CN108898546A - 人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开是关于一种人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质，属于图像处理领域。所述方法包括：截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；对第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；截取人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；根据第二待处理图像获取卧蚕掩码图；利用卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。本公开实现了去除人脸图像中的眼袋时保留卧蚕，提高了对人脸图像进行美颜处理的效果。本公开用于人脸图像的处理。
Description
技术领域
本公开涉及图像处理领域，特别涉及一种人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质。
背景技术
随着图像处理技术的发展，越来越普遍采用美颜技术对人脸图像进行处理。
相关技术中，在通过美颜技术去除人脸图像中的眼袋时，通过调整人脸图像中眼睛下方的区域的亮度，如提高人脸图像中眼袋区域的亮度，使得眼睛下方的区域亮度均匀，从而得到去除眼袋后的人脸图像。
由于相关技术中，在去除人脸图像中的眼袋时，会将该人脸图像中人眼下方的区域中的其他特征(如卧蚕)也一并去除，因此，对人脸图像进行美颜处理的效果较差。
发明内容
本公开提供了一种人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质，可以实现去除人脸图像中的眼袋时保留卧蚕，进而提高对人脸图像进行美颜处理的效果。所述技术方案如下：
根据本公开的一方面，提供了一种人脸图像处理方法，所述方法包括：
截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
可选的，所述根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图，包括：
获取参考掩码图，所述参考掩码图用于指示所述第二待处理图像中的卧蚕区域；
对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图；
将所述参考掩码图与所述参考灰度图进行叠加处理，得到所述卧蚕掩码图。
可选的，对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图，包括：
对所述第二待处理图像进行灰度化处理；
获取灰度化处理后的所述第二待处理图像中各像素点的像素值；
采用s型函数对所述各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到所述参考灰度图，所述s型函数为：
其中，pout为所述参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为所述s型函数的坡度参数，所述坡度参数越大所述s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的所述第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为所述第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值，所述变换阈值用于指示所述人脸图像的亮度。
可选的，所述方法还包括：
获取所述第一待处理图像中，位于所述眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值；
根据所述多个亮度值，确定所述多个采样像素点的平均亮度值；
将所述平均亮度值确定为所述变换阈值。
可选的，所述对所述第一待处理图像进行去眼袋处理得到第一目标图像，包括：
对所述第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像；
获取所述第一待处理图像对应的眼袋掩码图，所述眼袋掩码图用于指示所述第一待处理图像中的所述眼袋区域；
根据所述眼袋掩码图，将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，得到所述第一目标图像。
可选的，所述方法还包括：
对所述人脸图像进行人脸关键点定位，确定所述人脸图像中的眼睛轮廓，所述眼睛轮廓包括上睑线与下睑线；
将所述人脸图像中所述下睑线远离所述上睑线一侧的预设区域，确定为所述眼袋区域，所述下睑线位于所述眼袋区域的边缘。
可选的，所述对所述第一待处理图像进行亮度调整，包括：
按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对所述第一待处理图像进行亮度调整；
所述将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，包括：
将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像进行泊松融合。
可选的，所述将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，包括：
将所述第一目标图像与所述人脸图像进行阿尔法融合。
根据本公开的另一方面，提供了一种人脸图像处理装置，所述人脸图像处理装置包括：
第一截取模块，被配置为截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
去眼袋模块，被配置为对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
第二截取模块，被配置为截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
第一获取模块，被配置为根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
融合模块，被配置为利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
可选的，所述第一获取模块，包括：
第一获取子模块，被配置为获取参考掩码图，所述参考掩码图用于指示所述第二待处理图像中的卧蚕区域；
灰度调整子模块，被配置为对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图；
叠加子模块，被配置为将所述参考掩码图与所述参考灰度图进行叠加处理，得到所述卧蚕掩码图。
可选的，所述灰度调整子模块还被配置为：
对所述第二待处理图像进行灰度化处理；
获取灰度化处理后的所述第二待处理图像中各像素点的像素值；
采用s型函数对所述各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到所述参考灰度图，所述s型函数为：
其中，pout为所述参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为所述s型函数的坡度参数，所述坡度参数越大所述s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的所述第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为所述第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值，所述变换阈值用于指示所述人脸图像的亮度。
