美颜图片为例，在美颜图片时，一般为了保持图片的真实性，边缘区域的细节特征，例如鼻子的边缘区域、眼睛的边缘区域等都是保留的。另外，背景区域一般是不作美颜处理。因此，所述对比区域可以是以下任一种或者多种形式：每个待处理区域的边缘区域、待还原图片的背景区域、人体区域中除去所述待处理区域的其他区域，例如，所述待处理区域为鼻子区域，人体区域中除去所述待处理区域的其他区域可以是中庭区域，也可以是下巴区域等。
所述对比区域的特征信息包括以下至少一种：对比区域的噪点信息、对比区域的色彩、对比区域的皮肤纹理。所述对比区域的色彩包括对比区域的色度，亮度等。所述对比区域的皮肤纹理包括对比区域中的皮肤颜色、毛孔的大小、皱纹的粗细等。后续通过对比每个待处理区域中的人体单元信息与所述待处理区域对应的对比区域的特征信息的差异来还原所述待处理区域中的人体单元。
S14，所述图片还原系统10根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
在本实施例中，所述图片还原系统10根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息确定待处理区域的人体单元的还原方向及还原幅度。例如，以待逆美颜图片为例，人体单元的还原方向为眼睛变小，皮肤变暗淡，脸部区域变大等等。
优选地，图片还原系统10针对每个待处理区域，根据所述待处理区域的皮肤纹理或噪点信息与所述待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理或噪点信息确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。进一步地，所述人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度的确定可以通过以下任一种或者多种的组合方式来实现：
(1)根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(2)根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(3)根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(4)根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(5)根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
举例而言，针对鼻子区域，所述鼻子区域的对比区域为鼻子的边缘区域。通过提取所述边缘区域的毛孔，计算所述边缘区域的毛孔的平均大小为A。提取鼻子区域中的毛孔，计算所述鼻子区域中的毛孔的平均大小为B。若A大于B，则鼻子区域的轮廓所对应的还原方向为从小到大，若A小于B，则鼻子的轮廓所对应的还原方向为从大到小。鼻子的轮廓所对应的还原幅度为A/B。当然，也可以通过计算边缘区域的毛孔的密度与鼻子上毛孔的密度来确定鼻子的轮廓所对应的还原方向及还原幅度。
在其他实施例中，图片还原系统10同时利用每个待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理及噪点信息确定所述每个待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
具体地，根据所述待处理区域的皮肤纹理及噪点信息与所述待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理及噪点信息确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。例如，根据所述待处理区域的毛孔大小计算出毛孔大小平均值，根据所述待处理区域的噪点大小计算出噪点大小平均值，将所述待处理区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值进行加权得到所述待处理区域对应的加权值。同理计算所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值，将所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值进行加权得到所述待处理区域对应的对比区域对应的加权值。根据所述待处理区域对应的加权值及所述待处理区域对应的对比区域对应的加权值确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
在其他实施例中，当所述待处理区域有特殊标记时，可以根据所述特殊标记相对于其对应的标准形状的弯曲方向，确定所述待处理区域的还原方向。
优选地，图片还原系统10针对每个待处理区域，根据所述待处理区域的色彩与所述待处理区域对应的对比区域的色彩调整所述待处理区域中人体单元的色彩。
进一步地，针对每个待处理区域，所述待处理区域中人体单元的色彩的调整可以通过以下任一种或者多种的组合方式来实现：
(1)将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后得到的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值。例如，嘴巴区域的平均像素值为P，嘴巴区域对应的边缘区域的平均像素值为Q，则嘴巴区域中每个像素点的像素值为0.5P+0.5Q。
(2)针对待处理区域中每个像素点，根据所述像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。所述相邻像素点可能位于所述待处理区域的边缘区域中。例如，待处理区域中的第一个像素点，其相邻的四个像素点分别为像素点a，像素点b，像素点c，像素点d，其中像素点a，像素点b，像素点c位于边缘区域中。则所述第一个像素点的像素值为所述相邻的四个像素点的平均值。
