TWI520101B - 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置 - Google Patents

美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置 Download PDF

Info

Publication number
TWI520101B
TWI520101B TW103113919A TW103113919A TWI520101B TW I520101 B TWI520101 B TW I520101B TW 103113919 A TW103113919 A TW 103113919A TW 103113919 A TW103113919 A TW 103113919A TW I520101 B TWI520101 B TW I520101B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
image
value
pixel
skin color
unit
Prior art date
Application number
TW103113919A
Other languages
English (en)
Other versions
TW201541408A (zh
Inventor
何明哲
程心璿
李曜男
簡元章
嚴天斈
Original Assignee
鈺創科技股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 鈺創科技股份有限公司 filed Critical 鈺創科技股份有限公司
Priority to TW103113919A priority Critical patent/TWI520101B/zh
Priority to CN201510039934.0A priority patent/CN105023244B/zh
Priority to US14/608,157 priority patent/US20150302564A1/en
Publication of TW201541408A publication Critical patent/TW201541408A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI520101B publication Critical patent/TWI520101B/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20076—Probabilistic image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)

Description

美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、 調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置
本發明是有關於一種美化影像中人體膚色的方法及其相關裝置和調整影像中人體膚色亮度的方法及其相關裝置，尤指一種利用Trapezoid模型以美化影像中人體膚色和調整影像中人體膚色亮度的方法及其相關裝置。
當現有技術對一影像執行色彩校正時，現有技術是對對應於該影像的所有像素執行色彩校正。因此，當該影像包含一人臉且現有技術對該影像執行色彩校正時，現有技術無可避免地會對該人臉的膚色造成影響，導致該人臉的膚色失真。另外，當現有技術對該影像執行亮度調整時，現有技術是對對應於該影像的整個色彩空間執行亮度調整。因此，當該影像包含該人臉且現有技術對該影像執行亮度調整時，現有技術無可避免地會對該人臉的亮度造成影響，導致該人臉的亮度可能太亮或太暗。因此，現有技術對一使用者而言並非是一個好的選擇。
本發明的一實施例提供一種美化影像中人體膚色的方法，其 中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元。該方法包含該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值；該飽合度調整單元分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；該第二混合單元根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
本發明的另一實施例提供一種調整影像中人體膚色亮度的 方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元及一第一混合單元。該方法包含該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值。
本發明的另一實施例提供一種美化影像中人體膚色的裝 置。該裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元。該第一接收單元是用以接收該影像中Y值；該第二接收單元是用以接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值；該飽合度調整單元耦接於該第二接收單元，用以分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；該第二混合單元耦接於該第一混合單元與該飽合度調整單元，用以根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
本發明的另一實施例提供一種調整影像中人體膚色亮度的 裝置。該裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元及一第一混合單元。該第一接收單元是用以接收該影像中Y值；該第二接收單元是用以接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元耦接於該 濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值。