可选的，所述人脸图像处理装置还包括：
第二获取模块，被配置为获取所述第一待处理图像中，位于所述眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值；
第一确定模块，被配置为根据所述多个亮度值，确定所述多个采样像素点的平均亮度值；
第二确定模块，被配置为将所述平均亮度值确定为所述变换阈值。
可选的，所述去眼袋模块，包括：
亮度调整子模块，被配置为对所述第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像；
第二获取子模块，被配置为获取所述第一待处理图像对应的眼袋掩码图，所述眼袋掩码图用于指示所述第一待处理图像中的所述眼袋区域；
融合子模块，被配置为根据所述眼袋掩码图，将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，得到所述第一目标图像。
可选的，所述人脸图像处理装置还包括：
定位模块，被配置为对所述人脸图像进行人脸关键点定位，确定所述人脸图像中的眼睛轮廓，所述眼睛轮廓包括上睑线与下睑线；
第三确定模块，被配置为将所述人脸图像中所述下睑线远离所述上睑线一侧的预设区域，确定为所述眼袋区域，所述下睑线位于所述眼袋区域的边缘。
可选的，所述亮度调整子模块还被配置为：
按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对所述第一待处理图像进行亮度调整；
所述融合子模块还被配置为：
将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像进行泊松融合。
可选的，所述融合模块还被配置为：
将所述第一目标图像与所述人脸图像进行阿尔法融合。
根据本公开的再一方面，提供了一种人脸图像处理装置，所述人脸图像处理装置包括：
处理组件；
用于存储所述处理组件的可执行指令的存储器；
其中，所述处理组件被配置为：
截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
根据本公开的又一方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有指令，
当所述可读存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行上述的人脸图像处理方法。
本公开提供的技术方案至少可以包括以下有益效果：
本公开提供了一种人脸图像处理方法、装置及设备、可读存储介质，在人脸图像处理方法中，可以根据包括卧蚕区域的第二待处理图像获取卧蚕掩码图，并利用该卧蚕掩码图将去眼袋处理后的第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。且第一目标图像为第一待处理图像与第一辅助图像进行泊松融合所得，目标人脸图像为第一目标图像与人脸图像进行阿尔法融合所得，故目标人脸图像中的眼袋区域与其周围区域无明显界线，且目标人脸图像中的卧蚕可以较为明显的显示，因此对人脸图像的美颜效果较好。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。
附图说明
为了更清楚地说明本公开的实施例，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的另一种人脸图像处理方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的部分人脸图像的示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种眼袋掩码图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种第二待处理图像；
图6是根据一示例性实施例示出的一种参考掩码图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种得到参考灰度图的方法流程图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的结构示意图；
图9是根据一示例性实施例示出的一种第一获取模块的结构示意图；
图10是根据一示例性实施例示出的另一种人脸图像处理装置的结构示意图；
图11是根据一示例性实施例示出的一种去眼袋模块的结构示意图；
图12是根据一示例性实施例示出的再一种人脸图像处理装置的结构示意图；
图13是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理设备的框图。
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
具体实施方式
为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
随着图像处理技术的发展，在拍摄人脸图像时会采用美颜技术对人脸图像进行处理，如可以对人脸图像进行去眼袋处理，去眼袋也称为去黑眼圈。而通常在去除人脸图像中的眼袋时，会将人眼下方的卧蚕也一并去除，使得人眼缺乏立体感，人脸图像的美颜处理效果较差。本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，可以在去除人脸图像中的眼袋时保留卧蚕，进而提高人脸图像的美颜处理效果。
图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理方法的流程图。该方法可以用于人脸图像处理装置，如图1所示，该人脸图像处理方法可以包括：
在步骤101中，截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
示例的，该眼袋区域可以为人脸图像中预设的眼袋所在区域。可选的，该眼袋区域可以为人脸图像中眼袋的实际所在区域，或者，该眼袋区域可以包括：人脸图像中眼袋的实际所在区域，以及眼袋的实际所在区域周围的部分区域。
在步骤102中，对第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
在步骤103中，截取人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
示例的，该卧蚕区域可以为人脸图像中预设的卧蚕所在区域。可选的，该卧蚕区域可以为人脸图像中卧蚕的实际所在区域，或者，该卧蚕区域可以包括：人脸图像中卧蚕的实际所在区域，以及卧蚕的实际所在区域周围的部分区域。
在步骤104中，根据第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
在步骤105中，利用卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。
示例的，该卧蚕掩码图用于指示人脸图像中需进行处理的区域(如卧蚕区域)。卧蚕掩码图可以为灰度图，该卧蚕掩码图中亮度较大的区域所对应的人脸图像中的区域被改变的程度较大，该卧蚕掩码图中亮度较小的区域所对应的人脸图像中的区域被改变的程度较小，或者也可以不被改变。
综上所述，本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，可以根据包括卧蚕区域的第二待处理图像获取卧蚕掩码图，并利用该卧蚕掩码图将去眼袋处理后的第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。这样一来，对人脸图像进行美颜处理时仅去除了眼袋，而同时保留了眼袋区域的卧蚕特征，因此对人脸图像的美颜效果较好。
