CN110223246B - 一种多风格人像美颜磨皮方法及装置 - Google Patents

一种多风格人像美颜磨皮方法及装置 Download PDF

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CN110223246B CN201910414942.7A CN201910414942A CN110223246B CN 110223246 B CN110223246 B CN 110223246B CN 201910414942 A CN201910414942 A CN 201910414942A CN 110223246 B CN110223246 B CN 110223246B
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Abstract

本发明公开了一种多风格人像美颜磨皮方法及装置，包括以下步骤：S1、获取初始图像或视频帧数据S，并对图S做半径Radius的高斯滤波得到图A；S2、对图A做肤色概率检测，得到皮肤概率图M；S3、对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；S4、对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；S5、获取磨皮风格调节参数K1，并根据K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；S6、对图D和图M进行肤色融合，得到图E；S7、获取磨皮程度调节参数K2，并根据K2对图E和图S进行Alpha融合，并得到最终效果图。本发明能够同时实现质感磨皮和光滑磨皮两种风格，且支持两种风格相互融合，支持磨皮程度和融合风格程度的任意调节，提高最终磨皮效果。

Description

一种多风格人像美颜磨皮方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，更具体的说是涉及一种多风格人像美颜磨皮方法及装置。
背景技术
目前，移动端人像美颜磨皮算法都是单一的质感磨皮效果或光滑磨皮效果，两种风格通过单独算法实现，单独资源维护，无法融合，造成后台两套算法的时间开销、维护开销与资源浪费，同时无法满足用户对两种风格随意融合效果的需求，使用受限。
因此，如何提供一种能够同时实现质感磨皮和光滑磨皮两种风格，且能够支持磨皮程度和融合风格程度任意调节的多风格人像美颜磨皮方法及装置是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种多风格人像美颜磨皮方法及装置，能够同时实现质感磨皮和光滑磨皮两种风格，且支持两种风格相互融合，支持磨皮程度和融合风格程度的任意调节，提高最终磨皮效果。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种多风格人像美颜磨皮方法，包括以下步骤：
S1、获取初始图像或视频帧数据S，并对图S做半径Radius的高斯滤波得到图A；
S2、对图A做肤色概率检测，得到皮肤概率图M；
S3、对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；
S4、对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；
S5、获取磨皮风格调节参数K1，并根据K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；
S6、对图D和图M进行肤色融合，得到图E；
S7、获取磨皮程度调节参数K2，并根据K2对图E和图S进行Alpha融合，并得到最终效果图。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明将High Pass滤波与LocalMeans Filter相融合，同时采用高斯滤波来同时实现质感磨皮效果与光滑磨皮效果，能够减少算法时间开销与内存占用，以此减少终端的维护开销与资源浪费。本发明支持质感磨皮和光滑磨皮两种风格相互融合，支持磨皮程度和融合风格的任意调节，能够满足用户随意切换和调节的需求。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S1中的Radius的选取与图像分辨率相关，其选取规则为：对于分辨率m×n对应Radius计算为：
Figure BDA0002064033280000021
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S2包括：
S21、将帧数据从RGB颜色空间转为YCbCr颜色空间，转换公式如下：
Y＝0.299R+0.587G+0.114B
Cb＝-0.168736R-0.331264G+0.5B+128
Cr＝0.5R-0.418688G-0.081312B+128
S22、对Cb和Cr分量构建高斯概率模型，公式如下：
Figure BDA0002064033280000022
Figure BDA0002064033280000023
其中，x(i,j)cb为图像(i,j)位置对应像素值x的Cb分量，x(i,j)cr为图像(i,j)位置对应像素x的Cr分量，μcb和σcb为肤色Cb分量统计所得均值和方差，μcr和σcr为肤色Cr分量统计所得均值和方差；
S23、计算肤色概率，计算公式如下：
M(i,j)＝GCb(A(i,j)cb)·GCr(A(i,j)cr)·2.0
其中：M为S的副本，M(i,j)为M中位置(i,j)对应的像素值，即肤色概率值；GCb和GCr为高斯概率模型；A(i,j)cb为图A中位置(i,j)对应像素值的Cb分量；A(i,j)cr为图A中位置(i,j)对应像素值的Cr分量。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S3包括：
S31、对图A的蓝色通道进行高反差计算，得到图H0，公式如下：
H0(i,j)＝Sg(i,j)-Ag(i,j)+0.5