本發明的一實施例提供一種美化影像中人體膚色的方法，其 中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元。該方法包含該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值；該飽合度調整單元分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；該第二混合單元根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
本發明的另一實施例提供一種調整影像中人體膚色亮度的 方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元及一第一混合單元。該方法包含該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值、Cr值 和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值。
本發明的另一實施例提供一種美化影像中人體膚色的裝 置。該裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元。該第一接收單元是用以接收該影像中Y值；該第二接收單元是用以接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值；該飽合度調整單元耦接於該第二接收單元，用以分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；該第二混合單元耦接於該第一混合單元與該飽合度調整單元，用以根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
本發明的另一實施例提供一種調整影像中人體膚色亮度的裝置。該裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、 一膚色機率單元及一第一混合單元。該第一接收單元是用以接收該影像中Y值；該第二接收單元是用以接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值。
本發明提供一種美化影像中人體膚色的方法、美化影像中 人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置。該美化影像中人體膚色的方法、該美化影像中人體膚色的裝置、該調整影像中人體膚色亮度的方法及該調整影像中人體膚色亮度的裝置是利用一濾波模組和一膚色機率單元針對一影像中的人體膚色進行美化或針對該影像中的人體膚色的亮度進行調整。因此，相較於現有技術，本發明不僅可柔化該影像中的人體膚色，亦可確保該影像中的人體膚色不因調整後而失真。另外，因為本發明是針對該影像中的人體膚色的亮度進行調整(現有技術是對對應於該影像的整個色彩空間執行亮度調整)，所以本發明不會使人體膚色的亮度太亮或太暗，也不會產生色偏的缺點。另外，相較於現有技術，因為該膚色機率單元是利用一線性梯形模型或一線性三角模型近似Gaussian分布，所以本發明可大幅減少該膚色機率單元的運算負擔及增加硬體計算的可行性。
100‧‧‧裝置
102‧‧‧第一接收單元
104‧‧‧第二接收單元
106‧‧‧濾波模組
108‧‧‧膚色機率單元
110‧‧‧第一混合單元
112‧‧‧飽合度調整單元
114‧‧‧第二混合單元
1062‧‧‧第一低通濾波器
1064‧‧‧第二低通濾波器
200‧‧‧像素
300‧‧‧線性梯形模型
400‧‧‧線性三角模型
IM‧‧‧影像
MIM‧‧‧人體膚色美化的影像
500-514、600-610‧‧‧步驟
第1圖是本發明的一實施例說明一種美化影像中人體膚色的裝置的示意圖。
第2圖是說明第一低通濾波器產生對應影像中一個像素的第一亮度值的示意圖。
第3圖是說明利用線性梯形模型近似Gaussian分布的示意圖。
第4圖是說明利用線性三角模型近似Gaussian分布的示意圖。
第5圖是本發明的另一實施例說明一種美化影像中人體膚色的方法的流程圖。
第6圖是本發明的另一實施例說明一種調整影像中人體膚色亮度的方法的流程圖。
請參照第1圖，第1圖是本發明的一實施例說明一種美化影像中人體膚色的裝置100的示意圖。如第1圖所示，裝置100包含一第一接收單元102、一第二接收單元104、一濾波模組106、一膚色機率單元108、一第一混合單元110、一飽合度調整單元112及一第二混合單元114，其中濾波模組106包含一第一低通濾波器1062和一第二低通濾波器1064，其中第一低通濾波器1062和一第二低通濾波器1064可為雙邊濾波器(bilateral filter)、均值濾波器(mean filter)、中值濾波器(median filter)，或其它低通濾波器。如第1圖所示，第一接收單元102接收影像IM中的Y值以及第二接收單元104接收影像IM中的Cb值和Cr值。但本發明並不受限於影像IM是一YCbCr影像。亦即影像IM亦可為一YUV影像或一RGB影像。當影像IM是一YUV影像時，第一接收單元102是接收影像 IM中的Y值以及第二接收單元104是接收影像IM中的U值和V值；當影像IM是一RGB影像時，影像IM需先轉換為一YCbCr影像或一YUV影像。當第一接收單元102接收影像IM中的Y值後，第一低通濾波器1062是根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第一亮度值，以及第二低通濾波器1064根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第二亮度值，其中對應第一低通濾波器1062的第一核心(kernel,convolution mask)是小於對應第二低通濾波器1064的第二核心。例如，對應第一低通濾波器1062的第一核心的大小為3*3以及對應第二低通濾波器1064的第二核心的大小為7*7。但本發明並不受限於對應第一低通濾波器1062的第一核心的大小為3*3以及對應第二低通濾波器1064的第二核心的大小為7*7。請參照第2圖，第2圖是說明第一低通濾波器1062產生對應影像IM中一像素200的一第一亮度值IY_F(x)200的示意圖。如第2圖所示，因為第一低通濾波器1062(例如均值濾波器)對應像素200的第一核心(3*3)包含9個像素(包含位於第一核心(3*3)中心的像素200)，所以第一低通濾波器1062可根據對應像素200的第一核心所包含9個像素的亮度值，產生對應像素200的第一亮度值IY_F(x)200。例如對應像素200的第一亮度值IY_F(x)200可為對應像素200的第一核心所包含9個像素的亮度值的平均值。另外，本發明並不受限於第一低通濾波器1062對應像素200的第一核心包含9個像素。另外，第二低通濾波器1064根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第二亮度值的原理和第一低通濾波器1062根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第一亮度值的原理相同，在此不再贅述。