图2是根据一示例性实施例示出的另一种人脸图像处理方法的流程图。该方法可以用于人脸图像处理装置，如图2所示，该人脸图像处理方法可以包括：
在步骤201中，对人脸图像进行人脸关键点定位，确定人脸图像中的眼睛轮廓。
其中，人脸图像中的人脸关键点可以包括：组成人脸轮廓、眼睛轮廓、眉毛轮廓、嘴唇轮廓以及鼻子轮廓等中的至少一个轮廓的多个特征点，人脸关键点定位为在人脸检测(也即检测图像中是否包含人脸)的基础上确定该多个特征点的技术。
示例的，在终端的图像采集组件采集到一张图像时，人脸图像处理装置可以对该图像进行人脸检测，在确定该图像包括人脸时可以将该图像确定为人脸图像。接着人脸图像处理装置可以对该人脸图像进行人脸关键点定位，确定人脸图像中的眼睛轮廓，该眼睛轮廓可以由上睑线与下睑线围成。例如，图3示出了一张部分人脸图像的示意图，该部分人脸图像中包括眼睛轮廓，其中的眼睛轮廓可以由上睑线A和下睑线B围成。
在步骤202中，将人脸图像中下睑线远离上睑线一侧的预设区域，确定为眼袋区域。
人脸图像处理装置可以根据步骤201中确定的眼睛轮廓，确定人脸图像中的眼袋区域与卧蚕区域。人脸图像中下睑线远离上睑线一侧的第一预设区域可以为眼袋区域，下睑线远离上睑线一侧的第二预设区域可以为卧蚕区域，该第一预设区域可以包括第二预设区域。另外，下睑线可以位于眼袋区域的边缘，且该下睑线也可以位于卧蚕区域的边缘。示例的，请继续参考图3，该眼袋区域可以为：由下睑线B，以及位于下睑线B远离上睑线A的一侧的弧线D围成的第一预设区域，该卧蚕区域可以包括：由下睑线B，以及位于下睑线B远离上睑线A的一侧的弧线C围成的第二预设区域。
需要说明的是，该眼袋区域和卧蚕区域的形状和大小均可以与下睑线B相关，在不同的人脸图像中，眼袋区域和眼袋区域的形状与大小也均不同。假设图3中的线段h的两端点为下睑线B的两端点，该线段h的长度可以与该眼袋区域的大小以及卧蚕区域的大小均正相关。示例的，该弧线D上的点与线段h之间的最大距离可以为线段h的长度的m倍，0.7≤m≤0.9，该弧线C上的点与线段h之间的最大距离可以为线段h的长度的n倍，0.2≤n≤0.3。
在步骤203中，截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像。
人脸图像处理装置在确定人脸图像中的眼袋区域后，可以根据该眼袋区域确定人脸图像中需要进行去眼袋处理的区域，该需要进行去眼袋处理的区域包括该眼袋区域。示例的，人脸图像处理装置可以将该需要进行去眼袋处理的区域从人脸图像中截取出来，以得到一张新的图像(如第一待处理图像)，该第一待处理图像包括眼袋区域，进而可以对该截取得到的第一待处理图像进行去眼袋处理。
在步骤204中，对第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像。
人脸图像中的眼袋区域的亮度通常不均匀，且与其周围区域的亮度差异较大，因此该眼袋区域会较明显的显示在人脸图像中。对第一图像进行亮度调整可以使人脸图像中眼袋区域的亮度均匀，进而使得眼袋区域不会明显的显示在人脸图像中，达到去除人脸图像中的眼袋的效果。
人脸图像处理装置可以按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对第一待处理图像进行亮度调整(也即去眼袋处理)，进而得到第一辅助图像，该第一辅助图像中各个位置的亮度差异均较小。其中，可选颜色方式为：仅对该图像中选定的颜色进行调整，而不改变图像中的其他颜色。如人脸图像中眼袋区域的颜色为黑色，则可以选定黑色，以对人脸图像中的所有显示为黑色的区域的颜色进行调整。示例的，人脸图像处理装置第一待处理图像进行亮度调整时，可以降低第一待处理图像的对比度，且对第一待处理图像进行柔光处理；或者，也可以选定人脸图像中眼袋区域的一个颜色，对该第一待处理图像中的该颜色进行调整，且对第一待处理图像进行柔光处理。
需要说明的是，步骤204是对第一待处理图像整体进行亮度调整，也即是得到的第一辅助图像与第一待处理图像相比，不仅眼袋区域的图像发生了改变，除眼袋区域之外的其他区域的图像也发生了改变。
在步骤205中，获取第一待处理图像对应的眼袋掩码图。
人脸图像处理装置可以根据第一待处理图像，生成该第一待处理图像对应的眼袋掩码图，该眼袋掩码图可以用于指示第一待处理图像中的眼袋区域。
示例的，该眼袋掩码图可以包括黑色区域与白色区域，该白色区域的形状可以与眼袋区域的形状相同，且该白色区域的大小也可以与该眼袋区域的大小相同。可选的，该眼袋掩码图的大小可以与第一待处理图像的大小相同，该眼袋掩码图的形状也可以与第一待处理图像的形状相同，该眼袋掩码图中白色区域所在的位置可以与第一待处理图像中眼袋区域的位置相同。示例的，假设在步骤203中截取的第一待处理图像为图3所示的图像，则该眼袋掩码图可以如图4所示。
在步骤206中，根据眼袋掩码图，对第一待处理图像与第一辅助图像进行泊松融合，得到第一目标图像。
示例的，人脸图像处理装置根据眼袋掩码图，将第一待处理图像与第一辅助图像进行泊松融合，相当于仅对第一待处理图像中与白色区域相对应的区域(也即是眼袋区域)进行处理，进而得到第一目标图像。如将第一待处理图像中眼袋区域的图像替换为第一辅助图像中与白色区域位置相同的图像，且对替换后的该区域的图像进行处理，使得该区域与其周围区域之间无明显的界线。
需要说明的是，上述步骤204至步骤206为人脸图像处理装置对第一待处理图像进行去眼袋处理的步骤，此时如果将第一目标图像与人脸图像进行融合，则得到的图像为去除了眼袋的图像，但是同时也去除了卧蚕。为了保留人脸图像中的卧蚕，人脸图像处理装置可以执行如下步骤，进而得到不包括眼袋但包括卧蚕的目标人脸图像。
在步骤207中，截取人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像。
人脸图像处理装置在保留人脸图像中的卧蚕时，可以在人脸图像中截取出来一张新的图像(如第二待处理图像)，该第二待处理图像包括需要保留的区域(也即卧蚕区域)，进而人脸图像处理装置可以对该第二待处理图像进行处理。该卧蚕区域的确定方式可以参考步骤202中卧蚕区域的确定方式，本公开实施例在此不做赘述。
例如，图5所示的为第二待处理图像，该第二待处理图像包括上睑线A、下睑线B以及弧线C，且下睑线B与弧线C围成的区域为卧蚕区域。可选的，该第二待处理图像的大小可以小于第一待处理图像，该第二待处理图像可以为该第一待处理图像的一部分。
在步骤208中，根据第二待处理图像获取参考掩码图。
人脸图像处理装置可以根据第二待处理图像，生成参考掩码图，该参考掩码图可以用于指示第二待处理图像中的卧蚕区域。
该参考掩码图可以包括经过模糊化处理的黑色区域与白色区域，在未经过模糊化处理时，该白色区域的大小与第二待处理图像中卧蚕区域的大小相同，且该白色区域的形状也与该卧蚕区域的形状相同。可选的，该参考掩码图的大小可以与第二待处理图像的大小相同，该参考掩码图的形状也可以与第二待处理图像的形状相同，参考掩码图中白色区域的位置可以与第二待处理图像中卧蚕区域的位置相同。示例的，若第二待处理图像如图5所示，则该参考掩码图可以为图6所示的灰度图，
在步骤209中，对第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图。
人脸图像处理装置可以对第二待处理图像进行灰度调整，以增大第二待处理图像中亮度较大的像素点与亮度较小的像素点之间的亮度差异，进而得到参考灰度图，也即是使得对第二待处理图像进行类似于增大对比度的处理。
示例的，如图7所示，步骤209可以包括：
步骤2091、获取第一待处理图像中，位于眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值。
