基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理技术领域，具体是一种基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理图像，检测所述待处理图像中的人脸区域；计算所述人脸区域的RGB值，基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点；基于所述第一AWB坐标点确定所述待处理图像的第一AWB参数；获取所述待处理图像的第二AWB参数及其对应的第二AWB坐标点；基于所述第一AWB坐标点和所述第二AWB坐标点分别确定所述第一AWB参数对应的第一权重，以及所述第二AWB参数对应的第二权重；基于所述第一AWB参数和所述第一权重，以及所述第二AWB参数和所述第二权重，计算所述待处理图像的目标AWB增益值。该方法能够提高确定AWB增益值的准确性。法能够提高确定AWB增益值的准确性。法能够提高确定AWB增益值的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别涉及一种基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]色温(Color Temperature)是表示光源光色的尺度，单位为K(开尔文)。人眼在任何色温下对最亮物体都鉴别为白色。而相机在不同色温下拍出的照片表现为不同的色彩，如D65光源下的照片偏蓝，而A光下的照片偏黄。室内的光源往往比较复杂，不论是白炽灯、荧光灯色温都不是十分标准。所以在室内拍摄人像往往会导致人物的肌肤色调不正常，偏黄或者偏蓝。
[0003]随着图像处理技术的发展，人们对图像的要求越来越高，通常对图像进行后期优化以使图片得到更好的视觉效果。作为一种常用的图像优化手段，自动白平衡(Automatic White Balance，AWB)被广泛用于包含人脸的图片的处理。白平衡的本质是让白色的物体在任何颜色的光源下都显示为白色，白平衡通过色彩校正使拍摄出的图像的色彩变成人眼看到的正常色彩。
[0004]然而，现有的白平衡算法在计算对图像进行补偿的白平衡增益值时准确度较低，导致白平衡处理后的图像仍存在偏色问题。尤其在一些具有纯色背景或者具有大面积非中性色背景等白平衡场景中，比如包含大片的蓝色背景或者黄色背景时，现有的白平衡算法会失效，导致现有的白平衡算法在计算白平衡增益值时准确度较低，因而对图像所进行的白平衡处理效果也较差，导致出现白平衡处理后的图像人脸颜色还原不准确的问题，用户体验不佳。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人脸特征的图像处理方法、装置、设备及存储介质，针对有人脸的图像白平衡场景，能够提高计算得到的AWB增益值的准确性，进而有利于更加真实的还原图像人脸区域色彩，利于提高用户使用体验。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于人脸特征的图像处理方法，应用于电子设备，包括：
[0007]获取待处理图像，检测所述待处理图像中的人脸区域；
[0008]计算所述人脸区域的RGB值，基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点；其中，所述目标坐标系用于确定RGB值与AWB参数的预设关系；
[0009]基于所述第一AWB坐标点确定所述待处理图像的第一AWB参数；
[0010]通过对所述待处理图像采用预设白平衡算法计算，获取所述待处理图像的第二AWB参数，并且根据所述第二AWB参数在所述目标坐标系获取对应的第二AWB坐标点；
[0011]基于所述第一AWB坐标点和所述第二AWB坐标点分别确定所述第一AWB参数对应的
第一权重，以及所述第二AWB参数对应的第二权重；
[0012]基于所述第一AWB参数和所述第一权重，以及所述第二AWB参数和所述第二权重，计算所述待处理图像的目标AWB增益值。
[0013]可以理解，对于电子设备拍摄得到的待处理图像，可以根据待处理图像中的人脸区域的特征数据预估当前色温的第一AWB坐标点，进而得到人脸区域白平衡的AWB参数，并且通过对所述待处理图像采用预设白平衡算法计算得到整体图像白平衡的AWB参数及对应的第二AWB坐标点，进而根据所述第一AWB坐标点和所述第二AWB坐标点，确定人脸区域对待处理图像白平衡增益的影响程度，综合人脸区域和整体图像的AWB参数计算得到待处理图像的目标AWB增益值，提高了计算得到的目标AWB增益值的准确性，进而有利于更加真实的还原图像人脸区域色彩，利于提高用户使用体验。
[0014]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述计算所述人脸区域的RGB值包括：
[0015]确定所述人脸区域的中心区域，计算所述中心区域的RGB值；
[0016]确定所述人脸区域对应的多个图像块，计算各个图像块的RGB值；
[0017]根据所述中心区域的RGB值以及各个所述图像块的RGB值，从所述人脸区域对应的多个图像块中筛选得到一个或多个目标图像块；
[0018]计算所述一个或多个目标图像块组成的区域的RGB值，作为所述人脸区域的RGB值。
[0019]可以理解，在计算人脸区域的RGB值时，可以将人脸区域的中心区域作为参考，从所述人脸区域中筛选得到与所述中心区域差异较小的图像块区域，即肤色区域，将肤色区域的RGB值作为人脸区域的RGB值，可以排除头发区域和背景区域对人脸区域RGB值计算的影响，从而提高人脸区域预估当前色温的AWB坐标点的准确性。
