CN107424115B - 一种基于人脸关键点的肤色修正算法 - Google Patents

一种基于人脸关键点的肤色修正算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于人脸关键点的肤色修正算法，包括获取原始图像；S200对原始图像进行肤色检测，得到肤色概率图；获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域和关键点；对眉毛区域进行线段填充，修正肤色概率图，得到修正肤色图Ⅰ；对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ；对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ；对鼻子区域进行肤色值修正，修正修正肤色图Ⅲ，得到最终的修正肤色图。本发明能够使肤色修正精度更高、效果更好；能够较为完整的获取人脸肤色信息，更为精确的修正肤色；从而为后期的磨皮过程做出了坚实的基础，使后期磨皮的效果更加自然。

Description

一种基于人脸关键点的肤色修正算法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于人脸关键点的肤色修正算法。
背景技术
近年来，随着科技的进步，智能手机、平板等移动设备已经成为人们必不可少的数字娱乐工具。伴随着智能设备的兴起，美颜自拍的需求也不断增长，尤其是其中的磨皮功能是众多女性所青睐的重要功能。
磨皮功能一般用保边降噪算法或者高反差保留的方法实现，为了不影响五官、头发及背景，通常需要一个蒙板图来指导降噪的程度，常用的是用快速的肤色检测算法来实现。
现有方法多单以颜色区分皮肤与非皮肤，无论肤色检测如何精确，都会造成缺少一些重要的约束如位置信息，造成肤色修正效果差；尤其是五官周围的区域；其中最明显的是嘴唇处，很多人的嘴唇与人脸肤色非常接近，这直接导致在用肤色图进行指导磨皮的时候将嘴唇过渡模糊。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于人脸关键点的肤色修正算法，能够使肤色修正精度更高、效果更好；能够较为完整的获取人脸肤色信息，更为精确的修正肤色；从而为后期的磨皮过程做出了坚实的基础，使后期磨皮的效果更加自然。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于人脸关键点的肤色修正算法，包括步骤：
S100获取原始图像；
S200对原始图像进行肤色检测，得到肤色概率图；
S300获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点；
S400通过眉毛区域的关键点对眉毛区域进行线段填充，修正肤色概率图，得到修正肤色图Ⅰ；
S500通过眼睛区域的关键点对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ；
S600通过嘴唇区域的关键点对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ；
S700通过鼻子区域的关键点对鼻子区域进行肤色值修正，修正修正肤色图Ⅲ，得到最终的修正肤色图。
进一步的是，对所述原始图像进行特征值提取，获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点；以备后续修正使用。
进一步的是，所述步骤400中通过眉毛区域的关键点对眉毛区域进行线段填充，修正肤色概率图，得到修正肤色图Ⅰ，包括步骤：
S410建立全白的单通道图像I，即图像I所有像素为255；
S420根据眉毛部分的眉毛内角P0、眉毛中点P1和眉毛外角P2的关键点，分别在图像I中对线段P0P1和线段P1P2用0像素值进行填充；
S430对填充后的图像I进行羽化操作，将羽化后的图像I做线性映射到[minRatioI，1]后与肤色概率图对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅰ；其中，minRatioI范围为(0,1)。
进一步的是，所述步骤S420中所述线段P0P1和线段P1P2的宽度为10个像素宽度；根据眉毛宽度而设置。
进一步的是，所述步骤500中通过眼睛区域的关键点对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ，包括步骤：
S510建立全白的单通道图像Ⅱ，即图像Ⅱ所有像素为255；
S520根据眼睛的眼睛内角、眼睛上眼线中点、眼睛外角和眼睛下眼线中点四个关键点形成眼睛四边形，并对眼睛四边形用0像素值进行区域填充；
S530对填充后的图像Ⅱ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅱ做线性映射到[minRatioⅡ，1]后与修正肤色图Ⅰ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅱ；其中，minRatioⅡ范围为(0,1)。
进一步的是，所述步骤600中通过嘴唇区域的关键点对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ，包括步骤：
S610建立全白的单通道图像Ⅲ，即图像Ⅲ所有像素为255；
S620根据嘴唇的左嘴角、上嘴唇中点、右嘴角和下嘴唇中点四个关键点形成嘴唇四边形，并对嘴唇四边形用0像素值进行区域填充；
S630对填充后的图像Ⅲ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅲ做线性映射到[minRatioⅢ，1]后与修正肤色图Ⅱ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅲ；其中，minRatioⅢ范围为(0,1)。