示例的，若第一待处理图像为图3所示的图像，则人脸图像处理装置可以在该图像中弧线D所在处的多个像素点中进行采样，如可以将该弧线D上与其一个端点相隔预设距离的像素点确定为一个采样像素点，并将与该采样像素点相隔预设距离的另一个像素点确定为另一个采样像素点，以此类推确定眼袋区域边缘的多个采样像素点，并获取该多个采样像素点中每个采样像素点的亮度值。
可选的，该采样像素点也可以不为弧线D所在处的像素点，人脸图像处理装置也可以在眼袋区域周围的像素点中，随机确定采样像素点，如采样像素点可以为弧线D周围的像素点，本公开实施例对此不做限定。
步骤2092、根据获取的多个亮度值，确定多个采样像素点的平均亮度值。
步骤2093、将平均亮度值确定为变换阈值。
其中，变换阈值用于指示人脸图像的亮度，本公开实施例中用眼袋区域边缘的亮度代表人脸图像的亮度。可选的，也可以用人脸图像中其他区域的亮度代表人脸图像的亮度，如该其他区域可以为脸颊区域或额头区域等，本公开实施例对此不做限定。若用脸颊区域的亮度表示人脸图像的亮度，则步骤2091中的多个采样像素点可以为脸颊区域中的多个像素点，或者该多个采样像素点可以包括：脸颊区域中的多个像素点和眼袋区域中的多个像素点。
步骤2094、对第二待处理图像进行灰度化处理。
示例的，人脸图像处理装置对第二待处理图像进行灰度化处理，也即是将第二待处理图像转化为灰度图像。
步骤2095、获取灰度化处理后的第二待处理图像中各像素点的像素值。
步骤2096、采用s型函数对各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到参考灰度图。
其中，s型函数为：
pout为参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为s型函数的坡度参数，坡度参数越大s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值。可选的，k的值可以为15。
需要说明的是，该s型函数也可以称为sigmoid函数。若像素点的像素值较大，则经过s型函数变换后的该像素点的像素值会更大，若像素点的像素值较小，则经过s型函数变换后的该像素点的像素值会更小。示例的，在灰度化处理后的第二待处理图像中，若某像素点显示为较深的灰色，则经过s型函数变换后得到的参考灰度图中该像素点可能显示为黑色；若在灰度化处理后的第二待处理图像中，某像素点显示为较浅的灰色，则在得到的参考灰度图中该像素点可能显示为白色。这样一来，参考灰度图中卧蚕实际所在区域可以被清晰的表示。
在步骤210中，将参考掩码图与参考灰度图进行叠加处理，得到卧蚕掩码图。
人脸图像处理装置可以先对参考灰度图进行取反处理，也即是将参考灰度图中像素点的值a变为255-a，之后再将取反处理后的参考灰度图与参考掩码图进行叠加，得到卧蚕掩码图。如参考掩码图中某像素点的像素值为0，则进行取反处理后该像素点的像素值变为255；若参考灰度图中某像素点的像素值为240，则进行取反处理后该像素点的像素值变为115。
需要说明的是，由于根据掩码图融合待处理图像时，待处理图像中某区域的图像被改变的程度与掩码图中该区域的对应区域的亮度正相关。如掩码图中的纯白区域对应的待处理图像中的区域会被完全改变，掩码图中的纯黑区域对应的待处理图像中的区域不会被改变。若要根据参考灰度图对人脸图像进行处理，使得人脸图像保留卧蚕，则需要保留卧蚕实际所在区域中亮度较大的部分，这样就需要参考灰度图中该亮度较大的部分对应的区域亮度较小，因此人脸图像处理装置可以对参考灰度图进行取反处理，以降低参考灰度图中卧蚕实际所在区域的对应区域的亮度。由于人脸图像处理装置是将参考掩码图与参考灰度图直接进行叠加，因此得到的卧蚕掩码图中，卧蚕实际所在区域的对应区域的亮度也较低。
在步骤211中，利用卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像进行阿尔法融合，得到目标人脸图像。
由于卧蚕掩码图指示了卧蚕实际所在区域，且卧蚕掩码图中该卧蚕实际所在区域的对应区域的亮度较低，故得到的目标人脸图像中可以包括人脸图像中的卧蚕；且第一目标图像为去除眼袋后的部分人脸图像，故得到的目标人脸图像中并不包括眼袋，实现了去除人脸图像中的眼袋，且保留人脸图像中的卧蚕。
将第一目标图像与人脸图像进行阿尔法融合，可以使得未被处理的区域与其周围区域的界线较为明显，也即是可以使得卧蚕在目标人脸图像中较为明显的显示。
本公开实施例中，人脸图像处理装置可以对人脸图像进行人脸关键点定位，以确定眼睛轮廓，并根据眼睛轮廓确定眼袋区域与卧蚕区域。接着，人脸图像处理装置就可以截取包括眼袋区域的第一待处理图像，并对第一待处理图像整体进行亮度调整以去除眼袋，得到第一辅助图像。人脸图像处理装置还可以获取第一待处理图像对应的眼袋掩码图，并根据该眼袋掩码图将第一待处理图像与第一辅助图像融合，进而得到去除眼袋的第一待处理图像(也即第一目标图像)。人脸图像处理装置还可以截取包括卧蚕区域的第二待处理图像，并根据该第二待处理图像获取参考掩码图，且对第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图。之后，人脸图像处理装置可以叠加参考掩码图与参考灰度图，得到卧蚕掩码图，并根据该卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像进行融合，得到不包括眼袋但包括卧蚕的目标人脸图像。
综上所述，本公开实施例提供的人脸图像处理方法中，可以根据包括卧蚕区域的第二待处理图像获取卧蚕掩码图，并利用该卧蚕掩码图将去眼袋处理后的第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。这样一来，对人脸图像进行美颜处理时仅去除了眼袋，而同时保留了眼袋区域的卧蚕特征，且第一目标图像为第一待处理图像与第一辅助图像进行泊松融合所得，目标人脸图像为第一目标图像与人脸图像进行阿尔法融合所得，故目标人脸图像中的眼袋区域与其周围区域无明显界线，且目标人脸图像中的卧蚕可以较为明显的显示，因此对人脸图像的美颜效果较好。
图8是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理装置的结构示意图。如图8所示，该人脸图像处理装置80可以包括：
第一截取模块801，被配置为截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
去眼袋模块802，被配置为对第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
第二截取模块803，被配置为截取人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
第一获取模块804，被配置为根据第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
融合模块805，被配置为利用卧蚕掩码图，将第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。
综上所述，本公开实施例提供的人脸图像处理装置中，第一获取模块可以根据包括卧蚕区域的第二待处理图像获取卧蚕掩码图，融合模块可以利用该卧蚕掩码图将去眼袋处理后的第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。这样一来，对人脸图像进行美颜处理时仅去除了眼袋，而同时保留了眼袋区域的卧蚕特征，因此对人脸图像的美颜效果较好。
可选的，图9是根据一示例性实施例示出的一种第一获取模块的结构示意图。如图9所示第一获取模块804可以包括：
第一获取子模块8041，被配置为获取参考掩码图，参考掩码图用于指示第二待处理图像中的卧蚕区域；
