CN110012291A - 用于美颜的视频编码算法 - Google Patents

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王双
刘澍
王军
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Abstract

本发明公开了一种用于美颜的视频编码算法、装置、设备和存储介质，首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。

Description

用于美颜的视频编码算法
技术领域
本发明涉及视频领域，特别涉及一种用于美颜的视频编码算法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着网络直播、短视频的流行，人们对于传统的视觉效果已经不再关注，人们更多关注的是美化过后的视频，人们也更愿意看到更美的自己展现在观众的视线里，而传统的视频压缩方法由于其美颜效果不佳以及码率较高，显然已经不再适用。
发明内容
本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种用于美颜的视频编码算法、装置、设备和存储介质，不仅能够强化美颜效果，而且还能够降低码率，增强用户体验。
本发明的第一方面，提供一种用于美颜的视频编码算法，包括以下步骤：
对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
对所述人脸五官的区域进行美化处理；
对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的 DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值；
将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；
根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；
对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。
上述用于美颜的视频编码算法至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的 DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去 JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
根据本发明第一方面所述的用于美颜的视频编码算法，所述对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框，包括：
采用ERT算法对人脸五官位置进行定位，并采用椭圆画法输出额头位置。
根据本发明第一方面所述的用于美颜的视频编码算法，所述对所述人脸五官进行美化处理，包括：
通过增大所述人脸五官的区域的亮度值来进行美白处理；
通过增大所述人脸五官的区域的纯度来进行鲜艳度处理；
通过在BGR空间采用高斯滤波和双边滤波算法对所述人脸五官的区域进行磨皮处理；
采用卷积锐化算法对所述人脸五官的区域进行锐化处理。
根据本发明第一方面所述的用于美颜的视频编码算法，所述对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值，包括：
所述每一帧图片设置为8*8块的预处理单位。
本发明的第二方面，提供一种视频编码装置，包括：
定位单元，用于对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
美化处理单元，用于对所述人脸五官的区域进行美化处理；
JUN阈值计算单元，用于对所述视频文件的每一帧图片进行DCT 变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值；
DCT值计算单元，用于将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；
DCT反变换单元，用于根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
CTU获取单元，用于根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；
QP赋值单元，用于对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。
上述视频编码装置至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
本发明的第三方面，提供一种视频编码设备，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如上述第一方面的用于美颜的视频编码算法。
上述视频编码设备至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上述第一方面的用于美颜的视频编码算法。
上述计算机可读存储介质至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
附图说明
下面结合附图和实例对本发明作进一步说明。
图1是本发明一个实施例所提供的用于美颜的视频编码算法的流程图；
图2是本发明一个实施例所提供的视频编码设备的结构图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
随着网络直播、短视频的流行，人们对于传统的视觉效果已经不再关注，人们更多关注的是美化过后的视频，人们也更愿意看到更美的自己展现在观众的视线里，而传统的视频压缩方法由于其美颜效果不佳以及码率较高，显然已经不再适用。
基于此，本发明提供了一种用于美颜的视频编码算法、装置、设备和存储介质，首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
参照图1，本发明第一方面的一个实施例，提供了一种用于美颜的视频编码算法，包括以下步骤：
S1：对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
S2：对所述人脸五官的区域进行美化处理；
S3：对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的 JND阈值；具体表现为：
采用DCT变换计算每一帧的DCT值，DCT域中的JND通常为基准阈值与提高因子的乘积，
tJND(n1,n2,i,j)＝tb(n1,n2,i,j)×ae(n1,n2,i,j)
n1、n2为图像中N*N的DCT块，i,j为DCT子带索引(i,j＝ 0,1,…,N-1)。基准阈值tb(n1,n2,i,j)，考虑空间对比敏感度函数CSF 和背景亮度适应，提高因子ae(n1,n2,i,j)说明图像邻域中的对比度掩蔽。
空间CSF效应描述了空间频率对HSV灵敏度的影响，绝对可见度阈值T是背景亮度和空间频率f的函数。在空间频率fp存在最小阈值 Tmin。第(i,j)DCT子带的T值如下所示：
Lmax，Lmin对应最大和最小灰度级的显示亮度，G为灰度级的总数。
背景亮度适应，局部灰度亮度可以由DCT块的DC分量表示， C(n1,n2,0,0),亮度适应由下表示：
k1＝2，k2＝0·8，λ1＝3，λ2＝2
则基准阈值为
tb(n1，n2，i，j)＝T(i，j)αlum(n1，n2)
对比度掩蔽的块分类
对比度掩蔽是HVS感知中的一个重要现象，指的是一个视觉成分在另一个视觉成分下的可见度的降低。在纹理能量高的区域表现明显。每个DCT块被降序分配给HVS灵敏度三个类别中的一个，PLAN，EDGE 和TEXTURE。
块的纹理能量近似为：
TexE＝M+H
L，M，H分别表示低频，中频，高频组中的绝对DCT系数值的总和。
S4：将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；求出图像DCT系数矩阵A的符号矩阵 A1，然后A减去A1点乘DCT域JND矩阵B。
S5：根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
S6：根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；将步骤S1中得到的人脸框找到对应视频帧中的CTU，保存ROI区域的 CTU序号。
S7：对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。基于基准QP，ROI 区域对应的CTU赋QP值较小，非ROI区域赋QP值较大。
以下为上述用于美颜的视频编码算法的试验数据表格，如表1：
表1
上述用于美颜的视频编码算法至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的 DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去 JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
基于上述实施例，本发明第一方面的另一实施例，提供了一种用于美颜的视频编码算法，所述对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框，包括：
采用ERT算法对人脸五官位置进行定位，并采用椭圆画法输出额头位置。采用ERT(Ensemble of Regression Trees)算法，基于梯度提高学习的回归树方法，使用基于特征选择的相关性方法将目标输出，从而找出人脸五官的位置，然后用椭圆画法大致输出额头位置。
基于上述实施例，本发明第一方面的另一实施例，提供了一种用于美颜的视频编码算法，所述对所述人脸五官进行美化处理，包括：
通过增大所述人脸五官的区域的亮度值来进行美白处理；由于 HSV更接近人类视觉特征，V通道代表像素的亮度值，美白算法就是增加有效区域的V值。
通过增大所述人脸五官的区域的纯度来进行鲜艳度处理；由于 HSV更接近人类视觉特征，S通道代表色彩的纯度，提高鲜艳度算法就是增加有效区域的S值。
通过在BGR空间采用高斯滤波和双边滤波算法对所述人脸五官的区域进行磨皮处理；
采用卷积锐化算法对所述人脸五官的区域进行锐化处理。
基于上述实施例，本发明第一方面的另一实施例，提供了一种用于美颜的视频编码算法，所述对所述视频文件的每一帧图片进行DCT 变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值，包括：
所述每一帧图片设置为8*8块的预处理单位。
本发明的第二方面，提供一种视频编码装置，包括：
定位单元，用于对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
美化处理单元，用于对所述人脸五官的区域进行美化处理；
JUN阈值计算单元，用于对所述视频文件的每一帧图片进行DCT 变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值；
DCT值计算单元，用于将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；
DCT反变换单元，用于根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
CTU获取单元，用于根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；
QP赋值单元，用于对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。
上述视频编码装置至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
需要说明的是，由于本实施例中的视频编码装置与上述的用于美颜的视频编码算法基于相同的发明构思，因此，方法实施例中的相应内容同样适用于本装置实施例，此处不再详述
参照图2，本发明实施例还提供了一种视频编码设备，该视频编码设备可以是任意类型的智能终端，例如手机、平板电脑、个人计算机等。
具体地，该视频编码设备包括：一个或多个控制处理器和存储器，图2中以一个控制处理器为例。
控制处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接，图2中以通过总线连接为例。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序，如本发明实施例中的用于美颜的视频编码算法对应的程序指令。控制处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行视频编码装置的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的用于美颜的视频编码算法。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据视频编码装置的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于控制处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该视频编码设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述一个或者多个控制处理器执行时，执行上述方法实施例中的用于美颜的视频编码算法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S1至S7。
上述视频编码设备至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个控制处理器执行，例如，被图2中的一个控制处理器执行，可使得上述一个或多个控制处理器执行上述方法实施例中的用于美颜的视频编码算法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S1至S7。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(ReadOnly Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
上述计算机可读存储介质至少具有以下有益效果：本发明首先找到人脸和五官的位置，然后对五官进行美化，继而采用JND的DCT域方法，得到每一帧的DCT的JND域值，将每一帧的DCT值减去JND阈值，并将较低的高频DCT值置零，从而强化了美颜效果，同时降低了码率，增强用户体验。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (7)

