一种高效且易于并行实现的美颜移动终端制造技术

本发明专利技术公开了一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，它包括图像输入模块、图像输出模块、存储器以及分别与所述图像输入模块、图像输出模块、所述发射模块、所述接收模块和所述存储器连接的GPU，其中，所述存储器中存储一组程序代码，所述GPU用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行以下操作：获取图像输入模块输入的一副RGB彩色图像；通过GPU硬件加速逐像素独立执行图像的整体美化、图像的增强处理和生成图像的皮肤区域的遮罩处理；根据得到的皮肤区域的遮罩分别对整体美白后的图像及整体去噪后的图像进行逐像素融合；通过图像输出模块输出。本发明专利技术借助GPU的硬件加速特性，对系统的多个子模块进行处理，可以解决使用CPU时的效率低下问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种高效且易于并行实现的美颜移动终端。
技术介绍
美颜方法通常由多个基础步骤组成，包括图像中外部光照及人体皮肤等噪声的去除、人体皮肤检测、人脸检测、祛斑、皮肤美白、图像融合等。图像去噪作为最基本也是最重要的一环，对后续的算法处理具有至关重要的作用，目前去噪的算法较多，通常包括高斯平滑、双线性滤波平滑、平均滤波平滑、基于块匹配的三维去噪等算法，其中各算法的性能和效果均有不同程度的差异，以及各自具有不同程度的局限性，这对于应用场景的算法选择上有较大的影响。例如，平均滤波平滑效率很高，但往往会过滤掉图像的更多细节如头发、睫毛、眉毛等人脸具有明显特征的区域；高斯平滑在滤波半径较小时效率较高但滤波半径较大时效率很低；双线性滤波平滑能很好的保留图像边缘细节但会产生混色现象；基于块匹配的三维去噪算法能很好的处理高斯白噪声但效率特别低下。因此，选择一种能在效率和效果上平衡的算法，对整体算法的结果是一种挑战，同时又需要很好的适用于相应的应用场景。皮肤检测与人脸检测，主要需要处理的是皮肤及人脸区域，保证在皮肤与非皮肤区域的接缝处无明显人工痕迹，这是由应用场景所决定的。当用于高分辨率图像时人脸检测算法的性能较低，这往往是由于需要进行金字塔逐层检测人脸区域，同时并不适用于其它皮肤区域如手臂、肩膀、脖颈等，因此选择一种适合的皮肤及人脸区域的检测算法，同时具备较高的性能，尤为重要。祛斑祛痘主要指皮肤区域的局部区域处理，通常的做法是人工手选区域进行祛除，不适用于图像的自动处理。皮肤美白与图像增强可以有多种处理方式，包括指数映射、对数映射、幂函数映射、线性加深、自动色阶等，其目的为将图像中较暗的区域进行增强处理，增强细节呈现效果，同时更好的保留较亮区域的细节变化，防止出现泛白现象。整体而言，由于美颜方法通常需要若干个子方法的相互衔接才能完成，因此各子方法的微弱变化也会对最后的效果产生较大的影响，选择合适的子方法并有效的组合在一起，同时满足效率较高且效果即时呈现，使其具有更好的应用前景，这是本专利技术将要解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，借助GPU的硬件加速特性，可以解决使用CPU时的效率低下问题，同时系统提出并使用的
各个子模块都能很好的应用于GPU加速处理，在保证效率实时的同时，可以得到即时的效果呈现。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，它包括图像输入模块、图像输出模块、存储器、发射模块、接收模块以及分别与所述图像输入模块、图像输出模块、发射模块、接收模块和存储器连接的GPU，其中，所述存储器中存储一组程序代码，所述GPU用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行以下操作：获取图像输入模块输入的一副RGB彩色图像；通过GPU硬件加速逐像素独立执行图像的整体美化、图像的增强处理和生成图像的皮肤区域的遮罩处理；在图像整体美化、图像增强处理、皮肤区域遮罩处理均完成处理后，根据得到的皮肤区域的遮罩分别对整体美白后的图像及整体去噪后的图像进行逐像素融合；通过图像输出模块输出；其中，所述的图像的整体美化包括：将输入图像的RGB颜色空间转化到YUV颜色空间，同时保留UV通道；设置采样窗口大小，判断采样窗口的大小是否大于预设的阈值：如果是则使用积分图，否则使用盒子滤波；所述的使用积分图包括：生成亮度图像的积分图，包括一次项与二次项的积分图，对于图像中的所有像素逐个处理，在以每个像素为中心的窗口中，分别计算此窗口中所有像素的均值和方差；所述的盒子滤波单元对图像进行盒子滤波；在得到基于此像素为中心的窗口的均值和方差后，根据得到的均值和方差进行平滑滤波，实现去噪；对图像进行锐化处理，对图像的纹理细节进行补偿提升；将锐化后的图像与去噪前RGB转换得到的UV通道合并成YUV图像；将得到的YUV图像转换回RGB颜色空间；所述的图像增强处理采用非线性图像增强，对图像进行整体美白处理，通过提升图像的暗部细节的同时保持亮度细节的方式实现，首先将图像归一化至[0,1]的范围内，然后采用指数函数映射的方法进行处理；所述的生成图像的皮肤区域的遮罩处理使用阈值处理，检测时当图像的像素值大于统计值时则划分为皮肤区域，否则为非皮肤区域，得到一个皮肤区域的初步检测；所述的遮罩处理单元用于在得到皮肤区域的遮罩后，采用指定窗口大小的高斯模糊对遮罩作进一步的细化处理；所述的统计值为对多张图像的皮肤与非皮肤区域进行统计分类而得到的一组值。