灰度调整子模块8042，被配置为对第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图；
叠加子模块8043，被配置为将参考掩码图与参考灰度图进行叠加处理，得到卧蚕掩码图。
可选的，灰度调整子模块8042还可以被配置为：
对第二待处理图像进行灰度化处理；获取灰度化处理后的第二待处理图像中各像素点的像素值；采用s型函数对各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到参考灰度图，s型函数为：
其中，pout为参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为s型函数的坡度参数，坡度参数越大s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值，变换阈值用于指示人脸图像的亮度。
可选的，图10是根据一示例性实施例示出的另一种人脸图像处理装置的结构示意图。如图10所示，在图8的基础上，人脸图像处理装置80还可以包括：
第二获取模块806，被配置为获取第一待处理图像中，位于眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值；
第一确定模块807，被配置为根据多个亮度值，确定多个采样像素点的平均亮度值；
第二确定模块808，被配置为将平均亮度值确定为变换阈值。
可选的，图11是根据一示例性实施例示出的一种去眼袋模块的结构示意图。如图11所示，去眼袋模块802可以包括：
亮度调整子模块8021，被配置为对第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像；
第二获取子模块8022，被配置为获取第一待处理图像对应的眼袋掩码图，眼袋掩码图用于指示第一待处理图像中的眼袋区域；
融合子模块8023，被配置为根据眼袋掩码图，将第一待处理图像与第一辅助图像融合，得到第一目标图像。
可选的，图12是根据一示例性实施例示出的再一种人脸图像处理装置的结构示意图。如图12所示，在图8的基础上，人脸图像处理装置80还可以包括：
定位模块809，被配置为对人脸图像进行人脸关键点定位，确定人脸图像中的眼睛轮廓，眼睛轮廓包括上睑线与下睑线；
第三确定模块810，被配置为将人脸图像中下睑线远离上睑线一侧的预设区域，确定为眼袋区域，下睑线位于眼袋区域的边缘。
可选的，亮度调整子模块8021还可以被配置为：
按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对第一待处理图像进行亮度调整；
融合子模块8023还可以被配置为：将第一待处理图像与第一辅助图像进行泊松融合。
可选的，融合模块805还可以被配置为：将第一目标图像与人脸图像进行阿尔法融合。
综上所述，本公开实施例提供的人脸图像处理装置中，第一获取模块可以根据包括卧蚕区域的第二待处理图像获取卧蚕掩码图，融合模块可以利用该卧蚕掩码图将去眼袋处理后的第一目标图像与人脸图像融合，得到目标人脸图像。这样一来，对人脸图像进行美颜处理时仅去除了眼袋，而同时保留了眼袋区域的卧蚕特征，因此对人脸图像的美颜效果较好。
图13是根据一示例性实施例示出的一种人脸图像处理设备1300的框图。例如，设备1300可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
参照图13，设备1300可以包括以下一个或多个组件：处理组件1302，存储器1304，电源组件1306，多媒体组件1308，音频组件1310，输入/输出(I/O)的接口1312，传感器组件1314，以及通信组件1316。
处理组件1302通常控制设备1300的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1302可以包括一个或多个处理器1320来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1302可以包括一个或多个模块，便于处理组件1302和其他组件之间的交互。例如，处理组件1302可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件1308和处理组件1302之间的交互。
存储器1304被配置为存储各种类型的数据以支持在设备1300的操作。这些数据的示例包括用于在设备1300上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1304可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件1306为设备1300的各种组件提供电力。电源组件1306可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为设备1300生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件1308包括在所述设备1300和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件1308包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当设备1300处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件1310被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1310包括一个麦克风(MIC)，当设备1300处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1304或经由通信组件1316发送。在一些实施例中，音频组件1310还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口1312为处理组件1302和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件1314包括一个或多个传感器，用于为设备1300提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1314可以检测到设备1300的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为设备1300的显示器和小键盘，传感器组件1314还可以检测设备1300或设备1300一个组件的位置改变，用户与设备1300接触的存在或不存在，设备1300方位或加速/减速和设备1300的温度变化。传感器组件1314可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1314还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1314还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件1316被配置为便于设备1300和其他设备之间有线或无线方式的通信。设备1300可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1316经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1316还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，设备1300可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1304，上述指令可由设备1300的处理器1320执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
