油光区域分割方法、装置及移动终端制造方法及图纸

本申请实施例提供一种油光区域分割方法、装置及移动终端。该方法包括：从目标图像中提取面部皮肤区域；获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。由此，能够有效避免环境光造成的油光误检，提高油光区域分割的准确性。

Oil-Optical Region Segmentation Method, Device and Mobile Terminal

The embodiment of the application provides an oil-optical region segmentation method, device and mobile terminal. The method includes: extracting the facial skin region from the target image; obtaining the corresponding facial skin dark image of the facial skin region; establishing the Gaussian model of the facial skin dark image based on the preset Super-parameters and the facial skin dark image; analyzing the facial skin dark image by the Gaussian model, obtaining the oil-light probability map of the facial skin dark image. The oil-light probability map includes the oil-light probability of each pixel in the facial skin dark image, and the oil-light region is segmented from the facial skin region based on the oil-light probability map. Therefore, it can effectively avoid oil-light misdetection caused by ambient light and improve the accuracy of oil-light region segmentation.

【技术实现步骤摘要】
油光区域分割方法、装置及移动终端
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种油光区域分割方法、装置及移动终端。
技术介绍
油光指的是因为面部出油而造成的面部高光。而面部出油量常常与一个人的肤质相关，所以常用油光量来判断一个人的肤质。专利技术人在研究过程中发现，油光最明显的特征就是亮，体现在面部区域中也就是高光区域，但是面部区域的高光区域又不一定都是油光，一些强烈的背景光也会造成面部的高光。而现有的油光分割方案主要是针对整张面部区域，根据高光的特征进行建模来提取油光的区域，但是没有针对环境光造成的误检进行特殊的处理，导致油光误检率高，油光区域分割不准确。
技术实现思路
为了克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种油光区域分割方法、装置及移动终端，能够有效避免环境光造成的油光误检，提高油光区域分割的准确性。为了实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供一种油光区域分割方法，所述方法包括：从目标图像中提取面部皮肤区域；获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。可选地，所述从目标图像中提取面部皮肤区域的步骤，包括：对所述目标图像进行人脸识别，获取人脸区域以及多个人脸特征点；根据所述多个人脸特征点将所述人脸区域中的无关区域剔除，得到面部皮肤区域，其中，所述无关区域包括五官区域、眼周区域、面部边缘区域、口周区域、鼻周区域中的其中一种或者多种组合。可选地，所述获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图的步骤，包括：获取所述面部皮肤区域中每个像素点的RGB值，其中，所述RGB值包括R值、G值以及B值；将所述R值、所述G值以及所述B值中的最小值作为每个像素点的暗图值；基于每个像素点的暗图值对所述面部皮肤区域进行亮度处理，得到对应的面部皮肤暗图。可选地，所述基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型的步骤，包括：获取所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值；基于所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值计算得到所述面部皮肤暗图中的像素值均值和像素值方差；基于所述预设超参数、像素值均值和像素值方差建立所述面部皮肤暗图的高斯模型。可选地，所述通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图的步骤，包括：通过所述高斯模型计算所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值；根据计算的每个像素点的油光概率值得到所述面部皮肤暗图的油光概率图。可选地，所述通过所述高斯模型计算所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值的计算公式为：其中，a、b为预设超参数，μ为所述面部皮肤暗图的像素值均值，σ为所述面部皮肤暗图的像素值方差，x为所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值，f(x)为每个像素点的油光概率值。可选地，所述基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域的步骤，包括：根据所述油光概率图从所述面部皮肤区域中查找油光概率大于预设概率阈值的各个目标像素点；将各个目标像素点所在区域从所述面部皮肤区域中分割得到油光区域，其中，所述油光区域包括多个高光区域。可选地，所述将各个目标像素点所在区域从所述面部皮肤区域中分割得到油光区域的步骤，还包括：计算所述油光区域的每个高光区域中各个像素点的梯度，以得到每个高光区域中各个像素点的平均梯度，其中，所述梯度为像素点的水平梯度和竖直梯度的幅值；判断每个高光区域中各个像素点的平均梯度是否小于预设梯度阈值，得到判断结果；根据所述判断结果将平均梯度小于预设梯度阈值的高光区域从所述油光区域中滤除。第二方面，本申请实施例还提供一种一种油光区域分割装置，所述装置包括：提取模块，用于从目标图像中提取面部皮肤区域；获取模块，用于获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；模型建立模块，用于基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；分析模块，用于通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；分割模块，用于基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。第三方面，本申请实施例还提供一种移动终端，所述移动终端包括：存储介质；处理器；以及油光区域分割装置，所述油光区域分割装置存储于所述存储介质中并包括由所述处理器执行的软件功能模块，所述装置包括：提取模块，用于从目标图像中提取面部皮肤区域；获取模块，用于获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；模型建立模块，用于基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；分析模块，用于通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；分割模块，用于基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。第四方面，本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的油光区域分割方法。相对于现有技术而言，本申请具有以下有益效果：本申请实施例提供的油光区域分割方法、装置及移动终端，通过从目标图像中提取面部皮肤区域，并获取面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图，然后，基于预设超参数和面部皮肤暗图建立面部皮肤暗图的高斯模型，并通过高斯模型对面部皮肤暗图进行分析，得到面部皮肤暗图的油光概率图，最后，基于油光概率图从面部皮肤区域中分割出油光区域。由此，能够有效避免环境光造成的油光误检，提高油光区域分割的准确性。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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它相关的附图。图1为本申请实施例提供的油光区域分割方法的流程示意图；图2为图1中所示的步骤S210包括的各个子步骤的流程示意图；图3为本申请实施例提供的油光区域分割装置的功能模块图；图4为本申请实施例提供的用于上述油光区域分割方法的移动终端的结构示意框图。图标：100-移动终端；110-总线；120-处理器；130-存储介质；140-总线接口；150-网络适配器；160-用户接口；200-油光区域分割装置；210-提取模块；220-获取模块；230-模型建立模块；240-分析模块；250-分割模块。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。应注意本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种油光区域分割方法，其特征在于，所述方法包括：从目标图像中提取面部皮肤区域；获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。

