CN106447638A - 一种美颜处理方法及装置 - Google Patents
一种美颜处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106447638A CN106447638A CN201610877579.9A CN201610877579A CN106447638A CN 106447638 A CN106447638 A CN 106447638A CN 201610877579 A CN201610877579 A CN 201610877579A CN 106447638 A CN106447638 A CN 106447638A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- face
- pixel
- skin
- value
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 95
- 230000003796 beauty Effects 0.000 title abstract 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 59
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 claims description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 18
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 17
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 13
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 8
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 claims description 7
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000000227 grinding Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 38
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000005034 decoration Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000011112 process operation Methods 0.000 description 1
- 238000009394 selective breeding Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/77—Retouching; Inpainting; Scratch removal
-
- 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
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
-
- 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 Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种美颜处理方法及装置，涉及图像处理技术领域，主要目的在于解决现有的美颜处理无法对图像中的不同区域进行分离式美化的问题。本发明的方法包括：在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。本发明主要用于向用户提供具有前背景分离效果的美颜方式。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种美颜处理方法及装置。
背景技术
随着智能终端的发展，智能终端承载了越来越多的功能。其中，照相功能成为智能终端上必不可少的一个功能。在使用智能终端上的相机时，不仅能够对人物或景物进行拍照，而且还能够使用相机的美颜功能对拍摄的图像进行美化，尤其对于人脸的美化使用最为普遍。
在现有技术中对人脸进行美化时，普遍是对于静态图像的全局美化，例如使用磨皮软件对图像进行修饰使之更加细致光滑；或者提亮肤色等。但是这些美化方法在对图像进行美化时，往往没有考虑图像中不同区域需要修饰的程度，导致图像细节和背景变得模糊，使美化效果不自然。因此，如何针对图像中的不同区域进行分离式美化成为美颜处理过程中亟待解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种美颜处理方法及装置，主要目的在于解决现有的美颜处理无法对图像中的不同区域进行分离式美化的问题。
依据本发明的第一个方面，本发明提供了一种美颜处理方法，包括：
在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
进一步的，在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域包括：
获取视频帧作为待处理图像；
通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
进一步的，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像包括：
读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
进一步的，通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像包括：
在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；
通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；
根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；
判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
进一步的，根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理包括：
对待处理图像进行下述至少一种美颜处理：磨皮处理、肤色变换处理和美白处理。
进一步的，对待处理图像进行磨皮处理包括：
通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；
通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；
根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
进一步的，对待处理图像进行肤色变换处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；
将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；
根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；
根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
进一步的，对待处理图像进行美白处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；
根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；
将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
依据本发明的第二个方面，本发明提供了一种美颜处理装置，包括：
确定单元，用于在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
获取单元，用于通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
处理单元，用于根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
进一步的，所述确定单元包括：
获取模块，用于获取视频帧作为待处理图像；
检测模块，用于通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
提取模块，用于在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
进一步的，所述获取单元包括：
处理模块，用于读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
转化模块，用于将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
计算模块，用于根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
判断模块，用于通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