上述图1和图2所示的实施例，均能够全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，能够全部或部分地以程序产品的形式实现，所述程序产品包括一个或多个指令。在处理组件上加载和执行所述指令时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。
需要说明的是，本公开实施例提供的方法实施例能够与相应的装置实施例相互参考，本公开实施例对此不做限定。本公开实施例提供的方法实施例步骤的先后顺序能够进行适当调整，步骤也能够根据情况进行相应增减，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化的方法，都应涵盖在本公开的保护范围之内，因此不再赘述。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的方案后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (18)
1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图，包括：
获取参考掩码图，所述参考掩码图用于指示所述第二待处理图像中的卧蚕区域；
对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图；
将所述参考掩码图与所述参考灰度图进行叠加处理，得到所述卧蚕掩码图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图，包括：
对所述第二待处理图像进行灰度化处理；
获取灰度化处理后的所述第二待处理图像中各像素点的像素值；
采用s型函数对所述各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到所述参考灰度图，所述s型函数为：
其中，pout为所述参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为所述s型函数的坡度参数，所述坡度参数越大所述s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的所述第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为所述第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值，所述变换阈值用于指示所述人脸图像的亮度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述第一待处理图像中，位于所述眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值；
根据所述多个亮度值，确定所述多个采样像素点的平均亮度值；
将所述平均亮度值确定为所述变换阈值。
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待处理图像进行去眼袋处理得到第一目标图像，包括：
对所述第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像；
获取所述第一待处理图像对应的眼袋掩码图，所述眼袋掩码图用于指示所述第一待处理图像中的所述眼袋区域；
根据所述眼袋掩码图，将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，得到所述第一目标图像。
6.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述人脸图像进行人脸关键点定位，确定所述人脸图像中的眼睛轮廓，所述眼睛轮廓包括上睑线与下睑线；
将所述人脸图像中所述下睑线远离所述上睑线一侧的预设区域，确定为所述眼袋区域，所述下睑线位于所述眼袋区域的边缘。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待处理图像进行亮度调整，包括：
按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对所述第一待处理图像进行亮度调整；
所述将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，包括：
将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像进行泊松融合。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，包括：
将所述第一目标图像与所述人脸图像进行阿尔法融合。
9.一种人脸图像处理装置，其特征在于，所述人脸图像处理装置包括：
第一截取模块，被配置为截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
去眼袋模块，被配置为对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
第二截取模块，被配置为截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
第一获取模块，被配置为根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
融合模块，被配置为利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
10.根据权利要求9所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述第一获取模块，包括：
第一获取子模块，被配置为获取参考掩码图，所述参考掩码图用于指示所述第二待处理图像中的卧蚕区域；
灰度调整子模块，被配置为对所述第二待处理图像进行灰度调整，得到参考灰度图；
叠加子模块，被配置为将所述参考掩码图与所述参考灰度图进行叠加处理，得到所述卧蚕掩码图。
11.根据权利要求10所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述灰度调整子模块还被配置为：
对所述第二待处理图像进行灰度化处理；
获取灰度化处理后的所述第二待处理图像中各像素点的像素值；
采用s型函数对所述各像素点中每个像素点的像素值进行变换，得到所述参考灰度图，所述s型函数为：
其中，pout为所述参考灰度图中第i个像素点的像素值，k为所述s型函数的坡度参数，所述坡度参数越大所述s型函数对应的曲线越陡峭，pin为灰度化处理后的所述第二待处理图像中第i个像素点的像素值，1≤i≤n，n为所述第二待处理图像中像素点的总数，h为变换阈值，所述变换阈值用于指示所述人脸图像的亮度。
12.根据权利要求11所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述人脸图像处理装置还包括：
第二获取模块，被配置为获取所述第一待处理图像中，位于所述眼袋区域边缘的多个采样像素点的多个亮度值；
第一确定模块，被配置为根据所述多个亮度值，确定所述多个采样像素点的平均亮度值；
第二确定模块，被配置为将所述平均亮度值确定为所述变换阈值。
13.根据权利要求9至12任一所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述去眼袋模块，包括：