其中：H0(i,j)为图H0中(i,j)位置对应的像素值；Sg(i,j)为图S的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Sg为三通道灰度图；Ag(i,j)为图A的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Ag为三通道灰度图；0.5为常数；
S32、对图H0中的每个像素值做N次叠加图层混合得到图H'0，叠加图层混合公式如下：
H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
其中：H'0(i,j)为图H'0中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；
S33、对H'0中的每个像素值做反向处理，得到暗部区域Mask图H1，公式如下：
H1(i,j)＝1.0-H'0(i,j)
其中：H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
S34、生成亮度映射表Light_Map[256]，并利用亮度映射表对图S进行亮度调节，得到亮度图H2；
S35、根据图H1、H2和S计算获得磨皮效果图B，公式如下：
B(i,j)＝H2(i,j)*H1(i,j)+S(i,j)*(1.0-H1(i,j))
其中：B(i,j)为图B中(i,j)位置对应的像素值；H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；H2(i,j)为图H2中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)为图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S4包括：
S41、遍历图S和图A中每个位置对应的像素值，计算图S和图A半径Radius的矩形框内方差v，计算公式如下：
Figure BDA0002064033280000041
其中：v(i,j)表示v中(i,j)位置对应的数值；S(k,l)表示图S中(k,l)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；Radius为经验值；
S42、根据v计算像素边缘权重k：
Figure BDA0002064033280000042
σ-parameters
其中：σ为经验值；k(i,j)表示边缘权重k中(i,j)位置对应的数值；
S43、根据图S和图A计算得到图C：
C(i,j)＝(1.0-k(i,j))*A(i,j)+k(i,j)*S(i,j)
其中：C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S5中图B和图C进行风格融合的融合公式如下：
D(i,j)＝K1*B(i,j)+(1.0-K1)*C(i,j)
K1∈[0,1]
其中：D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；B(i,j)表示图B中(i,j)位置对应的像素值；C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S6中对图D和图M进行肤色融合的融合公式为：
E(i,j)＝D(i,j)*M(i,j)+(1.0-M(i,j))*S(i,j)
其中：E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；M(i,j)表示图M中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
优选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮方法中，步骤S7中对图E和图S进行融合的融合公式为：
Out(i,j)＝K2*E(i,j)+(1.0-K2)*S(i,j)
K2∈[0,1]
其中：Out(i,j)表示最终效果输出图Out中(i,j)位置对应的像素值；E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
本发明还提供一种多风格人像美颜磨皮装置，包括：
图像获取单元，所述图像获取单元用于获取初始图像或视频帧数据S；
高斯滤波单元，所述高斯滤波单元用于对初始图像或视频帧数据S做半径Radius的高斯滤波得到图A；
肤色概率检测单元，所述肤色概率检测单元用于对图A进行肤色概率检测，并获得皮肤概率图M；
高反质感磨皮单元，所述高反质感磨皮单元用于对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；
局部光滑磨皮单元，所述局部光滑磨皮单元用于对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；
风格融合单元，所述风格融合单元用于获取磨皮风格调节参数K1，并根据磨皮风格调节参数K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；
肤色融合单元，所述肤色融合单元用于对图D和图M进行肤色融合，得到图E；
Alpha融合单元，所述Alpha融合单元用于获取磨皮程度调节参数K2，并根据磨皮程度调节参数K2对图E和图S进行Alpha融合，得到最终效果图。
可选的，在上述一种多风格人像美颜磨皮装置中，所述装置为CPU、手机、平板电脑或电脑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1附图为本发明提供的一种多风格人像美颜磨皮方法的流程图；
图2附图为本发明提供的一种多风格人像美颜磨皮装置的结构示意图。
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楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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。
参照附图1，本发明实施例公开了一种多风格人像美颜磨皮方法，包括以下步骤：
S1、获取初始图像或视频帧数据S，并对图S做半径Radius的高斯滤波得到图A。
Radius为经验值，选取与图像分辨率相关，其选取规则如下：对于1280×720分辨率，Radius＝15，则其他分辨率m×n对应Radius计算为：
