人脸图像的处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸图像的处理方法及装置，该处理方法包括以下步骤：获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。本发明专利技术具有有利于提高人脸图像的修复效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于通信
，尤其涉及一种人脸图像的处理方法及装置。
技术介绍
在拍摄过程中，由于人脸部较油或者由于光线等原因，会导致拍摄出来的照片的人脸的某些区域会呈现高光的效果，影响用户正常观看照片，造成不好的用户体验。现有技术中已经存在很多中去除人脸图像的高光的方法，但是，其提取出的高光区域往往不是很精确，尤其在高光区域与正常区域的交界处的像素点的提取的精确尤其不精确，导致后续生成的修补图效果较差，与原图的匹配度达不到预定的需求。因此，如何提高人脸图像处理中对于高光区域的提取的精确度的技术问题，需要迫切得到解决。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种人脸图像的处理方法及装置，以解决现有人脸图像处理中对于高光区域的提取的精确度不高的技术问题。本专利技术实施例提供一种人脸图像的处理方法，包括以下步骤：获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。本专利技术实施例还提供了一种人脸图像的处理装置，包括：第一获取模块，用于获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；第二获取模块，用于获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；优化模块，用于根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；第三获取模块，用于根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；修复模块，用于根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。本专利技术实施例通过获取人脸图像的高光区域；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理，从而完成对人脸图像的除去高光的操作，并且由于在提取高光区域的过程中，采用了肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，使得高光区域的边界像素点更加接近于正常区域的像素值，有利于提高高光区域提取的精确度，使得根据该优化像素值生成的初始修补图与该人脸图像的正常区域更加契合，有利于提高去除高光的修复效果。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例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专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本专利技术实施例提供的人脸图像的处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例提供的人脸图像的处理方法的另一流程图；图3是本专利技术实施例提供的人脸图像的处理装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的人脸图像的处理装置的第一获取模块的结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的人脸图像的处理装置的修复模块的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的一种终端的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域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。本专利技术提供一种人脸图像的处理方法及装置。其中，该人脸图像的处理装置可以集成在移动终端中，例如手机、平板电脑等，也可以集成在服务器中。例如，用户采用手机拍摄了一张自拍照，然后存储到相册里，手机从该相册里获取到该自拍照进行修复处理。首先，先将从相册里获取该自拍照，然后对从该自拍照提取出高光区域，然后对该高光区域的边界像素点的像素值进行优化，得到优化像素值；根据优化像素值获取与高光区域对应的初始修补图，最后根据初始修补图对高光区域进行修复处理；从而完成对该自拍照的去除高光的修复。以下分别进行详细说明。需说明的是，以下实施例的序号不作为对实施例优选顺序的限定。实施例一、在本实施例中，提供一种人脸图像的处理方法，包括以下步骤：获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。如图1所示，本实施例中以移动终端为实施主体，该人脸图像的处理方法包括以下步骤：S101、获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；其中，该多个边界像素点组成该高光区域的边界。在具体实施过程中，可以根据人脸图像在HSV(Hue,Saturation,Value)空间的亮度分量L以及饱和度分量V来实现提取对于高光区域的提取。当然，其并不限于此，也可以采用其他的提取算法，从该人脸图像中提取出高光区域。S102、获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域。其中，肤色概率是该像素点属于皮肤区域的概率。在具体实施过程中，首先，根据肤色检测算法计算出人脸图像的各个像素点属于人脸皮肤区域的肤色概率P。其中，该肤色检测算法是算法，其主要是通过检测该像素点的像素值，以测算出该像素点属于人脸皮肤区域的肤色概率P。然后，分别获取每一边界像素点的预设区域内的各个像素点的肤色概率P，并从中筛选出肤色概率最大的像素点的肤色概率P。其中，该预设区域是距离对应的边界像素点预设值的区域，具体地，在本实施例中，该预设区域为该边界像素点的预定邻域。S103、根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值。其中，对所述边界像素点的像素值进行优化处理的方式可以有多种，例如，可以如下：在具体实施过程中，若所述肤色概率最大的像素点的肤色概率小于第一预设值，则以所述边界像素点的像素值作为所述边界像素点的优化像素值。若所述肤色概率最大的像素点的肤色概率大于或等于第一预设值，则以所述肤色概率最大的像素点的像素值作为所述边界像素点的优化像素值。其中，该第一预设值可以根据实际应用的需求进行设置，比如，该第一预设值可以为0.7。S104、根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图。具体实施过程中，采用对所有边界像素点的优化像素值进行双线性差值处理，从而将边界之内的区域的各个像素点的像素值补充完整，进而得到该初始修补图。S105、根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。具体实施过程中，可以直接将该初始修补图与人脸图像的原图进行混合叠加处理，也即是用该初始修补图去替换原图的高光区域，从而完成修复处理。也可以采取优化算法对该初始修补图进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中，所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人脸图像的高光区域，所述高光区域包括多个边界像素点；获取预设区域内肤色概率最大的像素点的像素值，其中，所述预设区域为距离一所述边界像素点预设值的区域；根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值；根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图；根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理。2.根据权利要求1所述的人脸图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述肤色概率最大的像素点的像素值对所述边界像素点的像素值进行优化处理，以获取所述边界像素点的优化像素值的步骤包括：若所述肤色概率最大的像素点的肤色概率小于第一预设值，则以所述边界像素点的像素值作为所述边界像素点的优化像素值；若所述肤色概率最大的像素点的肤色概率大于或等于第一预设值，则以所述肤色概率最大的像素点的像素值作为所述边界像素点的优化像素值。3.根据权利要求1所述的人脸图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述优化像素值获取与所述高光区域对应的初始修补图的步骤包括：对所述多个边界像素点的优化像素值作双线性插值处理，以获取与所述高光区域对应的初始修补图。4.根据权利要求1所述的人脸图像的处理方法，其特征在于，所述根据所述初始修补图对所述高光区域进行修复处理的步骤包括：根据所述高光区域周围预定范围内的像素点的像素值对所述初始修补图做高斯模糊处理，以获取平滑修补图；获取所述人脸图像的纹理信息；根据所述纹理信息对所述平滑修补图进行纹理叠加处理，以获取目标修补图；根据所述目标修补图对所述高光区域进行修复处理。5.根据权利要求1至4任一项所述的人脸图像的处理方法，其特征在于，所述获取人脸图像的高光区域的步骤包括：根据人脸图像的每一像素点的亮度分量和饱和度分量获取人脸图像的各个像素点的亮度分量的均值以及方差、饱和度分量的均值以及方差；根据所述亮度分量的均值以及方差、所述饱和度分量的均值以及方差、每一所述像素点的亮度分量以及饱和度分量，提取出所述人脸图像的高光区域。6.根据权利要求1至4任一项所述的人脸图像的处理方法，其特征在于，所述获取人脸图像的高光区域的步骤之前还包括以下步骤：对所述人脸图像进行顶帽变换处理以增强所述人脸图...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁同根，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44