CN110706187A - 一种均匀肤色的图像调整方法 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及数据成像处理技术领域，公开了一种均匀肤色的图像调整方法，主要包括生成人脸皮肤蒙版、统计人脸皮肤信息、根据统计信息进行皮肤矫正。通过结合肤色检测、人脸关键点检测、皮肤统计信息生成准确的人脸红色、黄色斑块蒙版图，为肤色的均匀起到准确的指导。单独调整色相通道保留了原图的亮度，结果更加自然，并且仅处理280°～260°以及0°～60°范围内的区域，能更精确地处理偏红和偏黄的肤色，达到去除红血丝、高原红、红斑黄斑等皮肤瑕疵的效果。
Description
技术领域
本公开属于数据成像处理技术领域，具体涉及一种均匀肤色的图像调整方法。
背景技术
近年来，数码相机、智能手机、平板电脑等数码照相设备已经成为人们拍照的主流工具，人们能很容易的使用这些设备通过照片记录和分享自己的生活，而其中很多是以人作为主体的照片，并且拍照的地点和环境千差万别，所拍摄的照片通常受环境的影响，或设备的差异，图片的效果总是不尽如人意，人们即为在乎图像中的肤色，未经处理的图像中，人不同皮肤区域的肤色存在较大的差异，影响人的形象气质，尤其是人脸部存在红血丝、高原红以及黄斑时，对应部分区域的成像将出现红色过量或黄色过量，图像展示不美观，故在成像之前对于皮肤肤色的处理成为即为重要的环节。
而目前的图像自动处理技术在处理皮肤肤色时，大多根据图像包含的整体色彩信息进行处理，皮肤以外的区域往往被统一进行调整处理，与正常的成像相比出现较大的色差，使成像效果极不自然。例如，使图像处于RGB模式并调整色彩的含量时，会将头发、五官及衣服区域等非目标区域的色彩一并调整，导致变色；使图像处于HSV模式并进行饱和度等的调整时，会使非目标区域出现过浓、过淡等变化，降低图像的质量。
针对现状，要简化图像处理的流程，提高图像处理的便捷度，需要对现有的图像中的肤色均匀处理方式进行调整优化，提出更为合理的技术方案，解决现有技术中存在的技术问题
发明内容
有鉴于此，本公开的主要目的在于提供一种均匀肤色的图像调整方法，用于着重消除人脸皮肤局部红血丝、高原红等以及矫正黄色斑块，达到皮肤美化的效果。
为达到上述目的，本公开实施例的第一方面，提供一种均匀肤色的图像调整方法，包括：
获得输入图像I，并使其处于RGB颜色空间，获取人脸区域；在人脸区域内生成人脸区域蒙版Mf，对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，获取Mf和Ms的乘积值作为人脸皮肤区域蒙版Mfs；
统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；
根据色相值计算红色区域蒙版Mapy，并对红色区域进行肤色矫正；
根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正。
进一步的，人脸的区域较为多，不同区域的颜色组成不同，在进行肤色均匀处理时，对于不需要处理的区域应当进行隔离处理。因此，对上述技术方案中公开的人脸区域的范围进行限定，举出具体可行的方案：所述的人脸区域包括人脸部范围内除却眼睛、眉毛、嘴唇和鼻孔的部位，通过确定若干人脸关键点既而确定人脸区域。通过上述处理，能够将肤色处理的区域限定于人脸的皮肤区域，从而保持人脸部其他区域的真实性，较少了因肤色均匀处理导致的脸部失真。
进一步的，对上述技术方案中开的人脸区域蒙版进行优化，举出如下可行的具体方案：所述的人脸区域蒙版Mf为椭圆形的区域蒙版，所述的人脸区域蒙版Mf内每个像素值的范围∈[0,1]。
进一步的，上述方案中公开了对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，具体的，该过程包括：
通过对人脸区域内的每个像素点的像素值进行获取，在[0,1]的值域内，像素值越大表示该像素点所在位置为皮肤区域的概率越大。
进一步的，统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；包括：
将输入图像I切换至HSV空间并得到色相通道H、饱和度通道S和亮度通道V，统计人脸皮肤区域蒙版Mfs＞0.5的区域内的色相值得到色相直方图，并保留0°～60°和280°～360°之间的值，同时根据色相直方图计算平均色相值havg，最红色相值hr，最黄色相值hy。
再进一步，上述内容中，所述的最红色相值hr为最接近0°的色相值，所述的最黄色相值hy为最接近60°的色相值。
进一步的，上述技术方案中，所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，其中计算红色区域蒙版Mapr的方法包括：
进一步的，上述技术方案中所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，其中对红色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hr＝H+havg-hr
将Hr、S和V转换为RGB色彩空间得到红色矫正图Ir；
将Ir与I按照Mapr进行叠加：
Irr＝Ir*Mapr+I*(1-Mapr)。
进一步的，上述技术方案中，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，其中计算黄色区域蒙版Mapy的方法包括：