請參照第3圖，第3圖是說明利用一線性梯形模型300近似 Gaussian分布的示意圖，其中第3圖的縱坐標是機率值以及第3圖的橫坐標是對應影像IM中的Cb值。如第3圖所示，線性梯形模型300具有頂點a、b、c、d，其中線性梯形模型300的頂點a、b、c、d是根據Gaussian分布的平均值(mean)和共變異數(covariance)所產生，線性梯形模型300的頂點a、b、c、d是對應影像IM中不同的Cb值，且式(1)可用以定義線性梯形模型300。另外，影像IM中的Cr值是對應另一類似第3圖的線性梯形模型。因此，對應影像IM中的Cb值的線性梯形模型300和對應影像IM中的Cr值的線性梯形模型可組成一二維Trapezoid模型。因此，膚色機率單元108即可根據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，亦即膚色機率單元108可根據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生對應影像IM的膚色機率圖。
如式(l)所示，ICb(x)為對應一像素x的Cb值。因此，將對 應像素x的Cb值代入式(1)即可得對應像素x的Cb值的第一膚色機率值。同理，亦可根據上述原理，產生對應像素x的Cr值的第二膚色機率值。因此，膚色機率單元108即可利用二維Trapezoid模型將對應像素x的Cb值的第一膚色機率值和對應像素x的Cr值的第二膚色機率值相乘，產生像素x對應人體膚色的機率值。
另外，請參照第4圖，第4圖是說明利用一線性三角模型400 近似Gaussian分布的示意圖，其中第4圖的縱坐標是機率值以及第3圖的橫坐標是對應影像IM中的Cb值。如第4圖所示，線性三角模型400具有頂點a、b、c，其中線性三角模型400的頂點a、b、c是根據Gaussian分布的平均值和共變異數所產生，線性三角模型400的頂點a、b、c是對應影像IM中不同的Cb值，且式(2)可用以定義線性三角模型400。另外，影像IM中的Cr值是對應另一類似第4圖的線性三角模型。因此，對應影像IM中的Cb值的線性三角模型400和對應影像IM中的Cr值的線性三角模型亦可組成一二維Trapezoid模型。因此，膚色機率單元108即可根據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生對應影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，亦即膚色機率單元108可根據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生對應影像IM的膚色機率圖。
另外，在本發明的另一實施例中，膚色機率單元108是根 據影像IM中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型(亦即膚色機率單元108已內存有關於人體膚色的高斯模型，所以不必透過第3圖或第4圖產生二維Trapezoid模型)，產生影像IM中每一像素對應一人體膚色的機率值。
如第1圖所示，當濾波模組106根據影像IM中的Y值， 產生對應影像IM中每一像素的第一亮度值與第二亮度值，以及膚色機率單元108根據影像IM中的Cb值和Cr值，產生影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值後，第一混合單元110即可根據式(3)、對應影像IM中每一像素的第一亮度值和第二亮度值和影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值。
I' Y(x)=(1-α)．IY_F(x)+α．IY_S(x)．Lgain (3)
如式(3)所示，I' Y(x)是對應影像IM中像素x的膚色亮度調整值，IY_F(x)是對應像素x的一第一亮度值，IY_S(x)是對應像素x的一第二亮度值，α是像素x對應人體膚色的機率值，以及Lgain是對應像素x的亮度增益值。
如第1圖所示，當第二接收單元104接收影像IM中Cb值和Cr值後，飽合度調整單元112根據式(4)和影像IM中Cb值，產生對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值，以及根據式(5)和影像IM中Cr值，產生對應影像IM中每一像素的Cr值的調整值。
I' Cb(x)=Sgain(ICb(x)-128)+128 (4)
I' Cr(x)=Sgain(ICr(x)-128)+128 (5)
如式(4)所示，ICb(x)是對應影像IM中像素x的Cb值，I' Cb(x)是對應像素x的Cb值的調整值，ICr(x)是對應像素x的Cr 值，I' Cr(x)是對應像素x的Cr值的調整值，以及Sgain是對應像素x的飽和增益值。
如第1圖所示，當第一混合單元110根據對應影像IM中 每一像素的第一亮度值和第二亮度值，以及影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值，以及飽合度調整單元112分別根據影像IM中Cb值和Cr值，產生對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值後，第二混合單元114即可根據對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值、一對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和一對應影像IM中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像MIM。
