智能磨皮方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术披露了一种智能磨皮方法，包括步骤：读取待处理的人像的原始图像；对所述原始图像做平滑滤波处理，得到滤波图像；并从所述人像原始图像中获取所述人像原始图像的灰度图；从所述灰度图中获取所述人像的高频信息图和暗部区域图；根据所述高频信息图和所述暗部区域图得到权重图；根据权重图中的权重信息合成原始图像与滤波图像，得到经磨皮的结果图像。本发明专利技术同时还披露了一种实现上述方法的智能磨皮装置。上述技术方案能够实时对人像进行智能磨皮处理，有效留存人像的脸部和毛发细节，提高磨皮效果。

【技术实现步骤摘要】
智能磨皮方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，更具体地涉及一种智能磨皮方法及装置。
技术介绍
随着图像处理技术的发展和人们对审美需求的不断提高，利用电子设备提供的以Photoshop为首的各类图片处理软件对照片风景或人像进行美化处理已经成为了当代人常见的选择。在人们日常生活中对图像处理最常见的需求之一就是对人脸的美化处理，人们追求的是一种在不失真的前提下尽可能将人脸变漂亮、光滑并且高质量显示图像的效果。虽然Photoshop可以完成这方面的工作，但它要求使用者对Photoshop有一定的了解，且处理工作复杂而繁琐。也基于此，近年来针对数字图像中人脸智能美化或自动美化的算法研究也层出不穷，然而现有技术中的人脸智能美化算法共有的缺点是处理速度较慢，且容易在自动处理后丢失细节特征。
技术实现思路
基于此，有必要提供一种快速、高效、自动的智能磨皮方法及其装置。为达到上述专利技术目的，专利技术人提供的技术方案如下：一种智能磨皮方法，包括步骤：读取待处理的人像的原始图像img；对所述原始图像img做平滑滤波处理，得到滤波图像img-blur；并从所述人像原始图像img中获取所述人像原始图像的灰度图gray；从所述灰度图gray中获取所述人像的高频信息图mask1和暗部区域图mask2；根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight；根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img-blur，得到经磨皮的结果图像output。进一步地，所述的智能磨皮方法中，在步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight”后还包括步骤：从所述权重图weight中去除孤立点。进一步地，所述的智能磨皮方法中，步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight，然后从所述权重图weight中去除孤立点”具体包括如下步骤：设置一第三阈值alpha3；当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；遍历权重图weight，计算weight(i,j)与距weight(i,j)的距离为R的各像素点的值的差值，当各差值均不小于alpha3时，令weight(i,j)＝0；其中R为一预设距离阈值；对权重图weight做平滑处理。进一步地，所述的智能磨皮方法中，步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight”具体包括：当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标。进一步地，所述的智能磨皮方法中，所述平滑滤波处理的算法具体包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波或图像引导滤波。进一步地，所述的智能磨皮方法中，获取高频信息图mask1的方式具体包括如下步骤：设置检测窗口的大小size和一第一阈值alpha1；遍历所述灰度图gray，计算以gray(i,j)为中心、窗口大小为size*size的窗口区域内像素值的方差d；若d＞alpha1则令mask1(i,j)＝alpha1；否则令mask1(i,j)＝d；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；gray(i,j)为灰度图中对应坐标的像素值；将mask1的值归一化至[0,255]区域，公式为：mask1(i,j)＝255*mask1(i,j)/alpha1。进一步地，所述的智能磨皮方法中，获取暗部区域图mask2的方式具体包括如下步骤：设置一上限阈值max和一第二阈值alpha2；当0≤gray(i,j)＜alpha2时，令mask2(i,j)＝MAX；当alpha2≤gray(i,j)＜256时，令其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；gray(i,j)为灰度图gray中对应坐标的像素值；e为自然对数；σ为一预设参数。进一步地，所述的智能磨皮方法中，所述步骤“根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img-blur，得到经磨皮的结果图像output”的计算公式为：output(i,j)＝img(i,j)*weight(i,j)/255+img-blur(i,j)*(1-weight(i,j)/255)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标。专利技术人还提供了一种智能磨皮装置，包括输入单元、滤波单元、灰度图获取单元、权重图获取单元与合成单元；其中权重图获取单元又包括高频信息图获取模块以及暗部区域图获取模块；所述输入单元用于读取待处理的人像的原始图像img；所述滤波单元用于对所述原始图像img做平滑滤波处理，得到滤波图像img-blur；所述灰度图获取单元用于从所述人像原始图像img中获取所述人像原始图像的灰度图gray；所述高频信息图获取模块用于从所述灰度图gray中获取所述人像的高频信息图mask1；所述暗部区域图获取模块用于从所述灰度图gray中获取所述人像的暗部区域图mask2；所述权重图获取单元用于根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight；所述合成单元用于根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img-blur，得到经磨皮的结果图像output。