CN113327207A - 应用于图像人脸优化的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种应用于图像人脸优化的方法及装置，包括获取原始图像；对原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；结合原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；结合优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。本发明解码输入的图像得到图像，或对输入视频进行解码得到视频帧图像，结合导向滤波模块、人脸光泽质感优化模块和人脸去除油光模块处理，达到对图像或视频中的人脸进行美化的效果，并最终导出美化后的图像，或通过视频编码导出美化后的视频。实现了通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用进行后期人脸精细化编辑，达到后期对视频中的人脸进行美化的效果。

Description

应用于图像人脸优化的方法及装置
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种应用于图像人脸优化的方法及装置。
背景技术
由于移动终端应用的日益普遍，用户获取人像视频的方式也愈加便捷，用户对于人像视频的编辑要求越来越精细，除了视频裁剪和剪辑、添加滤镜和特效进行画面的美化外，用户还需要对视频中的人像进行脸部细节优化处理，以此提升视频美感。但是，在现有的这类视频拍摄、编辑和美化应用中，如果想对脸部进行美化，只能在实时拍摄中，通过实时识别脸部，来进行磨皮、整体压暗、整体变亮等调整，达到美化脸部的效果，而无法针对脸部细节进行实时的修改。另一方面，通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用无法进行后期人脸精细化编辑，达不到后期对视频中的人脸进行美化的效果。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种应用于图像人脸优化的方法及装置，以解决现有技术中无法进行后期人脸精细化编辑，达不到后期对视频中的人脸进行美化的的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：一种应用于图像人脸优化的方法，包括：
获取原始图像；
对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
进一步的，所述获取图像，包括：
获取图片，得到图片原始图像；
获取视频，对所述视频进行解码得到视频帧原始图像。
进一步的，如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
进一步的，所述结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像，包括：
对所述原始图像和平滑图像进行柔光混合处理，得到混合图像；
根据第一预设参数对原图图像和混合图像进行线性混合，得到优化图像；所述优化图像为人脸光泽质感优化后的图像。
进一步的，结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像，包括：
计算优化图像中所有像素与平滑图像中所有像素的差值，得到第一差值集合；
对所述第一差值集合进行预设缩放操作，得到第二差值集合；
将所述平滑图像中所有像素与第二差值集合进行求和处理，得到参考效果图数据；
根据第二预设参数对优化图像和参考效果图数据进行线性混合，得到结果图像；所述结果图像为人脸去除油光后的图像。
进一步的，采用均值滤波器对所述原始图像进行降噪及平滑处理，得到平滑图像。
进一步的，所述均值滤波器的半径取值为12。
进一步的，通过移动端获取原始图像。
本申请实施例提供一种应用于图像人脸优化的装置，包括：
获取模块，用于获取原始图像；
导向滤波模块，用于对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
人脸光泽质感优化模块，用于结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
人脸去除油光模块，用于结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
进一步的，如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：视频编码导出模块，用于
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：
本发明提供一种应用于图像人脸优化的方法及装置，所述方法包括获取原始图像；对原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；结合原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；结合优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。本发明解码输入的图像得到图像，或对输入视频进行解码得到视频帧图像，结合导向滤波模块、人脸光泽质感优化模块和人脸去除油光模块处理，达到对图像或视频中的人脸进行美化的效果，并最终导出美化后的图像，或通过视频编码导出美化后的视频。实现了通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用进行后期人脸精细化编辑，达到后期对视频中的人脸进行美化的效果。
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为本发明应用于图像人脸优化的方法的步骤示意图；
图2为本发明应用于图像人脸优化的装置的结构示意图；