进一步的是，所述步骤700中通过鼻子区域的关键点对鼻子区域进行肤色值修正，修正修正肤色图Ⅲ，得到最终的修正肤色图，包括步骤：
获取鼻子区域的左鼻沟、右鼻沟和鼻小柱关键点，获取眼睛区域的左眼内角和右眼内角关键点；
调取预设的标准人脸图，将标准人脸图的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点映射到原始图像的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点，得到矩阵H；
将标准人脸图上需要保护的四边形区域通过矩阵H映射得到原始图像对应的四边形区域，得到外接矩形；
在修正肤色图Ⅲ中，将外接矩形区域内的像素点分别乘以矩阵H的逆矩阵H_Inv，得到标准人脸图的修正像素点；
利用标准人脸图上的修正像素点更新修正肤色图Ⅲ，得到最终修正了的肤色图。
进一步的是，利用标准人脸图上的修正像素点更新修正肤色图Ⅲ，得到最终修正了的肤色图，通过下述公式实现：
M4(Ri)＝M3(Pi)*I_std(Qi)/255；
其中，M3为修正肤色图Ⅲ，Pi为修正肤色图Ⅲ的像素点，I_std为标准人脸图，Qi为标准人脸图的修正像素点，M4为最终的修正肤色图，Ri为最终的修正肤色图的像素点。
进一步的是，所述标准人脸图为预先建立的单通道图像；所述标准人脸图中左右鼻沟、鼻梁两侧以及鼻孔处为低像素值，剩余部分像素值为255。
采用本技术方案的有益效果：
通过关键点利用线段填充、多边形填充的方式降低嘴巴、眼睛、眉毛处的肤色概率值；通过与标准图像相映射的方式定位需要保护的肤色区域；从而能够使肤色修正精度更高、效果更好。
能够较为完整的获取人脸肤色信息，更为精确的修正肤色；从而为后期的磨皮过程做出了坚实的基础，使后期磨皮的效果更加自然。
附图说明
图1为本发明的一种基于人脸关键点的肤色修正算法流程示意图。
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，本发明提出了一种基于人脸关键点的肤色修正算法，
一种基于人脸关键点的肤色修正算法，包括步骤S100-S700。
S100获取原始图像ORI_IMAGE。
S200对原始图像ORI_IMAGE进行肤色检测，得到肤色概率图M。
肤色概率图M，M(i,j)代表位于M中第j行i列的像素，其值的范围为[0，255]，M具有与ORI_IMAGE相同的分辨率；采用常规肤色检测算法即可。
S300获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点；
对所述原始图像进行特征值提取，获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点；以备后续修正使用。
S400通过眉毛区域的关键点对眉毛区域进行线段填充，修正肤色概率图，得到修正肤色图Ⅰ。
所述步骤400包括步骤：
S410建立全白的单通道图像I，即图像I所有像素为255；
S420根据眉毛部分的眉毛内角P0、眉毛中点P1和眉毛外角P2的关键点，分别在图像I中对线段P0P1和线段P1P2用0像素值进行填充；
所述步骤S420中所述线段P0P1和线段P1P2的宽度为10个像素宽度；根据眉毛宽度而设置；
S430对填充后的图像I进行羽化操作，将羽化后的图像I做线性映射到[minRatioI，1]后与肤色概率图对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅰ；其中，minRatioI范围为(0,1)，可取0.5。
S500通过眼睛区域的关键点对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ。
所述步骤500包括步骤：
S510建立全白的单通道图像Ⅱ，即图像Ⅱ所有像素为255；
S520根据眼睛的眼睛内角、眼睛上眼线中点、眼睛外角和眼睛下眼线中点四个关键点形成眼睛四边形，并对眼睛四边形用0像素值进行区域填充；
S530对填充后的图像Ⅱ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅱ做线性映射到[minRatioⅡ，1]后与修正肤色图Ⅰ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅱ；其中，minRatioⅡ范围为(0,1)，可取0.5。
S600通过嘴唇区域的关键点对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ。
所述步骤600包括步骤：
S610建立全白的单通道图像Ⅲ，即图像Ⅲ所有像素为255；
S620根据嘴唇的左嘴角、上嘴唇中点、右嘴角和下嘴唇中点四个关键点形成嘴唇四边形，并对嘴唇四边形用0像素值进行区域填充；
S630对填充后的图像Ⅲ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅲ做线性映射到[minRatioⅢ，1]后与修正肤色图Ⅱ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅲ；其中，minRatioⅢ范围为(0,1)，可取0.5。
S700通过鼻子区域的关键点对鼻子区域进行肤色值修正，修正修正肤色图Ⅲ，得到最终的修正肤色图。
所述步骤700包括步骤：
获取鼻子区域的左鼻沟、右鼻沟和鼻小柱关键点，获取眼睛区域的左眼内角和右眼内角关键点；
调取预设的标准人脸图，将标准人脸图的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点映射到原始图像的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点，得到矩阵H；
将标准人脸图上需要保护的四边形区域通过矩阵H映射得到原始图像对应的四边形区域，得到外接矩形；
在修正肤色图Ⅲ中，将外接矩形区域内的像素点分别乘以矩阵H的逆矩阵H_Inv，得到标准人脸图的修正像素点；