进一步的，所述判断模块用于在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；还用于通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；还用于根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；还用于判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
进一步的，所述处理单元包括：磨皮处理模块、肤色变换处理模块和美白处理模块。
进一步的，所述磨皮处理模块用于通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；还用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；还用于通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；还用于根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
进一步的，所述肤色变换处理模块用于根据肤色掩码图像对应的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；还用于将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；还用于根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；还用于根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
进一步的，所述美白处理模块用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；用于根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；用于将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
借由上述技术方案，本发明实施例提供的一种美颜处理方法及装置，能够在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像，根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。上述处理方式基于人脸检测的结果，动态的定位皮肤区域作为美化的目标区域，通过肤色检测实现前背景分离美化。与现有技术中普遍是对静态图像的全局美化的缺陷相比，本发明实施例能够实现图像中不同区域的分离式美化。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种美颜处理方法的流程图；
图2示出了本发明实施例提供的一种美颜处理装置的组成框图；
图3示出了本发明实施例提供的一种美颜处理装置的组成框图。
具体实施方式
下面将参照附图更加详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
现有的美颜处理普遍是对静态图像的全局美化，例如使用磨皮软件对图像进行修饰使之更加细致光滑。但是这些美化方法往往没有考虑图像中不同区域需要修饰的程度，导致图像细节和背景变得模糊。
基于上述原因，本发明实施例提供了一种美颜处理方法，能够实现图像中不同区域的分离式美化。如图1所示，该方法包括：
101、在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域。
现有的美颜处理方法绝大多数是对静态图像的全局美化，其美化过程通常不考虑不同区域需要平滑的程度，导致细节和背景变模糊；或者简单的提亮肤色导致美化效果不自然。为了避免上述缺陷，本发明实施例在得到待处理图像时，需要在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域。后续的美颜处理操作只能针对所述目标区域进行，对目标区域之外的其他区域不会造成干扰。这里需要说明的是，在通常情况下进行美颜处理时，往往是对人脸皮肤进行处理，因此确定的目标区域通常包括皮肤区域，也可以称为肤色区域。
102、通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像。
由于在步骤101中确定的目标区域通常包括皮肤区域，因此在对目标区域进行美颜处理时，主要是对目标区域内的皮肤区域进行美颜处理。因此，需要从目标区域中获取皮肤区域所对应的图像。具体的，需要执行步骤102通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像。
103、根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
由于使用肤色掩码图像的掩码可以计算肤色的直方图，并且可以查找肤色区域即颜色识别，从而在对待处理图像进行美颜处理时，可以实现不同区域的分离式美颜处理。因此，在通过步骤102获取到肤色掩码图像之后，可以根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。该预设的美颜处理能够在区分前景和背景的基础上，对不同区域的图像进行磨皮、肤色变换和/或美白的处理。
本发明实施例提供的一种美颜处理方法，能够在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像，对所述肤色掩码图像进行预设的美颜处理。上述处理方式基于人脸检测的结果，动态的定位皮肤区域作为美化的目标区域，通过肤色检测实现前背景分离美化。与现有技术中普遍是对静态图像的全局美化的缺陷相比，本发明实施例能够实现图像中不同区域的分离式美化。
为了更好的对上述图1所示的方法进行理解，作为对上述实施方式的细化和扩展，本发明实施例将结合图1的步骤进行详细说明。
本发明实施例提供的美颜处理方法，主要是基于人脸检测的结果，动态的定位皮肤区域作为美化的目标区域，通过肤色检测实现前背景分离美化。在实际情况下，用户通常都会通过美颜相机进行拍照，在拍照的同时对拍摄的图像进行美化，而美颜相机的摄像头拍摄图像时的视频帧相当于一个静止的画面，也就是类似于一张图片。基于上述使用情况，本发明实施例在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域时，提供了一种可选的实施方式，例如可以首先获取摄像头视频帧作为待处理图像，然后通过人脸检测函数从所述待处理图像中提取人脸区域，具体包括获取图像大小、建立一个相同大小的灰度图像、将获取的彩色图像转换成灰度图像、创建人脸检测需要的内存空间、将灰度图像直方图均衡化使得灰度图像信息量减少从而加快检测速度、加载训练库、检测图像中的人脸并返回一个包含人脸信息的对象、获得人脸所在位置的数据等。当通过上述人脸检测机制获取到人脸区域后，可以在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域，也就是在人脸区域中心确定进行美颜处理的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)。在本发明实施例中，为了使得美颜处理的范围更加合理，可以在人脸区域中心保留80％的区域作为作为进行美颜处理的目标区域。
由于在分析图像、物体和视频信息的过程中，常把看到的物体用直方图(histogram)表示，直方图可以用来描述各种不同的对象，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板，以及表示目标位置的概率分布。因此，本发明实施例在获取到进行美颜处理的目标区域后，需要计算目标区域的四通道直方图，通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型来获取肤色掩码图像。具体的，在计算四通道直方图时，需要获取各个通道的通道值。保存图像颜色信息的通道称为颜色通道，每个图像都有一个或多个颜色通道，图像中默认的颜色通道数取决于其颜色模式，即一个图像的颜色模式将决定其颜色通道的数量。其中，一幅图像的基本组成单位是以RGB为基础展开的，为此可以理解为一个图像由RGB这样的三个元素组成，R为一个红色通道；G为一个绿色通道；B为一个蓝色通道。因此，在计算四通道直方图时，首先需要读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，进一步的，为了去除光照和阴影的影响，本发明实施例还可以对RGB颜色空间进行归一化处理，假设RGB代表原图像某点的像素值，rgb表示归一化之后的值，则r＝R/(R+G+B)；g＝G/(R+G+B)；b＝B/(R+G+B)。此外，为了方便的调整图像的饱和度及亮度，本发明实施例还可以将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间。其中，H参数表示色彩信息，即所处的光谱颜色的位置，该参数用一角度量来表示，红、绿、蓝分别相隔120度，互补色分别相差180度；纯度S为一比例值，范围从0到1，它表示成所选颜色的纯度和该颜色最大的纯度之间的比率，S＝0时只有灰度；V表示色彩的明亮程度，范围从0到1，它和光强度之间并没有直接的联系。当将待处理图像的RGB颜色空间进行归一化处理并且转化为HSV颜色空间后，可以根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图。也就是取H、R、G通道和归一化的R通道的通道值计算四通道直方图。