Figure BDA0002064033280000071
S2、对图A做肤色概率检测，得到皮肤概率图M。
步骤S2具体包括：
S21、将帧数据从RGB颜色空间转为YCbCr颜色空间，转换公式如下：
Y＝0.299R+0.587G+0.114B
Cb＝-0.168736R-0.331264G+0.5B+128
Cr＝0.5R-0.418688G-0.081312B+128
S22、对Cb和Cr分量构建高斯概率模型，公式如下：
Figure BDA0002064033280000072
Figure BDA0002064033280000073
其中，x(i,j)cb为图像(i,j)位置对应像素值x的Cb分量，x(i,j)cr为图像(i,j)位置对应像素x的Cr分量，μcb和σcb为肤色Cb分量统计所得均值和方差，μcr和σcr为肤色Cr分量统计所得均值和方差；
S23、计算皮肤概率，计算公式如下：
M(i,j)＝GCb(A(i,j)cb)·GCr(A(i,j)cr)·2.0
其中：M为S的副本，M(i,j)为M中位置(i,j)对应的像素值，即肤色概率值；GCb和GCr为高斯概率模型；A(i,j)cb为图A中位置(i,j)对应像素值的Cb分量；A(i,j)cr为图A中位置(i,j)对应像素值的Cr分量。
S3、对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B。
具体的，步骤S3包括：
S31、对图A的蓝色通道进行高反差计算，得到图H0，公式如下：
H0(i,j)＝Sg(i,j)-Ag(i,j)+0.5
其中：H0(i,j)为图H0中(i,j)位置对应的像素值；Sg(i,j)为图S的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Sg为三通道灰度图；Ag(i,j)为图A的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Ag为三通道灰度图；0.5为常数；
S32、对图H0中的每个像素值做N次叠加图层混合得到图H'0，其中N为经验值，这里取4，叠加图层混合公式如下：
(N＝1)H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
(N＝2)H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
(N＝3)H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
(N＝4)H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
其中：H'0(i,j)为图H'0中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；
S33、对H'0中的每个像素值做反向处理，得到暗部区域Mask图H1，公式如下：
H1(i,j)＝1.0-H'0(i,j)
其中：H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
S34、生成亮度映射表Light_Map[256]，并利用亮度映射表对图S进行亮度调节，得到亮度图H2；亮度映射表Light_Map[256]的生成过程为：
创建一张256×1大小的灰度图，像素值即为灰度等级0-255；使用PS亮度调节功能，灰度图进行亮度调节得到Light_Map[256]。
S35、根据图H1、H2和S计算获得磨皮效果图B，公式如下：
B(i,j)＝H2(i,j)*H1(i,j)+S(i,j)*(1.0-H1(i,j))
其中：B(i,j)为图B中(i,j)位置对应的像素值；H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；H2(i,j)为图H2中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)为图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
S4、对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C。
具体的，步骤S4包括：
S41、遍历图S和图A中每个位置对应的像素值，计算图S和图A半径Radius的矩形框内方差v，计算公式如下：
Figure BDA0002064033280000091
其中：v(i,j)表示v中(i,j)位置对应的数值；S(k,l)表示图S中(k,l)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；Radius为经验值；
S42、根据v计算像素边缘权重k：
Figure BDA0002064033280000092
σ-parameters
其中：σ为经验值，这里取400；k(i,j)表示边缘权重k中(i,j)位置对应的数值；
S43、根据图S和图A计算得到图C：
C(i,j)＝(1.0-k(i,j))*A(i,j)+k(i,j)*S(i,j)
其中：C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
S5、获取磨皮风格调节参数K1，并根据K1对图B和图C进行风格融合，得到图D。融合公式如下：
D(i,j)＝K1*B(i,j)+(1.0-K1)*C(i,j)
K1∈[0,1]
其中：D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；B(i,j)表示图B中(i,j)位置对应的像素值；C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
S6、对图D和图M进行肤色融合，得到图E。其融合公式为：
E(i,j)＝D(i,j)*M(i,j)+(1.0-M(i,j))*S(i,j)
其中：E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；M(i,j)表示图M中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