在其他实施例中，当在待处理区域中提取了特殊标记时，所述图片还原系统10获取所述特殊标记所对应的标准形状；根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数。根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
在本实施例中，图片还原系统10进一步获取肖像分布数据，所述肖像分布数据可以是预先存储于存储器20中，也可以由用户根据待还原图片输入的数据。所述肖像分布数据包括人体单元在人体中的平均位置及人体单元的色彩区间范围。所述图片还原系统10根据所述肖像分布数据对待还原图片中人体单元进行微调。这样可以防止在还原过程中出现错误。
在其他实施例中，图片还原系统10还可以获取所述待还原图片中用户的其他图片，所述其他图片可以是没有美颜的图片。然后根据所述其他图片获取肖像分布数据。所述图片还原系统10根据所述肖像分布数据对待还原图片中人体单元进行微调及验证。这样可以防止在还原过程中出现错误。
本发明所述图片还原系统10能根据待还原图片中的特征，将待还原图片中的人体单元进行还原，而不是简单的做丑化处理。如图4所示，利用本发明将一张美颜照片进行逆美颜，逆美颜后的照片更真实。这样用户可以看到美颜图片中被拍者的真实容貌。
如图3所示，是本发明图片还原系统较佳实施例的功能模块图。所述图片还原系统10包括获取模块100、划分模块101、提取模块102及还原模块103。
获取模块100用于获取待还原图片。
在本实施例中，所述待还原图片包括但不限于，待逆美颜图片，也可以是其他形式包括人体单元的图片。以待逆美颜图片为例，所述获取模块100接收到用户对一张待逆美颜图片进行还原的请求时，所述获取模块100获取所述待逆美颜图片。
当用户需要对一张待还原图片进行还原时，可以在图片还原系统10提供的用户界面上选择还原功能选项。
在其他实施例中，以待逆美颜图片为例，用户可以将待逆美颜图片显示在当前用户界面上，然后语音输入“逆美颜”，所述获取模块100接收到所述语音后，通过语音识别技术识别出“逆美颜”，然后获取所述待逆美颜图片。
划分模块101用于将所述待还原图片划分成多个待处理区域。
在本实施例中，所述划分模块101利用图片识别技术将所述待还原图片先划分成背景区域与人体区域，再将人体区域划分成多个待处理区域。现实生活中，所述多个待处理区域包括但不限于，眉毛区域，鼻子区域，眼睛区域，嘴巴区域，脸部非五官区域。本实施例中，所述划分模块101可以基于位置信息对脸部非五官区域进行划分，例如将眼眉区域上方的非五官区域作为额头区域，将嘴唇区域下方的非五官区域作为下巴区域，将除额头区域、下巴区域外的非五官区域作为中庭区域等。
每个待处理区域包含一个人体单元，所述人体单元包括但不限于，眉毛，鼻子，眼睛，嘴巴，脸部非五官单元(如脸颊)。例如，眉毛区域包含两条眉毛，鼻子区域包含一个鼻子等。后续对待处理区域中的每个人体单元进行还原操作。
在其他实施例中，所述多个待处理区域也可以包括人体的其他单元，例如，手，胳膊等。
提取模块102用于提取所述多个待处理区域中每个待处理区域中的人体单元信息。
在本实施例中，所述人体单元信息包括以下至少一种：人体单元的位置、人体单元的轮廓、人体单元的色彩、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理。所述人体单元的位置为人体单元在待还原图片中的位置，所述人体单元的轮廓包括人体单元的形状，大小等。所述人体单元的色彩包括人体单元的色度，亮度等。所述皮肤纹理包括皮肤颜色、毛孔的大小、皱纹的粗细等。
在本实施例中，对任意一个待处理区域而言，先利用图片识别技术识别出所述待处理区域中的人体单元，再利用特征提取技术提取所述待处理区域中的人体单元信息。
例如，利用图片识别技术从鼻子区域中确定鼻子所在的位置，然后利用特征提取技术提取鼻子的位置，轮廓(即鼻梁和鼻翼)及鼻子上的皮肤纹理等。利用图片识别技术从眼睛区域中确定眼睛所在的位置，然后利用特征提取技术提取眼睛的位置，轮廓(包括眼眶、眼珠、眼睫毛)及眼睛的像素灰度等。
在本发明其他实施例中，所述提取模块102还可提取每个待处理区域中的噪点信息。以待逆美颜图片为例，由于图片经过美颜处理后，图片上被美颜部分的噪点也会减少，因此，后续可以对比待处理区域与其他区域的噪点信息来还原待处理区域的人体单元。
在本发明其他实施例中，所述提取模块102还可提取每个待处理区域的特殊标记。每种特殊标记对应一种标准形状。所述特殊标记包括但不限于，变形的标准几何形状。例如，变形的直线、变形的圆、变形的椭圆、变形的矩形等。例如，以待逆美颜图片为例，当图片中人脸上有阳光时，所述阳光为直线形状，在美颜的瘦脸处理中，所述直线的某一部分可能会变形(如凸起)，提取变形的直线。后续可根据对变形直线的修正来还原美颜后的脸部。当特殊标记为变形的标准几何形状时，所述特殊标记对应的标准形状可以预先存储于存储器20中。
所述提取模块102可以利用特征提取技术在所述待处理区域中直接提取所述特殊标记。图片还原系统10也可以接收用户在所述待处理区域中选择的一个区域，利用特征提取技术在所选择的区域中提取一个特殊标记。后续对所述特殊标记进行还原，从而得到还原参数，根据所述还原参数还原待处理区域中的人体单元。
当然，在其他实施例中，所述特殊标记也可以是用户根据待还原图片自己定义的其他形状。为了修正所述特殊标记，所述提取模块102还需接收用户输入的所述特殊标记对应的标准形状。
所述提取模块102还用于提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息。
在本实施例中，每个待处理区域至少对应一个对比区域。以待逆美颜图片为例，在美颜图片时，一般为了保持图片的真实性，边缘区域的细节特征，例如鼻子的边缘区域、眼睛的边缘区域等都是保留的。另外，背景区域一般是不作美颜处理。因此，所述对比区域可以是以下任一种或者多种形式：每个待处理区域的边缘区域、待还原图片的背景区域、人体区域中除去所述待处理区域的其他区域，例如，所述待处理区域为鼻子区域，人体区域中除去所述待处理区域的其他区域可以是中庭区域，也可以是下巴区域等。
