高光区域的确定方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种高光区域的确定方法、装置、设备和存储介质，该方法应用于用户设备，包括：通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取LAB空间；根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域。通过根据不同情况设置不同的高光条件，确定出人脸中的高光区域，以便在后续图像处理过程中能够消除高光部分的影响，提高用户体验。

Determination method, device, equipment and storage medium of high light region

【技术实现步骤摘要】
高光区域的确定方法、装置、设备和存储介质
本公开涉及图像处理技术，尤其涉及一种高光区域的确定方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
随着智能终端设备的发展，越来越多的用户通过终端设备拍照，记录身边的人和事物，在照片拍摄过程中，不论是胶卷还是数码感光元件，它们的感光范围都是有限的。光源直射或者是光源附近的部分都会产生高光，而光线被物体遮挡会在光源的相反位置产生阴影，即拍摄完成的照片中有高光和阴影的区域，特别是对人像照片，为了优化照片中人像的效果，需要对人像照片中的高光区域进行检测。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种高光区域的确定方法、装置、设备和存储介质。根据本公开实施例的第一方面，提供一种高光区域的确定方法，应用于用户设备，包括：通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域。本公开实施例提供的方案中，用户设备对待处理照片进行分析处理，通过人脸检测技术得到人脸区域，并进行格式转换，对转换后的人脸区域中的每个像素，根据L、A、B三个参数进行分析，从中获取满足预设的高光条件的像素点组成高光区域，得到人脸区域中的高光区域，更精准的实现高光区域的定位，提高用户体验。在该方案的一种具体实现中，所述高光条件包括：像素点的L值大于预设的第一阈值，且所述像素点的A、B的绝对值小于预设的第二阈值；所述第一阈值大于所述第二阈值。本公开实施例提供的方案中，提供一种具体实现中的高光条件的设置方式，在LAB空间中，LAB颜色空间中的，L分量用于表示像素的照明度，即亮度，取值范围是[0,100],表示从纯黑到纯白；A表示从红色到绿色的范围，取值范围是[127,-128]；B表示从黄色到蓝色的范围，取值范围是[127,-128]，一般情况下高光的像素点的亮度较高，而AB更接近于0，因此在确定某个像素时，可以对L和AB分别设置不同的阈值，当某个像素点的L值大于设置的第一阈值，AB绝对值小于第二阈值时确定为高光的像素点，该第一阈值和第二阈值可根据实际情况进行调整。在上述任一方案的基础上，所述根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点之前，所述方法还包括：计算获取所述人脸区域中的每个像素点的L的平均值Lmean；根据所述L的最大值和所述Lmean，设置所述第一阈值和所述第二阈值。本公开实施例提供的方案中，高光区域与照片本身的整体效果相关，因此本方案提供一种针对不同照片设置响应的阈值的方案，即计算出人脸区域中所有像素点的照明度的平均值，根据该照明度平均值设置第一阈值和第二阈值。在上述任一方案的基础上，所述根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，包括：根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，估计每个像素点的高光程度值；确定所述人脸区域中高光程度值大于第三阈值的像素点为所述至少一个第一像素点；其中，所述高光条件为：像素点的高光程度值大于预设的所述第三阈值。可选的，所述根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，估计每个像素点的高光程度值，包括：根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，采用高光评估公式计算获取每个像素点的高光程度值；其中，所述高光评估公式通过获取每个像素点的L的变化趋势和程度，以及A、B的变化趋势和程度，确定所述像素点的高光程度。可选的，所述高光评估公式为：mi＝a*(tanh(sig*((Li-Lt)+(Ct-sqrt(Ai*Ai+Bi*Bi))))+1)；其中，a，sig为预设常数，Li为像素点i的L值，Bi为像素点i的B值，Ai为像素点i的A值，Lt为所述第一阈值，Ct为所述第二阈值，mi为像素i的高光程度值。本公开实施例提供的方案中，除了对L、A、B三个参数设置相应的阈值，还可以通过公式计算出每个像素点的高光程度值，通过获取像素点的参数值在整个亮度和AB色彩变化曲线中的正切值，更精确的确定像素点亮度的变化趋势和程度，从而保证确定出的高光区域的精准度，对于高光的像素点可通过设置响应的高光程度值的阈值来筛选，对确定的高光区域进行处理可得到效果更好的照片，提高用户体验。可选的，所述方法还包括：将所述高光区域在所述待处理照片中进行标记，并显示标记后的待处理照片。本公开实施例提供的方案中，在按照前述的任一方案确定出人脸区域中的高光区域之后，可将高光区域在照片中进行标记，并显示给用户，以便用户可在用户设备上直接看到高光区域，提高用户体验。根据本公开实施例的第二方面，提供一种高光区域的确定装置，包括：第一处理模块，被配置为通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；第二处理模块，被配置为将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；第三处理模块，根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域。可选的，所述高光条件包括：像素点的L值大于预设的第一阈值，且所述像素点的A、B的绝对值小于预设的第二阈值；所述第一阈值大于所述第二阈值。可选的，所述装置还包括：第四处理模块，配置为计算获取所述人脸区域中的每个像素点的L的平均值Lmean；第五处理模块，配置为根据所述L的最大值和所述Lmean，设置所述第一阈值和所述第二阈值。可选的，所述第三处理模块包括：计算子模块，被配置为根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，估计每个像素点的高光程度值；第一处理子模块，被配置为确定所述人脸区域中高光程度值大于第三阈值的像素点为所述至少一个第一像素点；其中，所述高光条件为：像素点的高光程度值大于预设的所述第三阈值。可选的，所述计算子模块具体被配置为：根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，采用高光评估公式计算获取每个像素点的高光程度值；其中，所述高光评估公式通过获取每个像素点的L的变化趋势和程度，以及A、B的变化趋势和程度，确定所述像素点的高光程度。可选的，所述高光评估公式为：mi＝a*(tanh(sig*((Li-Lt)+(Ct-sqrt(Ai*Ai+Bi*Bi))))+1)；其中，a，sig为预设常数，Li为像素点i的L值，Bi为像素点i的B值，Ai为像素点i的A值，Lt为所述第一阈值，Ct为所述第二阈值，mi为像素i的高光程度值。可选的，所述装置还包括：第六处理模块，被配置为将所述高光区域在所述待处理照片中进行标记；显示模块，被配置为显示标记后的待处理照片。根据本公开实施例的第三方面，提供一种用户设备，包括：计算机指令，被配置为控制计算机指令执行的处理器；所述处理器被配置为：通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高光区域的确定方法，其特征在于，应用于用户设备，包括：通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出照明度L、红色至绿色的取值A、黄色到绿色的取值B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域。