請參照第1圖至第5圖，第5圖是本發明的另一實施例說明一種美化影像中人體膚色的方法的流程圖。第5圖的方法是利用第1圖的裝置100說明，詳細步驟如下：步驟500：開始；步驟502：第一接收單元102接收一影像IM中的Y值以及第二接收單元104接收影像IM中的Cb值和Cr值；步驟504：濾波模組106根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的二不同亮度值；步驟506：膚色機率單元108根據影像IM中的Cb值和Cr值，產生影像IM中每一像素對應一人體膚色的機率值；步驟508：第一混合單元110根據對應影像IM中每一像素的二不同亮度值和影像IM中每一像素對應人體膚色的機率 值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值；步驟510：飽合度調整單元112分別根據影像IM中Cb值和Cr值，產生對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；步驟512：第二混合單元114根據對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值、一對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和一對應影像IM中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像MIM；步驟514：結束。
在步驟502中，如第1圖所示，第一接收單元102接收影像IM中Y值以及第二接收單元104接收影像IM中Cb值和Cr值。但本發明並不受限於影像IM是一YCbCr影像。亦即影像IM亦可為一YUV影像或一RGB影像。當影像IM是一YUV影像時，第一接收單元102是接收影像IM中Y值以及第二接收單元104是接收影像IM中U值和V值；當影像IM是一RGB影像時，影像IM需先轉換為一YCbCr影像或一YUV影像。在步驟504中，如第1圖所示，當第一接收單元102接收影像IM中Y值後，濾波模組106內的第一低通濾波器1062是根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第一亮度值，以及濾波模組106內的第二低通濾波器1064根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第二亮度值。如第2圖所示，因為第一低通濾波器1062對應像素200的第一核心(3*3)包含9個像素(包含位於第一核心(3*3)中心的像素200)，所以第一低通濾波器1062可根據對應像素200的第一核心所包含9個像素的亮度值，產生對應像素200的第一亮度值IY_F(x)200。例如對應像素200的第一亮度值IY_F(x)200可為對應像素 200的第一核心所包含9個像素的亮度值的平均值。另外，本發明並不受限於第一低通濾波器1062對應像素200的第一核心包含9個像素。另外，第二低通濾波器1064根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第二亮度值的原理和第一低通濾波器1062根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的一第一亮度值的原理相同，在此不再贅述。
在步驟506中，如第3圖所示，膚色機率單元108即可根 據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，亦即膚色機率單元108可根據二維Trapezoid模型和影像IM中的Cb值與Cr值，產生對應影像IM的膚色機率圖。另外，在本發明的另一實施例中，膚色機率單元108是根據影像IM中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型(亦即膚色機率單元108已內存有關於人體膚色的高斯模型，所以不必透過第3圖或第4圖產生二維Trapezoid模型)，產生影像IM中每一像素對應一人體膚色的機率值。
在步驟508中，如第1圖所示，當濾波模組106根據影像 IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的第一亮度值與第二亮度值，以及膚色機率單元108根據影像IM中的Y值，產生影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值後，第一混合單元110即可根據式(3)、對應影像IM中每一像素的第一亮度值和第二亮度值和影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值。
在步驟510中，如第1圖所示，當第二接收單元104接收 影像IM中Cb值和Cr值後，飽合度調整單元112根據式(4)和影像IM中Cb值，產生對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值，以及根據式(5)和影像IM中Cr值，產生對應影像IM中每一像素的Cr值的調整值。
在步驟512中，如第1圖所示，當第一混合單元110根據 對應影像IM中每一像素的第一亮度值和第二亮度值，以及影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值，以及飽合度調整單元112分別根據影像IM中Cb值和Cr值，產生對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值後，第二混合單元114即可根據對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值、一對應影像IM中每一像素的Cb值的調整值和一對應影像IM中每一像素的Cr值的調整值，產生人體膚色美化的影像MIM。