所述对比区域的特征信息包括以下至少一种：对比区域的噪点信息、对比区域的色彩、对比区域的皮肤纹理。所述对比区域的色彩包括对比区域的色度，亮度等。所述对比区域的皮肤纹理包括对比区域中的皮肤颜色、毛孔的大小、皱纹的粗细等。后续通过对比每个待处理区域中的人体单元信息与所述待处理区域对应的对比区域的特征信息的差异来还原所述待处理区域中的人体单元。
还原模块103用于根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
在本实施例中，所述还原模块103根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息确定待处理区域的人体单元的还原方向及还原幅度。例如，以待逆美颜图片为例，人体单元的还原方向为眼睛变小，皮肤变暗淡，脸部区域变大等等。
优选地，所述还原模块103针对每个待处理区域，根据所述待处理区域的皮肤纹理或噪点信息与所述待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理或噪点信息确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
进一步地，所述人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度的确定可以通过以下任一种或者多种的组合方式来实现：
(1)根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(2)根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(3)根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(4)根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
(5)根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
举例而言，针对鼻子区域，所述鼻子区域的对比区域为鼻子的边缘区域。通过提取所述边缘区域的毛孔，计算所述边缘区域的毛孔的平均大小为A。提取鼻子区域中的毛孔，计算所述鼻子区域中的毛孔的平均大小为B。若A大于B，则鼻子区域的轮廓所对应的还原方向为从小到大，若A小于B，则鼻子的轮廓所对应的还原方向为从大到小。鼻子的轮廓所对应的还原幅度为A/B。当然，也可以通过计算边缘区域的毛孔的密度与鼻子上毛孔的密度来确定鼻子的轮廓所对应的还原方向及还原幅度。
在其他实施例中，所述还原模块103同时利用每个待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理及噪点信息确定所述每个待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。具体地，根据所述待处理区域的皮肤纹理及噪点信息与所述待处理区域对应的对比区域的皮肤纹理及噪点信息确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
例如，根据所述待处理区域的毛孔大小计算出毛孔大小平均值，根据所述待处理区域的噪点大小计算出噪点大小平均值，将所述待处理区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值进行加权得到所述待处理区域对应的加权值。同理计算所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值，将所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小平均值及噪点大小平均值进行加权得到所述待处理区域对应的对比区域对应的加权值。根据所述待处理区域对应的加权值及所述待处理区域对应的对比区域对应的加权值确定所述待处理区域中人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
在其他实施例中，当所述待处理区域有特殊标记时，可以根据所述特殊标记相对于其对应的标准形状的弯曲方向，确定所述待处理区域的还原方向。
优选地，所述还原模块103针对每个待处理区域，根据所述待处理区域的色彩与所述待处理区域对应的对比区域的色彩调整所述待处理区域中人体单元的色彩。
进一步地，针对每个待处理区域，所述待处理区域中人体单元的色彩的调整可以通过以下任一种或者多种的组合方式来实现：
(1)将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后得到的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值。例如，嘴巴区域的平均像素值为P，嘴巴区域对应的边缘区域的平均像素值为Q，则嘴巴区域中每个像素点的像素值为0.5P+0.5Q。
(2)针对待处理区域中每个像素点，根据所述像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。所述相邻像素点可能位于所述待处理区域的边缘区域中。例如，待处理区域中的第一个像素点，其相邻的四个像素点分别为像素点a，像素点b，像素点c，像素点d，其中像素点a，像素点b，像素点c位于边缘区域中。则所述第一个像素点的像素值为所述相邻的四个像素点的平均值。
在其他实施例中，当在待处理区域中提取了特殊标记时，所述还原模块103获取所述特殊标记所对应的标准形状；根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数。根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
在本实施例中，所述还原模块103进一步获取肖像分布数据，所述肖像分布数据可以是预先存储于存储器20中，也可以由用户根据待还原图片输入的数据。所述肖像分布数据包括人体单元在人体中的平均位置及人体单元的色彩区间范围。所述还原模块103根据所述肖像分布数据对待还原图片中人体单元进行微调。这样可以防止在还原过程中出现错误。