1.一种用于美颜的视频编码算法，其特征在于，包括以下步骤：
对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
对所述人脸五官的区域进行美化处理；
对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值；
将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；
根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；
对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。
2.根据权利要求1所述的一种用于美颜的视频编码算法，其特征在于，所述对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框，包括：
采用ERT算法对人脸五官位置进行定位，并采用椭圆画法输出额头位置。
3.根据权利要求1所述的一种用于美颜的视频编码算法，其特征在于，所述对所述人脸五官进行美化处理，包括：
通过增大所述人脸五官的区域的亮度值来进行美白处理；
通过增大所述人脸五官的区域的纯度来进行鲜艳度处理；
通过在BGR空间采用高斯滤波和双边滤波算法对所述人脸五官的区域进行磨皮处理；
采用卷积锐化算法对所述人脸五官的区域进行锐化处理。
4.根据权利要求1所述的一种用于美颜的视频编码算法，其特征在于，所述对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值，包括：
所述每一帧图片设置为8*8块的预处理单位。
5.一种视频编码装置，其特征在于，包括：
定位单元，用于对视频文件中的人脸五官以及额头位置进行定位，获得人脸框；
美化处理单元，用于对所述人脸五官的区域进行美化处理；
JUN阈值计算单元，用于对所述视频文件的每一帧图片进行DCT变换，获得每一帧图片的DCT值，并根据所述每一帧图片的DCT值计算出每一帧图片的JND阈值；
DCT值计算单元，用于将所述每一帧图片的DCT值减去所述每一帧图片的JND阈值，获得每一帧图片新的DCT值；
DCT反变换单元，用于根据每一帧图片新的DCT值进行DCT反变换，获得每一帧新的图片；
CTU获取单元，用于根据所述人脸框找到对应所述每一帧新的图片中的CTU；
QP赋值单元，用于对ROI区域和非ROI区域进行QP赋值。
6.一种视频编码设备，其特征在于：包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1-4任一所述的用于美颜的视频编码算法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1-4任一所述的用于美颜的视频编码算法。
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