請參照第1圖和第6圖，第6圖是本發明的另一實施例說 明一種調整影像中人體膚色亮度的方法的流程圖。第6圖的方法是利用第1圖的裝置100中的第一接收單元102、第二接收單元104、濾波模組106、膚色機率單元108及第一混合單元110說明，詳細步驟如下：步驟600：開始；步驟602：第一接收單元102接收一影像IM中Y值以及第二接收單元104接收影像IM中的Cb值和Cr值；步驟604：濾波模組106根據影像IM中的Y值，產生對應影像IM中每一像素的二不同亮度值； 步驟606：膚色機率單元108根據影像IM中的Cb值和Cr值，產生影像IM中每一像素對應一人體膚色的機率值；步驟608：第一混合單元110根據對應影像IM中每一像素的二不同亮度值和影像IM中每一像素對應人體膚色的機率值，產生對應影像IM中每一像素的膚色亮度調整值；步驟610：結束。
因為步驟602至步驟608的操作原理和步驟502至步驟508的操作原理相同，所以在此不再贅述。
綜上所述，本發明所提供的美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置是利用濾波模組和膚色機率單元針對影像中的人體膚色進行美化或針對影像中的人體膚色的亮度進行調整。因此，相較於現有技術，本發明不僅可柔化影像中的人體膚色，亦可確保影像中的人體膚色不因調整後而失真。另外，因為本發明是針對影像中的人體膚色的亮度進行調整(現有技術是對對應於影像的整個色彩空間執行亮度調整)，所以本發明不會使人體膚色的亮度太亮或太暗，也不會產生色偏的缺點。另外，相較於現有技術，因為膚色機率單元是利用線性梯形模型或線性三角模型近似Gaussian分布，所以本發明可大幅減少膚色機率單元的運算負擔及增加硬體計算的可行性。
500-514‧‧‧步驟

Claims (14)

  1. 一種美化一影像中人體膚色的方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元，該方法包含：該第一接收單元接收該影像中的Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值；該飽合度調整單元分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；及該第二混合單元根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
  2. 一種調整一影像中人體膚色亮度的方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元及一第一混合單元，該方法包含： 該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；及該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值。
  3. 如請求項1或2所述的方法，其中該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值包含：該濾波模組內的一第一低通濾波器根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的一第一亮度值，以及該濾波模組內的一第二低通濾波器根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的一第二亮度值，其中對應該第一低通濾波器的第一核心(kernel)的大小是小於對應該第二低通濾波器的第二核心的大小。
  4. 如請求項3所述的方法，其中該第一混合單元是根據下列方程式、對應該影像中每一像素的第一亮度值與第二亮度值和對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值：I' Y(p)=(1-α)．IY_F(p)+α．IY_S(p)．Lgain；其中：I' Y(p)是對應該影像中每一像素p的膚色亮度調整值； IY_F(p)是對應該影像中每一像素p的第一亮度值；IY_S(p)是對應該影像中每一像素p的第二亮度值；α是對應該影像中每一像素p對應該人體膚色的機率值；及Lgain是對應該影像中每一像素p的亮度增益值。
  5. 如請求項1或2所述的方法，其中該膚色機率單元根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值包含：該膚色機率單元根據一二維Trapezoid模型和該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值。
  6. 一種美化一影像中人體膚色的裝置，該裝置包含：一第一接收單元，用以接收該影像中的Y值；一第二接收單元，用以接收該影像中的Cb值和Cr值；一濾波模組，耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；一膚色機率單元，耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素的對應一人體膚色的機率值；一第一混合單元，耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值；一飽合度調整單元，耦接於該第二接收單元，用以分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb 值的調整值和Cr值的調整值；及一第二混合單元，耦接於該第一混合單元與該飽合度調整單元，用以根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
  7. 一種調整一影像中人體膚色亮度的裝置，該裝置包含：一第一接收單元，用以接收該影像中的Y值；一第二接收單元，用以接收該影像中的Cb值和Cr值；一濾波模組，耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；一膚色機率單元，耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素的對應一人體膚色的機率值；及一第一混合單元，耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值。
  8. 如請求項6或7所述的裝置，其中該濾波模組包含一第一低通濾波器與一第二低通濾波器，其中該第一低通濾波器根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的一第一亮度值，該第二低通濾波器根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的一第二亮度值，以及對應該第一低通濾波器的第一核心的大小是小於對應該第二低通濾波器的第主核心的大小。