进一步的，上述技术方案中，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，其中对黄色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hy＝H+havg-hy
将Hy、S和V转换为RGB色彩空间得到黄色矫正图Iy；
将Iy与Irr按照Mapy进行叠加：
Ires＝Iy*Mapy+Irr*(1-Mapy)。
通过上述技术方案，本公开所提出的一种根均匀肤色的图像调整方法，通过结合肤色检测、人脸关键点检测、皮肤统计信息生成准确的人脸红色、黄色斑块蒙版图，为肤色的均匀起到准确的指导。单独调整色相通道保留了原图的亮度，结果更加自然，并且仅处理280°～260°以及0°～60°范围内的区域，能更精确地处理偏红和偏黄的肤色，达到去除红血丝、高原红、红斑黄斑等皮肤瑕疵的效果。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
图1是根据一示例性实施例示出的一种均匀肤色的图像调整方法整体示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的人脸皮肤蒙版示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的红色区域蒙版示意图；
图4是根据一示例性实施例示出的黄色区域蒙版示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
实施例
如图1、图2、图3、图4所示，本实施例提供了一种均匀肤色的图像调整方法，包括如下步骤：
S01：获得输入图像I，并使其处于RGB颜色空间，获取人脸区域；在人脸区域内生成人脸区域蒙版Mf，对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，获取Mf和Ms的乘积值作为人脸皮肤区域蒙版Mfs；
S02：统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；
S03：根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正；
S04：根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正。
人脸的区域较为多，不同区域的颜色组成不同，在进行肤色均匀处理时，对于不需要处理的区域应当进行隔离处理。因此，对上述技术方案中公开的人脸区域的范围进行限定，举出具体可行的方案：如图2所示，所述的人脸区域包括人脸部范围内除却眼睛、眉毛、嘴唇和鼻孔的部位，通过确定若干人脸关键点既而确定人脸区域。通过上述处理，能够将肤色处理的区域限定于人脸的皮肤区域，从而保持人脸部其他区域的真实性，较少了因肤色均匀处理导致的脸部失真。
对上述技术方案中开的人脸区域蒙版进行优化，举出如下可行的具体方案：所述的人脸区域蒙版Mf为椭圆形的区域蒙版，所述的人脸区域蒙版Mf内每个像素值的范围∈[0,1]。
上述方案中公开了对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，具体的，该过程包括：
通过对人脸区域内的每个像素点的像素值进行获取，在[0,1]的值域内，像素值越大表示该像素点所在位置为皮肤区域的概率越大。
统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；包括：
将输入图像I切换至HSV空间并得到色相通道H、饱和度通道S和亮度通道V，统计人脸皮肤区域蒙版Mfs＞0.5的区域内的色相值得到色相直方图(区域蒙版可理解为描述每个像素是人脸皮肤的概率，概率超过0.5的被认为是人脸部分是无疑义的)，鉴于肤色的色相的常规范围，保留0°～60°和280°～360°之间的值，同时根据色相直方图计算平均色相值havg，最红色相值hr，最黄色相值hy。
上述内容中，所述的最红色相值hr为最接近0°的色相值，所述的最黄色相值hy为最接近60°的色相值。
同时，本实施例中，设色相直方图为hist，则
上述技术方案中，所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，如图3所示，其中计算红色区域蒙版Mapr的方法包括：
上式中，R代表着对偏红区域的矫正程度，越红的区域值越大，相应的矫正程度越大。上式中，在求解Mapr的过程中相当于不处理色相偏值在60°～280°的区域，也不处理与最红的色相相差超过|havg-Hr|的区域，这样处理可以限制红色矫正处理的是与红色色相相差不大的区域，避免矫正过度。
所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，其中对红色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hr＝H+havg-hr
这样处理后，使得色相朝最红色相偏移。
将Hr、S和V转换为RGB色彩空间得到红色矫正图Ir；
将Ir与I按照Mapr进行叠加：
Irr＝Ir*Mapr+I*(1-Mapr)。
如此处理后，使调整色相后的图与原图叠加，结果更自然，叠加的蒙版也限制在肤色区域，并且仅对偏红区域有效，避免影响其它脸部区域。