在其他实施例中，所述还原模块103还可以获取所述待还原图片中用户的其他图片，所述其他图片可以是没有美颜的图片。然后根据所述其他图片获取肖像分布数据。所述还原模块103根据所述肖像分布数据对待还原图片中人体单元进行微调及验证。这样可以防止在还原过程中出现错误。
本发明能根据待还原图片中的特征，将待还原图片中的人体单元进行还原，而不是简单的做丑化处理。如图4所示，利用本发明将一张美颜照片进行逆美颜，逆美颜后的照片更真实。这样用户可以看到美颜图片中被拍者的真实容貌。
在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，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)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种图片还原方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待还原图片；
将所述待还原图片划分成多个待处理区域；
提取所述多个待处理区域中的每个待处理区域中的人体单元信息；
提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息；及
根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
2.如权利要求1所述的图片还原方法，其特征在于，所述待还原图片包括背景区域及人体区域；所述对比区域包括以下任一种或者多种的组合：背景区域、所述每个待处理区域的边缘区域、人体区域中除去待处理区域的其他区域。
3.如权利要求1所述的图片还原方法，其特征在于，所述人体单元信息包括人体单元的轮廓、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理；所述特征信息包括对比区域的噪点信息、对比区域的皮肤纹理；所述皮肤纹理包括毛孔的大小、毛孔的密度、皱纹的粗细；及所述每个待处理区域中人体单元的轮廓及皮肤纹理可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
4.如权利要求1所述的图片还原方法，其特征在于，所述人体单元信息包括人体单元的色彩；所述特征信息包括对比区域的色彩；及所述每个待处理区域中人体单元的色彩可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值；或
针对所述待处理区域中每个像素点，根据像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。
5.如权利要求1所述的图片还原方法，其特征在于，所述方法还包括：
提取所述每个待处理区域的特殊标记，所述特殊标记包括变形的标准几何形状、根据待还原图片自定义的形状；
根据所述每个待处理区域的特殊标记，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整。
6.如权利要求5所述的图片还原方法，其特征在于，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整包括：
获取所述待处理区域的特殊标记所对应的标准形状；
根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数；及
根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
7.一种图片还原系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取待还原图片；
划分模块，用于将所述待还原图片划分成多个待处理区域；
提取模块，用于提取所述多个待处理区域中的每个待处理区域中的人体单元信息；
所述提取模块还用于提取所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息；及
还原模块，用于根据所述每个待处理区域所包含的人体单元信息及所述每个待处理区域对应的对比区域的特征信息，对所述每个待处理区域的人体单元进行还原处理。
8.如权利要求7所述的图片还原系统，其特征在于，所述待还原图片包括背景区域及人体区域；所述对比区域包括以下任一种或者多种的组合：背景区域、所述每个待处理区域的边缘区域、人体区域中除去待处理区域的其他区域。
9.如权利要求7所述的图片还原系统，其特征在于，所述人体单元信息包括人体单元的轮廓、所述人体单元所在的待处理区域的皮肤纹理；所述特征信息包括对比区域的噪点信息、对比区域的皮肤纹理；所述皮肤纹理包括毛孔的大小、毛孔的密度、皱纹的粗细；及所述每个待处理区域中人体单元的轮廓及皮肤纹理可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
根据所述待处理区域的毛孔大小与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔大小来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的毛孔密度与所述待处理区域对应的对比区域的毛孔密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点大小与所述待处理区域对应的对比区域的噪点大小来确定人体单元的轮廓、人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
提取所述待处理区域的噪点，根据所述待处理区域的噪点密度与所述待处理区域对应的对比区域的噪点密度来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度；或
根据所述待处理区域的皱纹粗细与所述待处理区域对应的对比区域的皱纹粗细来确定所述人体单元的轮廓、所述人体单元的皮肤纹理所对应的还原方向及还原幅度。
10.如权利要求7所述的图片还原系统，其特征在于，所述人体单元信息包括人体单元的色彩；所述特征信息包括对比区域的色彩；及所述每个待处理区域中人体单元的色彩可通过以下任一种或者多种方式进行还原：