进一步地，所述的智能磨皮装置中，所述权重图获取单元还包括孤立点去除模块，用于从所述权重图weight中去除孤立点。进一步地，所述的智能磨皮装置中，权重图获取单元根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight的方式具体为：当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；并且，孤立点去除模块从所述权重图weight中去除孤立点的方式具体为：设置一第三阈值alpha3；遍历权重图weight，计算weight(i,j)与距weight(i,j)的距离为R的各像素点的值的差值，当各差值均不小于alpha3时，令weight(i,j)＝0；其中R为一预设距离阈值；对权重图weight做平滑处理。进一步地，所述的智能磨皮装置中，权重图获取单元根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight的方式具体为：当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标。进一步地，所述的智能磨皮装置中，所述滤波单元做平滑滤波处理的算法具体包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波或图像引导滤波。进一步地，所述的智能磨皮装置中，高频信息图获取模块获取高频信息图mask1的方式具体包括如下步骤：设置检测窗口的大小size和一第一阈值alpha1；遍历所述灰度图gray，计算以g本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能磨皮方法，包括步骤：读取待处理的人像的原始图像img；对所述原始图像img做平滑滤波处理，得到滤波图像img‑blur；并从所述人像原始图像img中获取所述人像原始图像的灰度图gray；从所述灰度图gray中获取所述人像的高频信息图mask1和暗部区域图mask2；根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight；根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img‑blur，得到经磨皮的结果图像output。

【技术特征摘要】
1.一种智能磨皮方法，包括步骤：读取待处理的人像的原始图像img；对所述原始图像img做平滑滤波处理，得到滤波图像img-blur；并从所述人像原始图像img中获取所述人像原始图像的灰度图gray；从所述灰度图gray中获取所述人像的高频信息图mask1和暗部区域图mask2，所述暗部区域图包括暗于人脸皮肤的部分；根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight；步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight”包括：当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img-blur，得到经磨皮的结果图像output。2.如权利要求1所述的智能磨皮方法中，在步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight”后还包括步骤：从所述权重图weight中去除孤立点。3.如权利要求2所述的智能磨皮方法中，步骤“根据所述高频信息图mask1和所述暗部区域图mask2得到权重图weight，然后从所述权重图weight中去除孤立点”具体包括如下步骤：设置一第三阈值alpha3；当mask1(i,j)≥mask2(i,j)时，令weight(i,j)＝mask1(i,j)；否则，令weight(i,j)＝mask2(i,j)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；遍历权重图weight，计算weight(i,j)与距weight(i,j)的距离为R的各像素点的值的差值，当各差值均不小于alpha3时，令weight(i,j)＝0；其中R为一预设距离阈值；对权重图weight做平滑处理。4.如权利要求1或2所述的智能磨皮方法中，所述平滑滤波处理的算法具体包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波或图像引导滤波。5.如权利要求1或2所述的智能磨皮方法中，获取高频信息图mask1的方式具体包括如下步骤：设置检测窗口的大小size和一第一阈值alpha1；遍历所述灰度图gray，计算以gray(i,j)为中心、窗口大小为size*size的窗口区域内像素值的方差d；若d＞alpha1则令mask1(i,j)＝alpha1；否则令mask1(i,j)＝d；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；gray(i,j)为灰度图中对应坐标的像素值；将mask1的值归一化至[0,255]区域，公式为：mask1(i,j)＝255*mask1(i,j)/alpha1。6.如权利要求1或2所述的智能磨皮方法中，获取暗部区域图mask2的方式具体包括如下步骤：设置一上限阈值max和一第二阈值alpha2；当0≤gray(i,j)＜alpha2时，令mask2(i,j)＝MAX；当alpha2≤gray(i,j)＜256时，令其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标；gray(i,j)为灰度图gray中对应坐标的像素值；e为自然对数；σ为一预设参数。7.如权利要求1或2所述的智能磨皮方法中，所述步骤“根据权重图weight中的权重信息合成原始图像img与滤波图像img-blur，得到经磨皮的结果图像output”的计算公式为：output(i,j)＝img(i,j)*weight(i,j)/255+img-blur(i,j)*(1-weight(i,j)/255)；其中，i与j分别表示图像中像素点的横坐标与纵坐标。8.一种智能磨皮装置，包括输入单元、滤波单元、灰度图获取单元、权重图获取单元与合成单元；其中权重图获取单元又包括高频信息图获取模块以及暗部区域图获取模块；所述输入单元用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪初阳，苏晨涵，关胤，吴拥民，陈宏展，刘德建，
申请(专利权)人：福建天晴数码有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35