图3为本发明应用于图像人脸优化的装置的另一种结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。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的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的应用于图像人脸优化的方法。
如图1所示，本申请实施例中提供的应用于图像人脸优化的方法，包括：
S101，获取原始图像；
可以理解的是，本申请中的图像可以是图片、照片的图像，也可以是将视频分解成多个帧图像。
S102，对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
具体为对原始图像进行去除噪声处理及平滑处理，其中将原始图像中非边缘区域且不平滑的地方确定为噪声。
S103，结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
对原始图像和平滑图像的像素进行计算处理，得到人脸光泽质感优化后的图像。
S104，结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
将得到的人脸光泽质感优化后的图像和平滑图像进行计算处理，得到人脸去除油光后的图像，确定为结果图像。
应用于图像人脸优化的方法的工作原理为：通过移动端获取原始图像；对然后对原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；结合优化图像和平滑图像进行去除油光处理，最终得到结果图像。
本申请实现了在移动端对图像中的人脸优化处理，达到对图像或视频中的人脸进行美化的效果，并最终导出美化后的图像，或通过视频编码导出美化后的视频。实现了通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用进行后期人脸精细化编辑，达到后期对视频中的人脸进行美化的效果。
一些实施例中，所述获取图像，包括：
获取图片，得到图片原始图像；
获取视频，对所述视频进行解码得到视频帧原始图像。
如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
可以理解的是，针对视频，对视频的每一帧图像数据经过处理之后进行视频编码，最终导出视频文件，得到人脸光泽质感优化和人脸去除油光的效果视频。
一些实施例中，所述结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像，包括：
对所述原始图像和平滑图像进行柔光混合处理，得到混合图像；
根据第一预设参数对原图图像和混合图像进行线性混合，得到优化图像；所述优化图像为人脸光泽质感优化后的图像。
具体的，输入原始图像数据以及经过导向滤波处理得到的图像数据，进行人脸光泽质感优化算法处理，最终得到人脸光泽质感优化后的图像。
人脸光泽质感优化算法原理：令输入的原始图像为P，平滑图像Q1，第一预设参数为强度参数θ1，输出的优化图像为Q2；
对原始图像P和平滑图像Q1进行柔光混合处理，得到混合图像A1，具体为遍历原始图像P和平滑图像Q1所有像素点的颜色值，进行以下计算：
当P<0.5时，A1＝P+(2.0+Q1-1.0)*(P-P2)，否则,当P≥0.5时，
Figure BDA0003099151100000061
根据强度参数θ1对原始图像P和和混合图像A1进行线性混合，得到优化图像Q2＝P*(1.0-θ1)+A1*θ1。
在本算法中，原始图像P为用户输入的图像或视频解码得到的视频帧图像数据，平滑图像Q1是导向滤波模块的输出图，强度参数θ1为用户输入的可变参数，范围在[0，1]之间，强度越大表示人脸光泽质感优化效果越明显。
一些实施例中，所述结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像，包括：
计算优化图像中所有像素与平滑图像中所有像素的差值，得到第一差值集合；
对所述第一差值集合进行预设缩放操作，得到第二差值集合；
将所述平滑图像中所有像素与第二差值集合进行求和处理，得到参考效果图数据；
根据第二预设参数对优化图像和参考效果图数据进行线性混合，得到结果图像；所述结果图像为人脸去除油光后的图像。
具体的，在该处理流程中，输入经过人脸光泽质感优化处理得到的优化图像数据，以及经过导向滤波处理得到的平滑图像数据，进行人脸去除油光算法处理，最终得到人脸去除油光后的图像。
人脸去除油光算法原理：第二预设参数为强度参数θ2，结果图像为Q3；
计算优化图像Q2和平滑图像Q1的差值D1＝Q2-Q1；其中，D1为所有差值的集合；
然后对差值D1进行缩放操作得到D2，其中D2依然是一个集合，具体为：
定义常数m值为0.003，n值为0.001，c值为0.8，当D1>m时，D2＝(D1-m)/[(D1-m)/n*(1.0/c-1.0)+1.0]+m，否则当D1≤m时，D1＝D2。
计算参考效果图A2＝Q1+D2；
根据强度参数θ2对优化图像Q2和参考效果图A2进行线性混合，得到结果图像Q3＝Q2*(1.0-θ2)+A2*θ2。
其中，优化图像Q2是人脸光泽质感优化处理后的输出图，平滑图像Q1是导向滤波处理后的输出图，强度参数θ2为用户输入的可变参数，范围在[0，1] 之间，强度越大表示去除油光效果越明显。
优选的，采用均值滤波器对所述原始图像进行降噪及平滑处理，得到平滑图像。
优选的，所述均值滤波器的半径取值为12。
具体的，输入原始图像数据，以图像本身作为导向图进行导向滤波处理，最终得到平滑图像；具体计算方式如下：
Figure BDA0003099151100000071
Figure BDA0003099151100000072
Figure BDA0003099151100000073
meana＝fmean(a,r)；
meanb＝fmean(b,r)
Q1＝meana.*I+meanb；
其中，fmean(a,r)表示对a进行半径为r的均值滤波器处理；
运算符.*表示矩阵间对应元素的相乘；