当通过上述方式建立目标区域的四通道直方图后，需要通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型来获取肤色掩码图像。具体的，为了剔除低质量像素的干扰，可以在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素，例如在本发明实施例中通常剔除直方图头尾3％能量的像素值以便获取较高质量的像素。然后在基于剩余像素的基础上，通过计算四通道的均值mean和方差var得到四通道的阈值，其中阈值为[mean-3var，mean+3var]。最后判断每一个剩余像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，平滑得到肤色mask掩码图像，其中mask为一个二值图像，背景像素值为0，前景像素值为1，实现将前景与背景的分离。
当在待处理图像中获取到肤色掩码图像实现前景与背景的分离式美化后，本发明实施例还对美化的具体细节进行了改进：i.根据人脸不同区域的特征计算概率图，并以此来控制不同区域的磨皮程度。ii.通过计算转移矩阵，动态的改变人脸肤色朝向选择的模板(人工选择的真实皮肤模板)，从而使得变换后的肤色分布满足模板分布，从而呈现较好的效果。基于上述改进，本发明实施例在根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理时，至少包括了磨皮处理、肤色变换处理和美白处理。
具体的，在对待处理图像进行磨皮处理时，为了使图像实现增强、渐变处理、保边平滑等作用，可以通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理得到平滑图smth；同时，根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示，在本发明实施例中取10X10的窗口。然后通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数，包括计算窗口内像素的标准差sigma，设定阈值T，并采用线性模型计算叠加系数alpha，其中sigma越大alpha越小。最后根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理，其叠加公式可表示为I＝(1-alpha)*smth+alpha*I，叠加处理后进行效果输出。
进一步的，在对待处理图像进行肤色变换处理时，首先需要进行离线训练得到训练模型。具体的离线训练操作如下：根据训练模板图片获取模板图片的肤色掩码，选取掩码值不为0的像素值为目标像素，取每个像素的RGB值组成三维向量，以每个像素为样本训练GMM模型m。当完成离线训练得到肤色模型后，开始根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素，本发明实施例中通常抽取30个像素。然后将抽取的目标像素的RGB通道值进行变换，在进行变换时需要根据RGB的通道个数初始化转移矩阵P形成3x3的单位矩阵，从而将目标像素的RGB值变换为P*[R,G,B]^T。最后根据训练模板图片得到的模型m学习最佳的转移矩阵P，得到抽取的目标像素之于所述模型m的最大似然；对于待处理图像I中的所有目标像素，计算变换后的像素值并替换原值，替换后进行效果输出。
此外，在对待处理图像进行美白处理时，需要根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，然后根据选取的美白程度beta(β)及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)，其计算公式为v(x,y)＝[log(w(x,y)x(β-1)+1)]/logβ。最后，将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
本发明实施例在对图像进行前背景分离式美颜时，能够根据人脸不同区域的特征计算概率图，并以此来控制不同区域的磨皮程度；而且通过计算转移矩阵，动态的改变人脸肤色朝向选择的模板，从而使得变换后的肤色分布满足模板分布，呈现较好的效果，例如“白里通红”，“有气色”等。
进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本发明实施例提供了一种美颜处理装置，如图2所示，该装置包括：确定单元21、获取单元22以及处理单元23，其中，
确定单元21，用于在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
获取单元22，用于通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
处理单元23，用于根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
进一步的，如图3所示，确定单元21包括：
获取模块211，用于获取视频帧作为待处理图像；
检测模块212，用于通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
提取模块213，用于在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
进一步的，如图3所示，获取单元22包括：
处理模块221，用于读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
转化模块222，用于将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
计算模块223，用于根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
判断模块224，用于通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
进一步的，判断模块224用于在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；还用于通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；还用于根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；还用于判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
进一步的，如图3所示，处理单元23包括：磨皮处理模块231、肤色变换处理模块232和美白处理模块233。
进一步的，磨皮处理模块231用于通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；还用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；还用于通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；还用于根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
进一步的，肤色变换处理模块232用于根据肤色掩码图像对应的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；还用于将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；还用于根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；还用于根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
进一步的，美白处理模块233用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；用于根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；用于将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
本发明实施例提供的一种美颜处理装置，能够在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像，根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。上述处理方式基于人脸检测的结果，动态的定位皮肤区域作为美化的目标区域，通过肤色检测实现前背景分离美化。与现有技术中普遍是对静态图像的全局美化的缺陷相比，本发明实施例能够实现图像中不同区域的分离式美化。
此外，本发明实施例提供的美颜处理装置在对图像进行前背景分离式美颜时，能够根据人脸不同区域的特征计算概率图，并以此来控制不同区域的磨皮程度；而且通过计算转移矩阵，动态的改变人脸肤色朝向选择的模板，从而使得变换后的肤色分布满足模板分布，呈现较好的效果，例如“白里通红”，“有气色”等。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的发明名称(如确定网站内链接等级的装置)中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
本发明还公开了下述技术方案：
A1、一种美颜处理方法，所述方法包括：
在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
A2、根据A1所述的方法，在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域包括：
获取视频帧作为待处理图像；
通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
A3、根据A1-A2中任一项所述的方法，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像包括：