  9. 如請求項8所述的裝置，其中該第一混合單元是根據下列方程式、對應該影像中每一像素的第一亮度值與第二亮度值和對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值：I' Y(p)=(1-α)．IY_F(p)+α．IY_S(p)．Lgain；其中：I' Y(p)是對應該影像中每一像素p的膚色亮度調整值；IY_F(p)是對應該影像中每一像素p的第一亮度值；IY_S(p)是對應該影像中每一像素p的第二亮度值；α是對應該影像中每一像素p對應該人體膚色的機率值；及Lgain是對應該影像中每一像素p的亮度增益值。
  10. 如請求項6或7所述的裝置，其中該膚色機率單元是根據一二維Trapezoid模型和該影像中的Cb值和Cr值，產生該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值。
  11. 一種美化一影像中人體膚色的方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元、一第一混合單元、一飽合度調整單元及一第二混合單元，該方法包含：該第一接收單元接收該影像中的Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體 膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值；該飽合度調整單元分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；及該第二混合單元根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
  12. 一種調整一影像中人體膚色亮度的方法，其中應用於該方法的一裝置包含一第一接收單元、一第二接收單元、一濾波模組、一膚色機率單元及一第一混合單元，該方法包含：該第一接收單元接收該影像中Y值以及該第二接收單元接收該影像中的Cb值和Cr值；該濾波模組根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；該膚色機率單元根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素對應一人體膚色的機率值；及該第一混合單元根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的一膚色亮度調整值。
  13. 一種美化一影像中人體膚色的裝置，該裝置包含：一第一接收單元，用以接收該影像中的Y值；一第二接收單元，用以接收該影像中的Cb值和Cr值；一濾波模組，耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值；一膚色機率單元，耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素的對應一人體膚色的機率值；一第一混合單元，耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值；一飽合度調整單元，耦接於該第二接收單元，用以分別根據該影像中的Cb值和Cr值，產生對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和Cr值的調整值；及一第二混合單元，耦接於該第一混合單元與該飽合度調整單元，用以根據對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值、一對應該影像中每一像素的Cb值的調整值和一對應該影像中每一像素的Cr值的調整值，產生一人體膚色美化的影像。
  14. 一種調整一影像中人體膚色亮度的裝置，該裝置包含：一第一接收單元，用以接收該影像中的Y值；一第二接收單元，用以接收該影像中的Cb值和Cr值；一濾波模組，耦接於該第一接收單元，用以根據該影像中的Y值，產生對應該影像中每一像素的二不同亮度值； 一膚色機率單元，耦接於該第二接收單元，用以根據該影像中的Cb值、Cr值和一有關於人體膚色的高斯模型，產生該影像中每一像素的對應一人體膚色的機率值；及一第一混合單元，耦接於該濾波模組與該膚色機率單元，用以根據對應該影像中每一像素的二不同亮度值和該影像中每一像素對應該人體膚色的機率值，產生對應該影像中每一像素的膚色亮度調整值。
TW103113919A 2014-04-16 2014-04-16 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置 TWI520101B (zh)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103113919A TWI520101B (zh) 2014-04-16 2014-04-16 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置
CN201510039934.0A CN105023244B (zh) 2014-04-16 2015-01-27 美化图像中人体肤色和调整人体肤色亮度的方法及其装置
US14/608,157 US20150302564A1 (en) 2014-04-16 2015-01-28 Method for making up a skin tone of a human body in an image, device for making up a skin tone of a human body in an image, method for adjusting a skin tone luminance of a human body in an image, and device for adjusting a skin tone luminance of a human body in an image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW103113919A TWI520101B (zh) 2014-04-16 2014-04-16 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201541408A TW201541408A (zh) 2015-11-01