利用标准人脸图上的修正像素点更新修正肤色图Ⅲ，得到最终修正了的肤色图，通过下述公式实现：
M4(Ri)＝M3(Pi)*I_std(Qi)/255；
其中，M3为修正肤色图Ⅲ，Pi为修正肤色图Ⅲ的像素点，I_std为标准人脸图，Qi为标准人脸图的修正像素点，M4为最终的修正肤色图，Ri为最终的修正肤色图的像素点。
其中，所述标准人脸图为预先建立的单通道图像；所述标准人脸图中左右鼻沟、鼻梁两侧以及鼻孔处为低像素值，剩余部分像素值为255。
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 (7)

1.一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，包括步骤：
S100获取原始图像；
S200对原始图像进行肤色检测，得到肤色概率图；
S300获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点；
S400通过眉毛区域的关键点对眉毛区域进行线段填充，修正肤色概率图，得到修正肤色图Ⅰ；
S500通过眼睛区域的关键点对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ；
S600通过嘴唇区域的关键点对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ；
S700通过鼻子区域的关键点对鼻子区域进行肤色值修正，修正修正肤色图Ⅲ，得到最终的修正肤色图；
其中，所述步骤S 400还包括步骤：
S410建立全白的单通道图像I，即图像I所有像素为255；
S420根据眉毛部分的眉毛内角P0、眉毛中点P1和眉毛外角P2的关键点，分别在图像I中对线段P0P1和线段P1P2用0像素值进行填充；
S430对填充后的图像I进行羽化操作，将羽化后的图像I做线性映射到[minRatioI，1]后与肤色概率图对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅰ；其中，minRatioI范围为(0,1)；
所述步骤S 700还包括步骤：
获取鼻子区域的左鼻沟、右鼻沟和鼻小柱关键点，获取眼睛区域的左眼内角和右眼内角关键点；
调取预设的标准人脸图，将标准人脸图的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点映射到原始图像的左鼻沟、右鼻沟、鼻小柱关键点、左眼内角和右眼内角关键点，得到矩阵H；
将标准人脸图上需要保护的四边形区域通过矩阵H映射得到原始图像对应的四边形区域，得到外接矩形；
在修正肤色图Ⅲ中，将外接矩形区域内的像素点分别乘以矩阵H的逆矩阵H_Inv，得到标准人脸图的修正像素点；
利用标准人脸图上的修正像素点更新修正肤色图Ⅲ，得到最终修正了的肤色图。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，对所述原始图像进行特征值提取，获取原始图像的眉毛区域、眼睛区域、嘴唇区域和鼻子区域，并获取各区域的关键点。
3.根据权利要求2所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，所述步骤S420中所述线段P0P1和线段P1P2的宽度为10个像素宽度。
4.根据权利要求3所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，所述步骤S 500中通过眼睛区域的关键点对眼睛区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅰ，得到修正肤色图Ⅱ，包括步骤：
S510建立全白的单通道图像Ⅱ，即图像Ⅱ所有像素为255；
S520根据眼睛的眼睛内角、眼睛上眼线中点、眼睛外角和眼睛下眼线中点四个关键点形成眼睛四边形，并对眼睛四边形用0像素值进行区域填充；
S530对填充后的图像Ⅱ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅱ做线性映射到[minRatioⅡ，1]后与修正肤色图Ⅰ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅱ；其中，minRatioⅡ范围为(0,1)。
5.根据权利要求4所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，所述步骤S 600中通过嘴唇区域的关键点对嘴唇区域进行四边形填充，修正修正肤色图Ⅱ，得到修正肤色图Ⅲ，包括步骤：
S610建立全白的单通道图像Ⅲ，即图像Ⅲ所有像素为255；
S620根据嘴唇的左嘴角、上嘴唇中点、右嘴角和下嘴唇中点四个关键点形成嘴唇四边形，并对嘴唇四边形用0像素值进行区域填充；
S630对填充后的图像Ⅲ进行羽化操作，将羽化后的图像Ⅲ做线性映射到[minRatioⅢ，1]后与修正肤色图Ⅱ对应区域相乘，得到修正肤色图Ⅲ；其中，minRatioⅢ范围为(0,1)。
6.根据权利要求5所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，利用标准人脸图上的修正像素点更新修正肤色图Ⅲ，得到最终修正了的肤色图，通过下述公式实现：
M4(Ri)＝M3(Pi)*I_std(Qi)/255；
其中，M3为修正肤色图Ⅲ，Pi为修正肤色图Ⅲ的像素点，I_std为标准人脸图，Qi为标准人脸图的修正像素点，M4为最终的修正肤色图，Ri为最终的修正肤色图的像素点。
7.根据权利要求6所述的一种基于人脸关键点的肤色修正算法，其特征在于，所述标准人脸图为预先建立的单通道图像；所述标准人脸图中左右鼻沟、鼻梁两侧以及鼻孔处为低像素值，剩余部分像素值为255。
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