S7、获取磨皮程度调节参数K2，并根据K2对图E和图S进行Alpha融合，并得到最终效果图。对图E和图S进行融合的融合公式为：
Out(i,j)＝K2*E(i,j)+(1.0-K2)*S(i,j)
K2∈[0,1]
其中：Out(i,j)表示最终效果输出图Out中(i,j)位置对应的像素值；E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
如图2所示，本发明还提供一种多风格人像美颜磨皮装置，包括：
图像获取单元1，图像获取单元1用于获取初始图像或视频帧数据S；
高斯滤波单元2，高斯滤波单元2用于对初始图像或视频帧数据S做半径Radius的高斯滤波得到图A；
肤色概率检测单元3，肤色概率检测单元3用于对图A进行肤色概率检测，并获得皮肤概率图M；
高反质感磨皮单元4，高反质感磨皮单元4用于对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；
局部光滑磨皮单元5，局部光滑磨皮单元5用于对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；
风格融合单元6，风格融合单元6用于获取磨皮风格调节参数K1，并根据磨皮风格调节参数K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；
肤色融合单元7，肤色融合单元7用于对图D和图M进行肤色融合，得到图E；
Alpha融合单元8，Alpha融合单元8用于获取磨皮程度调节参数K2，并根据磨皮程度调节参数K2对图E和图S进行Alpha融合，得到最终效果图。
本实施例中的多风格人像美颜磨皮装置可以是手机、CPU、平板电脑或电脑。
本发明将High Pass Filter和LocalMeans Filter相融合，同时采用高斯滤波来同时实现质感磨皮效果与光滑磨皮效果，能够减少算法时间开销与内存占用，以此减少终端的维护开销与资源浪费。本发明支持质感磨皮和光滑磨皮两种风格相互融合，支持磨皮程度和融合风格的任意调节，能够满足用户随意切换和调节的需求。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取初始图像或视频帧数据S，并对图S做半径Radius的高斯滤波得到图A；
S2、对图A做肤色概率检测，得到皮肤概率图M；
S3、对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；所述高反质感磨皮处理包括以下步骤：
S31、对图A的蓝色通道进行高反差计算，得到图H0，公式如下：
H0(i,j)＝Sg(i,j)-Ag(i,j)+0.5
其中：H0(i,j)为图H0中(i,j)位置对应的像素值；Sg(i,j)为图S的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Sg为三通道灰度图；Ag(i,j)为图A的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Ag为三通道灰度图；0.5为常数；
S32、对图H0中的每个像素值做N次叠加图层混合得到图H'0，叠加图层混合公式如下：
H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
其中：H'0(i,j)为图H'0中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；
S33、对H'0中的每个像素值做反向处理，得到暗部区域Mask图H1，公式如下：
H1(i,j)＝1.0-H'0(i,j)
其中：H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
S34、生成亮度映射表Light_Map[256]，并利用亮度映射表对图S进行亮度调节，得到亮度图H2；
S35、根据图H1、H2和S计算获得磨皮效果图B，公式如下：
B(i,j)＝H2(i,j)*H1(i,j)+S(i,j)*(1.0-H1(i,j))
其中：B(i,j)为图B中(i,j)位置对应的像素值；H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；H2(i,j)为图H2中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)为图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
S4、对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；
S5、获取磨皮风格调节参数K1，并根据K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；
S6、对图D和图M进行肤色融合，得到图E；
S7、获取磨皮程度调节参数K2，并根据K2对图E和图S进行Alpha融合，并得到最终效果图。
2.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S1中的Radius的选取与图像分辨率相关，其选取规则为：对于分辨率m×n对应Radius计算为：
Figure FDA0003009158680000021
3.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S2包括：
S21、将帧数据从RGB颜色空间转为YCbCr颜色空间，转换公式如下：
Y＝0.299R+0.587G+0.114B
Cb＝-0.168736R-0.331264G+0.5B+128
Cr＝0.5R-0.418688G-0.081312B+128
S22、对Cb和Cr分量构建高斯概率模型，公式如下：
Figure FDA0003009158680000022
Figure FDA0003009158680000023
其中，x(i,j)cb为图像(i,j)位置对应像素值x的Cb分量，x(i,j)cr为图像(i,j)位置对应像素x的Cr分量，μcb和σcb为肤色Cb分量统计所得均值和方差，μcr和σcr为肤色Cr分量统计所得均值和方差；
S23、计算皮肤概率，计算公式如下：