运算符./表示矩阵间对应元素的相除；在本模型中，输入图P为用户输入的图像或视频解码得到的视频帧图像数据，导向图I与原图P一致，均值滤波器的半径r取值为12，正则化参数ε取值为0.01。
需要说明的是，本申请中采用的导向滤波处理方法采用的是现有技术，本申请在此不再赘述。
优选的，通过移动端获取原始图像。
可以理解的是，本申请可通过移动端拍摄照片或视频获取原始图像，也可以通过移动端中保存的照片或视频获取原始图像。
本申请实施例提供一种应用于图像人脸优化的装置，如图2所示，包括：
获取模块，用于获取原始图像；
导向滤波模块，用于对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
人脸光泽质感优化模块，用于结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
人脸去除油光模块，用于结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
本申请实施例提供的应用于图像人脸优化的装置的工作原理为获取模块获取原始图像；导向滤波模块对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；人脸光泽质感优化模块结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；人脸去除油光模块结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
如图3所示，如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：视频编码导出模块，用于
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
本申请实施例提供一种计算机设备，包括处理器，以及与处理器连接的存储器；
存储器用于存储计算机程序，计算机程序用于执行上述任一实施例提供的应用于图像人脸优化的方法；
处理器用于调用并执行存储器中的计算机程序。
综上所述，本发明提供一种应用于图像人脸优化的方法及装置，包括获取原始图像；对原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；结合原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；结合优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。本发明解码输入的图像得到图像，或对输入视频进行解码得到视频帧图像，结合导向滤波模块、人脸光泽质感优化模块和人脸去除油光模块处理，达到对图像或视频中的人脸进行美化的效果，并最终导出美化后的图像，或通过视频编码导出美化后的视频。实现了通过录像设备或者手机拍摄的视频，这类应用进行后期人脸精细化编辑，达到后期对视频中的人脸进行美化的效果。
可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的装置实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/ 或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令方法的制造品，该指令方法实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种应用于图像人脸优化的方法，其特征在于，包括：
获取原始图像；
对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像，包括：
获取图片，得到图片原始图像；
获取视频，对所述视频进行解码得到视频帧原始图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像，包括：
对所述原始图像和平滑图像进行柔光混合处理，得到混合图像；
根据第一预设参数对原图图像和混合图像进行线性混合，得到优化图像；所述优化图像为人脸光泽质感优化后的图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像，包括：
计算优化图像中所有像素与平滑图像中所有像素的差值，得到第一差值集合；
对所述第一差值集合进行预设缩放操作，得到第二差值集合；
将所述平滑图像中所有像素与第二差值集合进行求和处理，得到参考效果图数据；
根据第二预设参数对优化图像和参考效果图数据进行线性混合，得到结果图像；所述结果图像为人脸去除油光后的图像。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
采用均值滤波器对所述原始图像进行降噪及平滑处理，得到平滑图像。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，。
所述均值滤波器的半径取值为12。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
通过移动端获取原始图像。
9.一种应用于图像人脸优化的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取原始图像；
导向滤波模块，用于对所述原始图像进行导向滤波处理，得到平滑图像；
人脸光泽质感优化模块，用于结合所述原始图像和平滑图像进行人脸光泽质感优化处理，得到优化图像；
人脸去除油光模块，用于结合所述优化图像和平滑图像进行去除油光处理，得到结果图像。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，如果所述原始图像为视频帧原始图像，还包括：视频编码导出模块，用于
创建视频文件、视频编码器和视频合成器；
利用所述视频编码器对得到的结果图像进行视频编码，得到视频编码数据；
利用所述视频合成器将所述视频编码数据合成到视频文件中并导出，得到人脸优化后的视频。
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