所述的将输入图像的RGB颜色空间转化到YUV颜色空间的转换公式如下： Y U V = 0.299 0.587 0.114 - 0.169 - 0.331 0.5 0.5 - 0.419 - 0.081 R G B ]]>所述的将得到的YUV图像转换回RGB颜色空间的转换公式如下： R G B 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，其特征在于：它包括图像输入模块、图像输出模块、存储器、发射模块、接收模块以及分别与所述图像输入模块、图像输出模块、发射模块、接收模块和存储器连接的GPU，其中，所述存储器中存储一组程序代码，所述GPU用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行以下操作：获取图像输入模块输入的一副RGB彩色图像；通过GPU硬件加速逐像素独立执行图像的整体美化、图像的增强处理和生成图像的皮肤区域的遮罩处理；在图像整体美化、图像增强处理、皮肤区域遮罩处理均完成处理后，根据得到的皮肤区域的遮罩分别对整体美白后的图像及整体去噪后的图像进行逐像素融合；通过图像输出模块输出；其中，所述的图像的整体美化包括：将输入图像的RGB颜色空间转化到YUV颜色空间，同时保留UV通道；设置采样窗口大小，判断采样窗口的大小是否大于预设的阈值：如果是则使用积分图，否则使用盒子滤波；所述的使用积分图包括：生成亮度图像的积分图，包括一次项与二次项的积分图，对于图像中的所有像素逐个处理，在以每个像素为中心的窗口中，分别计算此窗口中所有像素的均值和方差；所述的盒子滤波单元对图像进行盒子滤波；在得到基于此像素为中心的窗口的均值和方差后，根据得到的均值和方差进行平滑滤波，实现去噪；对图像进行锐化处理，对图像的纹理细节进行补偿提升；将锐化后的图像与去噪前RGB转换得到的UV通道合并成YUV图像；将得到的YUV图像转换回RGB颜色空间；所述的图像增强处理采用非线性图像增强，对图像进行整体美白处理，通过提升图像的暗部细节的同时保持亮度细节的方式实现，首先将图像归一化至[0,1]的范围内，然后采用指数函数映射的方法进行处理；所述的生成图像的皮肤区域的遮罩处理使用阈值处理，检测时当图像的像素值大于统计值时则划分为皮肤区域，否则为非皮肤区域，得到一个皮肤区域的初步检测；所述的遮罩处理单元用于在得到皮肤区域的遮罩后，采用指定窗口大小的高斯模糊对遮罩作进一步的细化处理；所述的统计值为对多张图像的皮肤与非皮肤区域进行统计分类而得到的一组值。...

【技术特征摘要】
1.一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，其特征在于：它包括图像输入模块、图像输出模块、存储器、发射模块、接收模块以及分别与所述图像输入模块、图像输出模块、发射模块、接收模块和存储器连接的GPU，其中，所述存储器中存储一组程序代码，所述GPU用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行以下操作：获取图像输入模块输入的一副RGB彩色图像；通过GPU硬件加速逐像素独立执行图像的整体美化、图像的增强处理和生成图像的皮肤区域的遮罩处理；在图像整体美化、图像增强处理、皮肤区域遮罩处理均完成处理后，根据得到的皮肤区域的遮罩分别对整体美白后的图像及整体去噪后的图像进行逐像素融合；通过图像输出模块输出；其中，所述的图像的整体美化包括：将输入图像的RGB颜色空间转化到YUV颜色空间，同时保留UV通道；设置采样窗口大小，判断采样窗口的大小是否大于预设的阈值：如果是则使用积分图，否则使用盒子滤波；所述的使用积分图包括：生成亮度图像的积分图，包括一次项与二次项的积分图，对于图像中的所有像素逐个处理，在以每个像素为中心的窗口中，分别计算此窗口中所有像素的均值和方差；所述的盒子滤波单元对图像进行盒子滤波；在得到基于此像素为中心的窗口的均值和方差后，根据得到的均值和方差进行平滑滤波，实现去噪；对图像进行锐化处理，对图像的纹理细节进行补偿提升；将锐化后的图像与去噪前RGB转换得到的UV通道合并成YUV图像；将得到的YUV图像转换回RGB颜色空间；所述的图像增强处理采用非线性图像增强，对图像进行整体美白处理，通过提升图像的暗部细节的同时保持亮度细节的方式实现，首先将图像归一化至[0,1]的范围内，然后采用指数函数映射的方法进行处理；所述的生成图像的皮肤区域的遮罩处理使用阈值处理，检测时当图像的像素值大于统计值时则划分为皮肤区域，否则为非皮肤区域，得到一个皮肤区域的初步检测；所述的遮罩处理单元用于在得到皮肤区域的遮罩后，采用指定窗口大小的高斯模糊对遮罩作进一步的细化处理；所述的统计值为对多张图像的皮肤与非皮肤区域进行统计分类而得到的一组值。2.根据权利要求1所述的一种高效且易于并行实现的美颜移动终端，其特征在于：所述的将输入图像的RGB颜色空间转化到YUV颜色空间的转换公式如下： Y U V = 0.299 0.587 0.114 - 0.169 - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖守波，韩志宏，余刚，
申请(专利权)人：成都索贝数码科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51