将所述待处理区域的像素值与所述待处理区域对应的对比区域的像素值进行加权，根据加权后的像素值确定所述待处理区域中每个像素点的像素值；或
针对所述待处理区域中每个像素点，根据像素点的多个相邻像素点的像素值计算所述像素点的像素值。
11.如权利要求7所述的图片还原系统，其特征在于，所述系统还包括：
所述提取模块还用于提取所述每个待处理区域的特殊标记，所述特殊标记包括变形的标准几何形状、根据待还原图片自定义的形状；
所述还原模块还用于根据所述每个待处理区域的特殊标记，对所述每个待处理区域的人体单元进行调整。
12.如权利要求11所述的图片还原系统，其特征在于，该系统还包括：所述获取模块还用于获取所述待处理区域的特殊标记所对应的标准形状；
所述还原模块还用于根据所述特殊标记及其对应的标准形状，对所述特殊标记进行还原，并得到还原参数；及所述还原模块还用于根据所得到的还原参数对所述待处理区域中的人体单元进行调整。
CN201610274328.1A 2016-04-27 2016-04-27 图片还原方法及系统 Expired - Fee Related CN105931204B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610274328.1A CN105931204B (zh) 2016-04-27 2016-04-27 图片还原方法及系统
PCT/CN2016/084060 WO2017185452A1 (zh) 2016-04-27 2016-05-31 图片还原方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610274328.1A CN105931204B (zh) 2016-04-27 2016-04-27 图片还原方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105931204A true CN105931204A (zh) 2016-09-07
CN105931204B CN105931204B (zh) 2019-10-11

Family

ID=56837647

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610274328.1A Expired - Fee Related CN105931204B (zh) 2016-04-27 2016-04-27 图片还原方法及系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN105931204B (zh)
WO (1) WO2017185452A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106713700A (zh) * 2016-12-08 2017-05-24 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 图像处理方法、装置和终端
CN106780315A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 李聪 虚拟整容软件方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110895789B (zh) * 2018-09-13 2023-05-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种人脸美颜方法及装置
US11507056B1 (en) * 2020-04-06 2022-11-22 Lockheed Martin Corporation System and method for three-dimensional (3D) computer-aided manufacturing (CAM) of an ensemble of pilot equipment and garments

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090060383A1 (en) * 2007-08-27 2009-03-05 Arcsoft, Inc. Method of restoring closed-eye portrait photo
WO2015127394A1 (en) * 2014-02-23 2015-08-27 Northeastern University System for beauty, cosmetic, and fashion analysis
CN104899905A (zh) * 2015-06-08 2015-09-09 深圳市诺比邻科技有限公司 人脸图像处理方法及装置
CN104966267A (zh) * 2015-07-02 2015-10-07 广东欧珀移动通信有限公司 一种美颜用户图像的方法及装置
CN104992402A (zh) * 2015-07-02 2015-10-21 广东欧珀移动通信有限公司 一种美颜处理方法及装置
CN105069007A (zh) * 2015-07-02 2015-11-18 广东欧珀移动通信有限公司 一种建立美颜数据库的方法及装置
CN105120157A (zh) * 2015-08-25 2015-12-02 广东欧珀移动通信有限公司 图像的处理方法及装置
CN105354810A (zh) * 2015-12-07 2016-02-24 厦门美图之家科技有限公司 一种图像祛斑处理的方法、系统及拍摄终端
CN105469356A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 小米科技有限责任公司 人脸图像处理方法及装置
CN105512605A (zh) * 2015-11-23 2016-04-20 小米科技有限责任公司 人脸图像处理方法及装置