上述技术方案中，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，如图4所示，其中计算黄色区域蒙版Mapy的方法包括：
上式中，Y代表着对偏黄区域的矫正程度，越黄的区域值越大，相应的矫正程度越大。在求解Mapy的过程中，相当于不处理色相偏值在60°～280°的区域，也不处理与最黄的色相相差超过|havg-Hy|的区域，这样处理可以限黄色矫正处理的是与黄色色相相差不大的区域，避免矫正过度。
上述技术方案中，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，其中对黄色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hy＝H+havg-hy
如此处理，使得色相朝最黄色相偏移。
将Hy、S和V转换为RGB色彩空间得到黄色矫正图Iy；
将Iy与Irr按照Mapy进行叠加：
Ires＝Iy*Mapy+Irr*(1-Mapy)。
如此处理，使调整色相后的图与红色矫正后的结果叠加，结果更自然，叠加的蒙版也限制在肤色区域，并且仅对偏黄区域有效，避免影响其它脸部区域。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (10)
1.一种均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，包括：
获得输入图像I，并使其处于RGB颜色空间，获取人脸区域；在人脸区域内生成人脸区域蒙版Mf，对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，获取Mf和Ms的乘积值作为人脸皮肤区域蒙版Mfs；
统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；
根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正；
根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正。
2.根据权利要求1所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于：所述的人脸区域包括人脸部范围内除却眼睛、眉毛、嘴唇和鼻孔的部位，通过确定若干人脸关键点既而确定人脸区域。
3.根据权利要求1或2所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于：所述的人脸区域蒙版Mf为椭圆形的区域蒙版，所述的人脸区域蒙版Mf内每个像素值的范围∈[0，1]。
4.根据权利要求1所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，对输入图像进行肤色检测，获得肤色概率图Ms，包括：
通过对人脸区域内的每个像素点的像素值进行获取，在[0，1]的值域内，像素值越大表示该像素点所在位置为皮肤区域的概率越大。
5.根据权利要求1所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，统计人脸皮肤区域色相数据，获取人脸皮肤的色相值；包括：
将输入图像I切换至HSV空间并得到色相通道H、饱和度通道S和亮度通道V，统计人脸皮肤区域蒙版Mfs＞0.5的区域内的色相值得到色相直方图，并保留0°～60°和280°～360°之间的值，同时根据色相直方图计算平均色相值havg，最红色相值hr，最黄色相值hy。
6.根据权利要求5所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于：所述的最红色相值hr为最接近0°的色相值，所述的最黄色相值hy为最接近60°的色相值。
7.根据权利要求1所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，其中计算红色区域蒙版Mapr的方法包括：
8.根据权利要求7所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，所述的根据色相值计算红色区域蒙版Mapr，并对红色区域进行肤色矫正，其中对红色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hr＝H+havg-hr
将Hr、S和V转换为RGB色彩空间得到红色矫正图Ir；
将Ir与I按照Mapr进行叠加：
Irr＝Ir*Mapr+I*(1-Mapr)。
9.根据权利要求1所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，其中计算黄色区域蒙版Mapy的方法包括：
10.根据权利要求9所述的均匀肤色的图像调整方法，其特征在于，所述的根据色相值计算黄色区域蒙版Mapy，并对黄色区域进行肤色矫正，其中对黄色区域进行肤色矫正的方法包括：
计算色相图：
Hy＝H+havg-hy
将Hy、S和V转换为RGB色彩空间得到黄色矫正图Iy；
将Iy与Irr按照Mapy进行叠加：
Ires＝Iy*Mapy+Irr*(1-Mapy)。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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