TWI520101B true TWI520101B (zh) 2016-02-01

Family

ID=54322432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW103113919A TWI520101B (zh) 2014-04-16 2014-04-16 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20150302564A1 (zh)
CN (1) CN105023244B (zh)
TW (1) TWI520101B (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105608722B (zh) * 2015-12-17 2018-08-31 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
US10275864B2 (en) * 2016-09-09 2019-04-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing device and image processing method
CN106780299A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 努比亚技术有限公司 图片的处理方法及装置
CN108230255A (zh) * 2017-09-19 2018-06-29 北京市商汤科技开发有限公司 用于实现图像增强的方法、装置和电子设备
CN108230331A (zh) * 2017-09-30 2018-06-29 深圳市商汤科技有限公司 图像处理方法和装置、电子设备、计算机存储介质
US10997700B2 (en) 2017-12-29 2021-05-04 Idemia Identity & Security USA LLC System and method for normalizing skin tone brightness in a portrait image
CN109712085B (zh) * 2018-12-11 2021-05-25 维沃移动通信有限公司 一种图像处理方法及终端设备
CN112686965A (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 百果园技术(新加坡)有限公司 一种肤色检测方法、装置、移动终端和存储介质
WO2024077379A1 (en) * 2022-10-11 2024-04-18 Fitskin Inc. Systems and methods for improved skin tone rendering in digital images

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07231396A (ja) * 1993-04-19 1995-08-29 Mitsubishi Electric Corp 画質補正回路
US5450216A (en) * 1994-08-12 1995-09-12 International Business Machines Corporation Color image gamut-mapping system with chroma enhancement at human-insensitive spatial frequencies
JPH10341447A (ja) * 1997-04-11 1998-12-22 Fuji Photo Film Co Ltd 画像信号処理装置
US6359956B1 (en) * 2000-12-15 2002-03-19 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Reconstruction in helical computed tomography using asymmetric modeling of detector sensitivity
US6845181B2 (en) * 2001-07-12 2005-01-18 Eastman Kodak Company Method for processing a digital image to adjust brightness
US7079703B2 (en) * 2002-10-21 2006-07-18 Sharp Laboratories Of America, Inc. JPEG artifact removal
US7039222B2 (en) * 2003-02-28 2006-05-02 Eastman Kodak Company Method and system for enhancing portrait images that are processed in a batch mode
US7266229B2 (en) * 2003-07-24 2007-09-04 Carestream Health, Inc. Method for rendering digital radiographic images for display based on independent control of fundamental image quality parameters
US20060001597A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-05 Sokbom Han Image processing apparatus, systems and associated methods