M(i,j)＝GCb(A(i,j)cb)·GCr(A(i,j)cr)·2.0
其中：M为S的副本，M(i,j)为M中位置(i,j)对应的像素值，即肤色概率值；GCb和GCr为高斯概率模型；A(i,j)cb为图A中位置(i,j)对应像素值的Cb分量；A(i,j)cr为图A中位置(i,j)对应像素值的Cr分量。
4.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S4包括：
S41、遍历图S和图A中每个位置对应的像素值，计算图S和图A半径Radius的矩形框内方差v，计算公式如下：
Figure FDA0003009158680000031
其中：v(i,j)表示v中(i,j)位置对应的数值；S(k,l)表示图S中(k,l)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；Radius为经验值；
S42、根据v计算像素边缘权重k：
Figure FDA0003009158680000032
其中：σ为经验值；k(i,j)表示边缘权重k中(i,j)位置对应的数值；
S43、根据图S和图A计算得到图C：
C(i,j)＝(1.0-k(i,j))*A(i,j)+k(i,j)*S(i,j)
其中：C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；A(i,j)表示图A中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
5.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S5中图B和图C进行风格融合的融合公式如下：
D(i,j)＝K1*B(i,j)+(1.0-K1)*C(i,j)
K1∈[0,1]
其中：D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；B(i,j)表示图B中(i,j)位置对应的像素值；C(i,j)表示图C中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
6.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S6中对图D和图M进行肤色融合的融合公式为：
E(i,j)＝D(i,j)*M(i,j)+(1.0-M(i,j))*S(i,j)
其中：E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；D(i,j)表示图D中(i,j)位置对应的像素值；M(i,j)表示图M中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
7.根据权利要求1所述的一种多风格人像美颜磨皮方法，其特征在于，步骤S7中对图E和图S进行融合的融合公式为：
Out(i,j)＝K2*E(i,j)+(1.0-K2)*S(i,j)
K2∈[0,1]
其中：Out(i,j)表示最终效果输出图Out中(i,j)位置对应的像素值；E(i,j)表示图E中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)表示图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数。
8.一种多风格人像美颜磨皮装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，所述图像获取单元用于获取初始图像或视频帧数据S；
高斯滤波单元，所述高斯滤波单元用于对初始图像或视频帧数据S做半径Radius的高斯滤波得到图A；
肤色概率检测单元，所述肤色概率检测单元用于对图A进行肤色概率检测，并获得皮肤概率图M；
高反质感磨皮单元，所述高反质感磨皮单元用于对图A进行高反质感磨皮处理，得到图B；所述高反质感磨皮处理包括以下步骤：
S31、对图A的蓝色通道进行高反差计算，得到图H0，公式如下：
H0(i,j)＝Sg(i,j)-Ag(i,j)+0.5
其中：H0(i,j)为图H0中(i,j)位置对应的像素值；Sg(i,j)为图S的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Sg为三通道灰度图；Ag(i,j)为图A的蓝色通道图中(i,j)位置对应的像素值，Ag为三通道灰度图；0.5为常数；
S32、对图H0中的每个像素值做N次叠加图层混合得到图H'0，叠加图层混合公式如下：
H'0(i,j)＝H0(i,j)*H0(i,j)*2.0
其中：H'0(i,j)为图H'0中(i,j)位置对应的像素值；2.0为常数；
S33、对H'0中的每个像素值做反向处理，得到暗部区域Mask图H1，公式如下：
H1(i,j)＝1.0-H'0(i,j)
其中：H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
S34、生成亮度映射表Light_Map[256]，并利用亮度映射表对图S进行亮度调节，得到亮度图H2；
S35、根据图H1、H2和S计算获得磨皮效果图B，公式如下：
B(i,j)＝H2(i,j)*H1(i,j)+S(i,j)*(1.0-H1(i,j))
其中：B(i,j)为图B中(i,j)位置对应的像素值；H1(i,j)为图H1中(i,j)位置对应的像素值；H2(i,j)为图H2中(i,j)位置对应的像素值；S(i,j)为图S中(i,j)位置对应的像素值；1.0为常数；
局部光滑磨皮单元，所述局部光滑磨皮单元用于对图A进行局部光滑磨皮处理，得到图C；
风格融合单元，所述风格融合单元用于获取磨皮风格调节参数K1，并根据磨皮风格调节参数K1对图B和图C进行风格融合，得到图D；
肤色融合单元，所述肤色融合单元用于对图D和图M进行肤色融合，得到图E；
Alpha融合单元，所述Alpha融合单元用于获取磨皮程度调节参数K2，并根据磨皮程度调节参数K2对图E和图S进行Alpha融合，得到最终效果图。
9.根据权利要求8所述的一种多风格人像美颜磨皮装置，其特征在于，所述装置为CPU、手机、平板电脑或电脑。
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