读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
A4、根据A1-A3中任一项所述的方法，通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像包括：
在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；
通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；
根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；
判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
A5、根据A1-A4中任一项所述的方法，根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理包括：
对待处理图像进行下述至少一种美颜处理：磨皮处理、肤色变换处理和美白处理。
A6、根据A1-A5中任一项所述的方法，对待处理图像进行磨皮处理包括：
通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；
通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；
根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
A7、根据A1-A6中任一项所述的方法，对待处理图像进行肤色变换处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；
将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；
根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；
根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
A8、根据A1-A7中任一项所述的方法，对待处理图像进行美白处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；
根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；
将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
B9、一种美颜处理装置，所述装置包括：
确定单元，用于在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
获取单元，用于通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
处理单元，用于根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
B0、根据B9所述的装置，所述确定单元包括：
获取模块，用于获取视频帧作为待处理图像；
检测模块，用于通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
提取模块，用于在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
B11、根据B9-B10中任一项所述的装置，所述获取单元包括：
处理模块，用于读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
转化模块，用于将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
计算模块，用于根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
判断模块，用于通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
B12、根据B9-B1中任一项所述的装置，所述判断模块用于在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；还用于通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；还用于根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；还用于判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
B13、根据B9-B12中任一项所述的装置，所述处理单元包括：磨皮处理模块、肤色变换处理模块和美白处理模块。
B14、根据B9-B13中任一项所述的装置，所述磨皮处理模块用于通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；还用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；还用于通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；还用于根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
B15、根据B9-B14中任一项所述的装置，所述肤色变换处理模块用于根据肤色掩码图像对应的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；还用于将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；还用于根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；还用于根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
B16、根据B9-B15中任一项所述的装置，所述美白处理模块用于根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；用于根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；用于将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
Claims (10)
1.一种美颜处理方法，其特征在于，所述方法包括：
在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域包括：
获取视频帧作为待处理图像；
通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像包括：
读取待处理图像的视频帧数据获取RGB颜色空间，并对RGB颜色空间进行归一化处理；
将RGB颜色空间转化为HSV颜色空间；
根据所述HSV颜色空间的通道值以及归一化RGB颜色空间的通道值计算所述目标区域的四通道直方图；
通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，通过判断所述四通道直方图的每个像素是否满足预设的肤色模型获取肤色掩码图像包括：
在所述四通道直方图的头尾剔除预设比例能量的像素；
通过计算四通道的均值和方差得到四通道的阈值；
根据所述阈值调整所述目标区域的的背景；
判断所述四通道直方图剩余的每个像素是否满足预设的肤色模型，将满足的像素的掩码值设为1，得到肤色掩码图像。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理包括：
对待处理图像进行下述至少一种美颜处理：磨皮处理、肤色变换处理和美白处理。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，对待处理图像进行磨皮处理包括：
通过导向滤波对获取的视频帧对应的待处理图像I进行预处理；
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，以每个目标像素为中心选取预设大小的窗口，所述预设大小的窗口以NXN的形式表示；
通过计算窗口内局部图像的标准差得到叠加系数；
根据叠加系数和待处理图像I进行预处理后的通道值将待处理图像I和肤色掩码图像进行叠加处理。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，对待处理图像进行肤色变换处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素，从目标像素中均匀抽取预设个数的目标像素；
将预设个数的目标像素的RGB通道值变换为转移矩阵；
根据训练模板图片得到的模型学习最佳的转移矩阵，得到预设个数的目标像素之于所述模型的最大似然；
根据学习结果计算目标像素变换后的像素值并替换原值。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，对待处理图像进行美白处理包括：
根据肤色掩码图像的掩码值在视频帧对应的待处理图像I中选取掩码值不为O的像素作为目标像素；
根据选取的美白程度beta及每个目标像素的原像素值w(x,y)计算目标像素对应的Log曲线，得到每个目标像素的替代像素值v(x,y)；
将每个目标像素的原像素值变换为对应的替代像素值。
9.一种美颜处理装置，其特征在于，所述装置包括：
确定单元，用于在待处理图像中确定进行美颜处理的目标区域；
获取单元，用于通过肤色检测获取所述目标区域的肤色掩码图像；