JP2006319714A (ja) * 2005-05-13 2006-11-24 Konica Minolta Photo Imaging Inc 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
US7532214B2 (en) * 2005-05-25 2009-05-12 Spectra Ab Automated medical image visualization using volume rendering with local histograms
KR101232163B1 (ko) * 2006-06-26 2013-02-12 엘지디스플레이 주식회사 액정 표시장치의 구동장치 및 구동방법
US20080019575A1 (en) * 2006-07-20 2008-01-24 Anthony Scalise Digital image cropping using a blended map
US20080056566A1 (en) * 2006-09-01 2008-03-06 Texas Instruments Incorporated Video processing
US7925086B2 (en) * 2007-01-18 2011-04-12 Samsung Electronics Co, Ltd. Method and system for adaptive quantization layer reduction in image processing applications
TWI401945B (zh) * 2008-12-31 2013-07-11 Altek Corp Digital Image Skin Adjustment Method
WO2012093348A1 (en) * 2011-01-07 2012-07-12 Tp Vision Holding B.V. Method for converting input image data into output image data, image conversion unit for converting input image data into output image data, image processing apparatus, display device
CN102236786B (zh) * 2011-07-04 2013-02-13 北京交通大学 一种光照自适应的人体肤色检测方法
US8811686B2 (en) * 2011-08-19 2014-08-19 Adobe Systems Incorporated Methods and apparatus for automated portrait retouching using facial feature localization
CN102324020B (zh) * 2011-09-02 2014-06-11 北京新媒传信科技有限公司 人体肤色区域的识别方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN105023244A (zh) 2015-11-04
CN105023244B (zh) 2018-03-06
US20150302564A1 (en) 2015-10-22
TW201541408A (zh) 2015-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI520101B (zh) 美化影像中人體膚色的方法、美化影像中人體膚色的裝置、調整影像中人體膚色亮度的方法及調整影像中人體膚色亮度的裝置
US10410327B2 (en) Shallow depth of field rendering
CN107845128B (zh) 一种多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建方法
Lee et al. A space-variant luminance map based color image enhancement
CN110766639B (zh) 图像增强方法、装置、移动设备及计算机可读存储介质
WO2014169579A1 (zh) 一种色彩增强方法及装置
CN108022223B (zh) 一种基于对数映射函数分块处理融合的色调映射方法
WO2016045242A1 (zh) 一种图像放大方法、图像放大装置及显示设备
US10992845B1 (en) Highlight recovery techniques for shallow depth of field rendering
CN104182947A (zh) 一种低照度图像增强方法和系统
CN107895350B (zh) 一种基于自适应双伽玛变换的hdr图像生成方法
CN107369133A (zh) 一种人脸图像美化方法和装置
TWI533661B (zh) 色域轉換系統之膚色最佳化方法與裝置
ES2900490T3 (es) Método y sistema de mapeo de gamas de colores
CN110930341A (zh) 一种基于图像融合的低光照图像增强方法
WO2019200640A1 (zh) 色域映射的方法和装置
JP6432399B2 (ja) 画像処理装置および画像処理方法
CN104392419B (zh) 一种为图像添加暗角效果的方法
CN107358578B (zh) 一种阴阳脸处理方法和装置
CN106709888B (zh) 一种基于人眼视觉模型的高动态范围图像产生方法
CN109685750A (zh) 图像增强方法及计算设备
JP2015056013A (ja) 画像処理装置
TW201011691A (en) Method for adjusting brightness of images
JP2016080950A (ja) 画像処理装置及びその制御方法、画像表示装置、コンピュータプログラム
CN110189264A (zh) 图像处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Annulment or lapse of patent due to non-payment of fees