【技术特征摘要】
1.一种油光区域分割方法，其特征在于，所述方法包括：从目标图像中提取面部皮肤区域；获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；基于所述油光概率图从所述面部皮肤区域中分割出油光区域。2.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述从目标图像中提取面部皮肤区域的步骤，包括：对所述目标图像进行人脸识别，获取人脸区域以及多个人脸特征点；根据所述多个人脸特征点将所述人脸区域中的无关区域剔除，得到面部皮肤区域，其中，所述无关区域包括五官区域、眼周区域、面部边缘区域、口周区域、鼻周区域中的其中一种或者多种组合。3.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图的步骤，包括：获取所述面部皮肤区域中每个像素点的RGB值，其中，所述RGB值包括R值、G值以及B值；将所述R值、所述G值以及所述B值中的最小值作为每个像素点的暗图值；基于每个像素点的暗图值对所述面部皮肤区域进行亮度处理，得到对应的面部皮肤暗图。4.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型的步骤，包括：获取所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值；基于所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值计算得到所述面部皮肤暗图中的像素值均值和像素值方差；基于所述预设超参数、像素值均值和像素值方差建立所述面部皮肤暗图的高斯模型。5.根据权利要求4所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图的步骤，包括：通过所述高斯模型计算所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值；根据计算的每个像素点的油光概率值得到所述面部皮肤暗图的油光概率图。6.根据权利要求5所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述通过所述高斯模型计算所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值的计算公式为：其中，a、b为预设超参数，μ为所述面部皮肤暗图的像素值均值，σ为所述面...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄炜，王喆，许清泉，张伟，洪炜冬，
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