亮度调整子模块，被配置为对所述第一待处理图像进行亮度调整，得到第一辅助图像；
第二获取子模块，被配置为获取所述第一待处理图像对应的眼袋掩码图，所述眼袋掩码图用于指示所述第一待处理图像中的所述眼袋区域；
融合子模块，被配置为根据所述眼袋掩码图，将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像融合，得到所述第一目标图像。
14.根据权利要求9至12任一所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述人脸图像处理装置还包括：
定位模块，被配置为对所述人脸图像进行人脸关键点定位，确定所述人脸图像中的眼睛轮廓，所述眼睛轮廓包括上睑线与下睑线；
第三确定模块，被配置为将所述人脸图像中所述下睑线远离所述上睑线一侧的预设区域，确定为所述眼袋区域，所述下睑线位于所述眼袋区域的边缘。
15.根据权利要求13所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述亮度调整子模块还被配置为：
按照对比度调整方式、可选颜色方式和柔光处理方式中的至少一种方式，对所述第一待处理图像进行亮度调整；
所述融合子模块还被配置为：
将所述第一待处理图像与所述第一辅助图像进行泊松融合。
16.根据权利要求9所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述融合模块还被配置为：
将所述第一目标图像与所述人脸图像进行阿尔法融合。
17.一种人脸图像处理设备，其特征在于，所述人脸图像处理设备包括：
处理组件；
用于存储所述处理组件的可执行指令的存储器；
其中，所述处理组件被配置为：
截取人脸图像中包括眼袋区域的第一待处理图像；
对所述第一待处理图像进行去眼袋处理，得到第一目标图像；
截取所述人脸图像中包括卧蚕区域的第二待处理图像；
根据所述第二待处理图像获取卧蚕掩码图；
利用所述卧蚕掩码图，将所述第一目标图像与所述人脸图像融合，得到目标人脸图像。
18.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有指令，
当所述可读存储介质在处理组件上运行时，使得处理组件执行如权利要求1至8任一所述的人脸图像处理方法。
Priority Applications (3)
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Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109584152A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-05 | 深圳市脸萌科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN110248242A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-09-17 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种图像处理和直播方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110580688A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-17 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111275648A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 人脸图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111325657A (zh) * | 2020-02-18 | 2020-06-23 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 |
| CN112565601A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-26 | Oppo（重庆）智能科技有限公司 | 图像处理方法、装置、移动终端及存储介质 |
| CN113298698A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-24 | 成都东方盛行电子有限责任公司 | 一种用于非编工程中人脸关键点的祛眼袋方法 |
| CN113298721A (zh) * | 2020-02-21 | 2021-08-24 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 人脸图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2021208677A1 (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | 华为技术有限公司 | 眼袋检测方法以及装置 |
| CN113628132A (zh) * | 2021-07-26 | 2021-11-09 | 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 |
| WO2023273697A1 (zh) * | 2021-06-30 | 2023-01-05 | 北京字跳网络技术有限公司 | 图像处理方法、模型训练方法、装置、电子设备及介质 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111243049B (zh) * | 2020-01-06 | 2021-04-02 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 人脸图像的处理方法、装置、可读介质和电子设备 |
| CN111260600B (zh) * | 2020-01-21 | 2023-08-22 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法、电子设备及介质 |
| CN111369644A (zh) * | 2020-02-28 | 2020-07-03 | 北京旷视科技有限公司 | 人脸图像的试妆处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| US11574388B2 (en) * | 2020-12-29 | 2023-02-07 | Adobe Inc. | Automatically correcting eye region artifacts in digital images portraying faces |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03103988A (ja) * | 1989-09-19 | 1991-04-30 | Toshiba Corp | 部分マッチング装置 |
| CN105608722A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-25 | 成都品果科技有限公司 | 一种基于人脸关键点的自动去眼袋方法及系统 |
| CN106934073A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-07-07 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 基于三维立体图像的人脸对比系统、方法及移动终端 |