处理单元，用于根据所述肤色掩码图像对待处理图像进行预设的美颜处理。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括：
获取模块，用于获取视频帧作为待处理图像；
检测模块，用于通过人脸检测从所述待处理图像中提取人脸区域；
提取模块，用于在人脸区域中心保留预定比例的区域作为进行美颜处理的目标区域。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610877579.9A CN106447638A (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种美颜处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610877579.9A CN106447638A (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种美颜处理方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106447638A true CN106447638A (zh) | 2017-02-22 |
Family
ID=58172384
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610877579.9A Pending CN106447638A (zh) | 2016-09-30 | 2016-09-30 | 一种美颜处理方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106447638A (zh) |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107045714A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-08-15 | 杭州知聊信息技术有限公司 | 一种用于实时视频通信的人脸美化算法 |
| CN107172354A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-15 | 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 |
| CN107341774A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸图像美颜处理方法及装置 |
| CN107358573A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-17 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像美颜处理方法和装置 |
| CN107730465A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-23 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种图像中人脸美颜方法及装置 |
| CN107798654A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-03-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像磨皮方法及装置、存储介质 |
| CN107945106A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN108366194A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-08-03 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍照方法及移动终端 |
| CN108537722A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-14 | 北京金山安全软件有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及介质 |
| CN109089158A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-25 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于智能电视的人脸画质参数处理系统及其实现方法 |
| WO2019071550A1 (zh) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | 深圳传音通讯有限公司 | 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| CN110473282A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 物体模型的染色处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110611762A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及非暂时性计算机可读存储介质 |
| CN111127303A (zh) * | 2018-11-01 | 2020-05-08 | Tcl集团股份有限公司 | 背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN111127352A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-08 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、终端及存储介质 |
| CN111179156A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-19 | 北京中广上洋科技股份有限公司 | 一种基于人脸检测的视频美化方法 |
| CN111861869A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-10-30 | 广州光锥元信息科技有限公司 | 用于人像美化及防止背景扭曲的图像处理方法及装置 |
| CN113554658A (zh) * | 2020-04-23 | 2021-10-26 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117522760A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-06 | 书行科技(北京)有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备、介质及产品 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105787878A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-07-20 | 杭州格像科技有限公司 | 一种美颜处理方法及装置 |
| CN105913376A (zh) * | 2016-04-14 | 2016-08-31 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 快速美颜处理的方法和装置 |
-
2016
- 2016-09-30 CN CN201610877579.9A patent/CN106447638A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105787878A (zh) * | 2016-02-25 | 2016-07-20 | 杭州格像科技有限公司 | 一种美颜处理方法及装置 |
| CN105913376A (zh) * | 2016-04-14 | 2016-08-31 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 快速美颜处理的方法和装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| CHIH-WEI CHEN等: "Automatic Skin Color Beautification", 《ARTSIT2009》 * |
| 陈云平: "数字图像识别在人脸检测中的应用", 《计算机时代》 * |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107045714A (zh) * | 2017-05-11 | 2017-08-15 | 杭州知聊信息技术有限公司 | 一种用于实时视频通信的人脸美化算法 |
| CN107341774A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 人脸图像美颜处理方法及装置 |
| CN107358573A (zh) * | 2017-06-16 | 2017-11-17 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像美颜处理方法和装置 |
| CN107172354A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-09-15 | 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 |
