一种基于图像变形的笑脸图像处理方法、系统及拍摄终端技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像变形的笑脸图像处理方法、系统及拍摄终端，其通过对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点，并从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点，然后对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算，根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像；本发明专利技术不仅嘴部区域变形的准确率更高，图像失真率更低，整体效果更好，而且算法空间复杂度和时间复杂度低，具有较高的工程应用的价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，特别是一种基于图像变形的笑脸图像处理方法及其应用该方法的系统、拍摄终端。
技术介绍
随着便携设备的不断普及，摄像头也成为其基本配置，并且其硬软件的功能也随之丰富，其中长期被关注而完善的功能就是自拍。这种需求极大地发挥了便携设备的能力，在任何地方，都可以使用户留影，给生活、社交和工作都带来了极大的方便和情趣。在自拍功能的需求中，脸部各个部位的细节效果的处理，特别是美化更是人们关注的重点。不单单是出于爱美的考虑，每个人都希望自己能够拥有甜蜜的笑容。很多时候因为拍摄环境、效果、时机差强人意，例如只顾着摆姿势忘记微笑，或者笑容僵化等，就使得整体效果无法达到要求，这种情况就需要对拍摄的图像的嘴部区域进行处理。于是，为了解决此一问题，目前的方式都是借助于数字图像编辑软件，在数字成像输出的后期对嘴部区域进行处理。但是，实际情况中并非所有的人都能够恰当地运用图像编辑软件，特别是嘴部区域的处理，更不仅仅是软件本身的功能造成了不便，考虑到嘴部图像线条的复杂程度，个人的美学基础、操作熟练程度都会造成难以入门和掌握，于是，针对嘴部区域的处理，传统的方式操作复杂、门槛高，而且编辑时间长，难以把握，效果不稳定，容易导致嘴部变形，笑比哭难看，甚至使图像失真。
技术实现思路
本专利技术为解决上述问题，提供了一种基于图像变形的笑脸图像处理方法、系统及拍摄终端，准确率更高，图像失真率更低，整体效果更好。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：首先，本专利技术提供一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其包括以下步骤：10.对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点；20.从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点；30.对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算；40.根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像。优选的，所述的步骤10中获取脸部区域特征点，是指获取与嘴部区域相邻的脸部区域的特征点或者脸部整体区域的特征点。优选的，所述的步骤20中的嘴部区域特征点，包括左嘴角点、右嘴角点、下唇峰点、左嘴角点与下唇峰点之间的中间点、右嘴角点与下唇峰点之间的中间点。优选的，所述的步骤30中对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算，进一步包括：31.对左嘴角点根据预设的扩散比例进行相对下唇峰点的向左扩散的计算；32.对右嘴角点根据预设的扩散比例进行相对下唇峰点的向右扩散的计算；33.对上唇边界特征点根据预设的扩散比例进行相对上唇边界特征点与下唇边界特征点之间的中间点的向上扩散的计算；34.对下唇边界特征点根据预设的扩散比例进行相对上唇边界特征点与下唇边界特征点之间的中间点的向下扩散的计算。优选的，所述的步骤30中对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算，其计算公式如下：NewPoints＝OldPoints+(OldPoints+AssignPoints)*t％；其中，NewPoints是指扩散后的嘴部区域特征点的坐标值，OldPoints是指扩散前的对应的嘴部区域特征点的坐标值，AssignPoints是指上唇峰点或者下唇峰点或者上唇边界特征点与下唇边界特征点之间的中间点或者指定参考点的坐标值，t％是指扩散比例。优选的，所述的步骤40中根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理得到笑脸图像，进一步包括以下步骤：41.根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置计算待处理图像的所有脸部区域特征点在水平和竖直两个方向的移动向量dx和dy。42.根据所述的脸部区域特征点的移动向量计算笑脸图像的每个像素点的颜色值。优选的，所述的步骤40中对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理后，还进一步对变形后的图像进行锐化处理。其次，本专利技术还提供一种基于图像变形的笑脸图像处理系统，其包括：人脸识别模块，用于对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点；嘴部区域特征点提取模块，用于从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点；扩散计算模块，用于对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算；变形处理模块，用于根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像。优选的，还包括锐化处理模块，用于对变形后的笑脸图像进行锐化处理。另外，本专利技术还提供一种拍摄终端，其特征在于，该拍摄终端包括如上所述的基于图像变形的笑脸图像处理系统。优选的，所述拍摄终端包括：手机、数码相机或平板电脑。本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种基于图像变形的笑脸图像处理方法、系统及拍摄终端，其通过对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点，并从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点，然后对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算，根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像；本专利技术不仅嘴部区域变形的准确率更高，图像失真率更低，整体效果更好，而且算法空间复杂度和时间复杂度低，具有较高的工程应用的价值。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术基于图像变形的笑脸图像处理方法的流程简图；图2为本专利技术基于图像变形的笑脸图像处理系统的结构示意图；图3为本专利技术拍摄终端的结构示意图；图4为嘴部区域特征点的提取示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，本专利技术的一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其包括以下步骤：10.对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点；20.从所述的脸部区域特征点中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：10.对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点；20.从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点；30.对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算；40.根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.对待处理图像进行人脸识别，获取脸部区域特征点；
20.从所述的脸部区域特征点中提取出嘴部区域特征点；
30.对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行向外扩散的计算；
40.根据扩散前和扩散后的嘴部区域特征点的位置对所述的待处理图像
进行基于特征点的图像变形算法的处理，得到笑脸图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其特
征在于：所述的步骤10中获取脸部区域特征点，是指获取与嘴部区域相邻的
脸部区域的特征点或者脸部整体区域的特征点。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其特
征在于：所述的步骤20中的嘴部区域特征点，包括左嘴角点、右嘴角点、下
唇峰点、左嘴角点与下唇峰点之间的中间点、右嘴角点与下唇峰点之间的中
间点。
4.根据权利要求1所述的一种基于图像变形的笑脸图像处理方法，其特
征在于：所述的步骤30中对所述的嘴部区域特征点根据预设的扩散比例进行
向外扩散的计算，进一步包括：
31.对左嘴角点根据预设的扩散比例进行相对下唇峰点的向左扩散的计
算；
32.对右嘴角点根据预设的扩散比例进行相对下唇峰点的向右扩散的计
算；
33.对上唇边界特征点根据预设的扩散比例进行相对上唇边界特征点与
下唇边界特征点之间的中间点的向上扩散的计算；
34.对下唇边界特征点根据预设的扩散比例进行相对上唇边界特征点与

\t下唇边界特征点之间的中间点的向下扩散的计算。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于图像变形的笑脸图像处
理方法，其特征在于：所述的步骤30中对所述的嘴部区域特征点根据预设的
扩散比例进行向外扩散的计算，其计算公式如下：
NewPoints＝OldPoints+(OldPoints+AssignPoints)*t％；
其中，NewPoints是指扩散后...

【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，陈星，傅松林，陆居平，
申请(专利权)人：厦门美图之家科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35