【技术特征摘要】
1.一种高光区域的确定方法，其特征在于，应用于用户设备，包括：通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出照明度L、红色至绿色的取值A、黄色到绿色的取值B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一个第一个像素点组成的区域作为高光区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高光条件包括：像素点的L值大于预设的第一阈值，且所述像素点的A、B的绝对值小于预设的第二阈值；所述第一阈值大于所述第二阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点之前，所述方法还包括：计算获取所述人脸区域中的每个像素点的L的平均值Lmean；根据所述L的最大值和所述Lmean，设置所述第一阈值和所述第二阈值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，包括：根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，估计每个像素点的高光程度值；确定所述人脸区域中高光程度值大于第三阈值的像素点为所述至少一个第一像素点；其中，所述高光条件为：像素点的高光程度值大于预设的所述第三阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，估计每个像素点的高光程度值，包括：根据所述人脸区域中每个像素点的L、A、B值，采用高光评估公式计算获取每个像素点的高光程度值；其中，所述高光评估公式通过获取每个像素点的L的变化趋势和程度，以及A、B的变化趋势和程度，确定所述像素点的高光程度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高光评估公式为：mi＝a*(tanh(sig*((Li-Lt)+(Ct-sqrt(Ai*Ai+Bi*Bi))))+1)；其中，a，sig为预设常数，Li为像素点i的L值，Bi为像素点i的B值，Ai为像素点i的A值，Lt为所述第一阈值，Ct为所述第二阈值，mi为像素i的高光程度值。7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述高光区域在所述待处理照片中进行标记，并显示标记后的待处理照片。8.一种高光区域的确定装置，其特征在于，包括：第一处理模块，被配置为通过人脸检测技术，获取待处理照片中的人脸区域；第二处理模块，被配置为将所述待处理照片中的所述人脸区域的格式进行转换，获取颜色模型LAB空间；第三处理模块，根据所述LAB空间，从所述人脸区域中的每个像素点中确定出L、A、B满足预设高光条件的至少一个第一像素点，所述至少一...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志军，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11