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090060383A1 (en) * 2007-08-27 2009-03-05 Arcsoft, Inc. Method of restoring closed-eye portrait photo
WO2015127394A1 (en) * 2014-02-23 2015-08-27 Northeastern University System for beauty, cosmetic, and fashion analysis
CN104899905A (zh) * 2015-06-08 2015-09-09 深圳市诺比邻科技有限公司 人脸图像处理方法及装置
CN104966267A (zh) * 2015-07-02 2015-10-07 广东欧珀移动通信有限公司 一种美颜用户图像的方法及装置
CN104992402A (zh) * 2015-07-02 2015-10-21 广东欧珀移动通信有限公司 一种美颜处理方法及装置
CN105069007A (zh) * 2015-07-02 2015-11-18 广东欧珀移动通信有限公司 一种建立美颜数据库的方法及装置
CN105120157A (zh) * 2015-08-25 2015-12-02 广东欧珀移动通信有限公司 图像的处理方法及装置
CN105469356A (zh) * 2015-11-23 2016-04-06 小米科技有限责任公司 人脸图像处理方法及装置
CN105512605A (zh) * 2015-11-23 2016-04-20 小米科技有限责任公司 人脸图像处理方法及装置
CN105354810A (zh) * 2015-12-07 2016-02-24 厦门美图之家科技有限公司 一种图像祛斑处理的方法、系统及拍摄终端

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHUYANG WANG 等: "Face Behind Makeup", 《PROCEEDINGS OF THE THIRTIETH AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AAAI-16)》 *
魏雪飞 等: "基于全变分的模糊人脸图像复原算法", 《电子器件》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106713700A (zh) * 2016-12-08 2017-05-24 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 图像处理方法、装置和终端
CN106780315A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 李聪 虚拟整容软件方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105931204B (zh) 2019-10-11
WO2017185452A1 (zh) 2017-11-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11250241B2 (en) Face image processing methods and apparatuses, and electronic devices
US10089522B2 (en) Head-mounted display with facial expression detecting capability
WO2022078041A1 (zh) 遮挡检测模型的训练方法及人脸图像的美化处理方法
CN106919906B (zh) 一种图像互动方法及互动装置
WO2016145830A1 (zh) 图像处理方法、终端及计算机存储介质
CN106682632B (zh) 用于处理人脸图像的方法和装置
CN109635752B (zh) 人脸关键点的定位方法、人脸图像处理方法和相关装置
CN110531853B (zh) 一种基于人眼注视点检测的电子书阅读器控制方法及系统
CN105931204A (zh) 图片还原方法及系统
CN105631417A (zh) 应用于互联网视频直播的视频美化系统及方法
WO2019075666A1 (zh) 图像处理方法、装置、终端及存储介质
CN105447823B (zh) 一种图像处理方法及一种电子设备
CN111489311B (zh) 一种人脸美化方法、装置、电子设备及存储介质
CN110049351A (zh) 视频流中人脸变形的方法和装置、电子设备、计算机可读介质
CN104157001A (zh) 一种头部漫画的绘制方法及装置
WO2021120626A1 (zh) 一种图像处理方法、终端及计算机存储介质
CN109669537A (zh) 一种基于计算机虚拟界面的人机交互系统
CN107692701A (zh) 一种智能镜子的显示方法及装置
CN111932442A (zh) 一种基于人脸识别技术的视频美颜方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN113379623B (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN105224910B (zh) 一种训练共同注意力的系统及方法
CN107728981A (zh) 显示的方法及装置
US9563940B2 (en) Smart image enhancements
CN107895343A (zh) 一种基于五官定位快速简单上腮红的图像处理方法
CN113421197B (zh) 一种美颜图像的处理方法及其处理系统

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
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20191011