| CN107506559A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-12-22 | 廖海斌 | 基于人脸相似度分析的明星脸整形化妆推荐方法和装置 |
| CN107862673A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-30 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20130076773A1 (en) * | 2011-09-22 | 2013-03-28 | National Tsing Hua University | Nonlinear revision control system and method for images |
| US8731248B2 (en) * | 2012-02-16 | 2014-05-20 | Arcsoft (Hangzhou) Multimedia Technology Co., Ltd. | Method of performing eye circle correction an image and related computing device |
| US8971617B2 (en) * | 2012-03-06 | 2015-03-03 | Apple Inc. | Method and interface for converting images to grayscale |
| US10339685B2 (en) * | 2014-02-23 | 2019-07-02 | Northeastern University | System for beauty, cosmetic, and fashion analysis |
| WO2017041289A1 (en) * | 2015-09-11 | 2017-03-16 | Intel Corporation | Scalable real-time face beautification of video images |
| WO2017041295A1 (en) * | 2015-09-11 | 2017-03-16 | Intel Corporation | Real-time face beautification features for video images |
| US10346953B2 (en) * | 2016-08-23 | 2019-07-09 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Flash and non-flash images in flash artifact removal |
-
2018
- 2018-06-15 CN CN201810621412.5A patent/CN108898546B/zh active Active
-
2019
- 2019-05-15 EP EP19174538.9A patent/EP3582187B1/en active Active
- 2019-05-31 US US16/428,502 patent/US11049231B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03103988A (ja) * | 1989-09-19 | 1991-04-30 | Toshiba Corp | 部分マッチング装置 |
| CN105608722A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-25 | 成都品果科技有限公司 | 一种基于人脸关键点的自动去眼袋方法及系统 |
| CN106934073A (zh) * | 2017-05-02 | 2017-07-07 | 成都通甲优博科技有限责任公司 | 基于三维立体图像的人脸对比系统、方法及移动终端 |
| CN107506559A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-12-22 | 廖海斌 | 基于人脸相似度分析的明星脸整形化妆推荐方法和装置 |
| CN107862673A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-30 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 科技达人007: "抹掉眼袋留下卧蚕 自拍用上"AI美颜"", 《HTTP：//WWW.SOHU.COM/A/204015176_198695》 * |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109584152A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-05 | 深圳市脸萌科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN110248242A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-09-17 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种图像处理和直播方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110248242B (zh) * | 2019-07-10 | 2021-11-09 | 广州虎牙科技有限公司 | 一种图像处理和直播方法、装置、设备和存储介质 |
| CN110580688B (zh) * | 2019-08-07 | 2022-11-11 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110580688A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-12-17 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111275648A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-12 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 人脸图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN111275648B (zh) * | 2020-01-21 | 2024-02-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 人脸图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
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| WO2021208677A1 (zh) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | 华为技术有限公司 | 眼袋检测方法以及装置 |
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