| US11138695B2 (en) | 2017-06-21 | 2021-10-05 | Oneplus Technology (Shenzhen) Co., Ltd. | Method and device for video processing, electronic device, and storage medium |
| CN107730465A (zh) * | 2017-10-09 | 2018-02-23 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种图像中人脸美颜方法及装置 |
| CN107730465B (zh) * | 2017-10-09 | 2020-09-04 | 武汉斗鱼网络科技有限公司 | 一种图像中人脸美颜方法及装置 |
| WO2019071550A1 (zh) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | 深圳传音通讯有限公司 | 图像处理方法、移动终端及计算机可读存储介质 |
| CN107798654A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-03-13 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像磨皮方法及装置、存储介质 |
| CN107945106A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-20 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN108366194A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-08-03 | 维沃移动通信有限公司 | 一种拍照方法及移动终端 |
| CN108537722A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-09-14 | 北京金山安全软件有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及介质 |
| CN110611762A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-12-24 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法以及非暂时性计算机可读存储介质 |
| CN109089158B (zh) * | 2018-07-24 | 2020-04-28 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于智能电视的人脸画质参数处理系统及其实现方法 |
| CN109089158A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-12-25 | 四川长虹电器股份有限公司 | 用于智能电视的人脸画质参数处理系统及其实现方法 |
| CN111127303A (zh) * | 2018-11-01 | 2020-05-08 | Tcl集团股份有限公司 | 背景虚化方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN110473282A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-19 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 物体模型的染色处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111127352A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-05-08 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、终端及存储介质 |
| CN111179156A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-19 | 北京中广上洋科技股份有限公司 | 一种基于人脸检测的视频美化方法 |
| CN111179156B (zh) * | 2019-12-23 | 2023-09-19 | 北京中广上洋科技股份有限公司 | 一种基于人脸检测的视频美化方法 |
| CN113554658A (zh) * | 2020-04-23 | 2021-10-26 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111861869A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-10-30 | 广州光锥元信息科技有限公司 | 用于人像美化及防止背景扭曲的图像处理方法及装置 |
| CN111861869B (zh) * | 2020-07-15 | 2024-02-02 | 广州光锥元信息科技有限公司 | 用于人像美化及防止背景扭曲的图像处理方法及装置 |
| CN117522760A (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-06 | 书行科技(北京)有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备、介质及产品 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106447638A (zh) | 一种美颜处理方法及装置 | |
| US11323676B2 (en) | Image white balance processing system and method | |
| CN105812674B (zh) | 一种信号灯的颜色修正方法、监控方法及装置 | |
| CN110111245B (zh) | 图像处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN110443747A (zh) | 图像处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| CN106952246A (zh) | 基于视觉注意特性的可见光红外图像增强彩色融合方法 | |
| JP2001126075A (ja) | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 | |
| WO2003041402A1 (en) | Method and apparatus for the automatic generation of subject to background transition area boundary lines and subject shadow retention | |
| CN106791471A (zh) | 图像优化方法、图像优化装置和终端 | |
| CN114331873B (zh) | 一种基于区域划分的非均匀光照彩色图像校正方法 | |
| CN106204470A (zh) | 基于模糊理论的低照度成像方法 | |
| CN113344836B (zh) | 人脸图像处理方法及装置、计算机可读存储介质、终端 | |
| JP6326997B2 (ja) | 画像処理装置および輝度調整方法 | |
| CN107454315A (zh) | 逆光场景的人脸区域处理方法和装置 | |
| CN110264413A (zh) | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN104392211A (zh) | 一种基于显著性检测的皮肤识别方法 | |
| Meylan et al. | Color image enhancement using a Retinex-based adaptive filter | |
| CN111476732A (zh) | 一种图像融合及去噪的方法及系统 | |
| Meylan | Tone mapping for high dynamic range images | |
| CN108550124A (zh) | 一种基于仿生螺线的光照补偿及图像增强方法 | |
| Ulucan et al. | BIO-CC: Biologically inspired color constancy. | |
| Han et al. | Locally adaptive contrast enhancement using convolutional neural network | |
| US20220188991A1 (en) | Method and electronic device for managing artifacts of image | |
| CN115690130A (zh) | 一种图像处理方法和装置 | |
| Wang et al. | Adaptive enhancement for low-contrast color images via histogram modification and saturation adjustment |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170222 |