[0020]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点包括：
[0021]根据所述人脸区域的RGB值确定所述人脸区域在目标坐标系对应的肤色坐标点；
[0022]获取所述人脸区域对应的多个对应于不同类型的光源的肤色校正数据；
[0023]根据所述肤色坐标点和各个所述肤色校正数据，计算各个类型的光源对应的校正权重值；
[0024]分别获取各个类型的光源对应的中性色校正数据；
[0025]根据各个类型的光源对应的中性色校正数据和校正权重值，计算所述人脸区域在目标坐标系对应的中性色预测坐标点，作为所述第一AWB坐标点。
[0026]可以理解，由于各色温肤色的落点坐标和中性色的落点坐标之间具有一定的规律性，在基于R/G
‑
B/G建立的相应坐标系下，肤色的落点坐标为中性色的落点坐标向右下方偏移，此规律在Log Domain多色温框坐标系依然存在，因此可以基于肤色坐标点和各色温的肤色校正数据确定各个色温对应的校正权重值，再利用各色温的中性色校正数据和所述校正权重值预测人脸区域对应的中性色预测坐标点。
[0027]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述获取所述人脸区域对应的多个对应于不同类型的光源的肤色校正数据包括：
[0028]分别针对每个类型的光源，确定与之对应的第一肤色参考RGB值和第二肤色参考RGB值；
[0029]获取所述人脸区域的亮度值；
[0030]基于所述人脸区域的亮度值、所述第一肤色参考RGB值和所述第二肤色参考RGB值，计算所述人脸区域对应的肤色校正数据。
[0031]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述肤色校正数据为肤色校正坐标点；
[0032]所述计算各个类型的光源对应的校正权重值包括：
[0033]根据所述肤色坐标点与各个所述肤色校正坐标点之间的距离，计算各个类型的光源对应的校正权重值。
[0034]在上述第一方面的一种可能的实现中，所述第二AWB参数包括多个对应于不同类型的光源的第二AWB增益值，每个所述第二AWB增益值对应一个第二AWB坐标点；
[0035]所述通过对所述待处理图像采用预设白平衡算法计算，获取所述待处理图像的第二AWB参数包括：
[0036]将所述待处理图像划分为多个图像块，计算各个所述图像块的RGB值；
[0037]基于各个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸特征的图像处理方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：获取待处理图像，检测所述待处理图像中的人脸区域；计算所述人脸区域的RGB值，基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点；其中，所述目标坐标系用于确定RGB值与AWB参数的预设关系；基于所述第一AWB坐标点确定所述待处理图像的第一AWB参数；通过对所述待处理图像采用预设白平衡算法计算，获取所述待处理图像的第二AWB参数，并且根据所述第二AWB参数在所述目标坐标系获取对应的第二AWB坐标点；基于所述第一AWB坐标点和所述第二AWB坐标点分别确定所述第一AWB参数对应的第一权重，以及所述第二AWB参数对应的第二权重；基于所述第一AWB参数和所述第一权重，以及所述第二AWB参数和所述第二权重，计算所述待处理图像的目标AWB增益值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述人脸区域的RGB值包括：确定所述人脸区域的中心区域，计算所述中心区域的RGB值；确定所述人脸区域对应的多个图像块，计算各个图像块的RGB值；根据所述中心区域的RGB值以及各个所述图像块的RGB值，从所述人脸区域对应的多个图像块中筛选得到一个或多个目标图像块；计算所述一个或多个目标图像块组成的区域的RGB值，作为所述人脸区域的RGB值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸区域的RGB值预测所述人脸区域在目标坐标系对应的第一AWB坐标点包括：根据所述人脸区域的RGB值确定所述人脸区域在目标坐标系对应的肤色坐标点；获取所述人脸区域对应的多个对应于不同类型的光源的肤色校正数据；根据所述肤色坐标点和各个所述肤色校正数据，计算各个类型的光源对应的校正权重值；分别获取各个类型的光源对应的中性色校正数据；根据各个类型的光源对应的中性色校正数据和校正权重值，计算所述人脸区域在目标坐标系对应的中性色预测坐标点，作为所述第一AWB坐标点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述人脸区域对应的多个对应于不同类型的光源的肤色校正数据包括：分别针对每个类型的光源，确定与之对应的第一肤色参考RGB值和第二肤色参考RGB值；获取所述人脸区域的亮度值；基于所述人脸区域的亮度值、所述第一肤色参考RGB值和所述第二肤色参考RGB值，计算所述人脸区域对应的肤色校正数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述肤色校正数据为肤色校正坐标点；所述计算各个类型的光源对应的校正权重值包括：根据所述肤色坐标点与各个所述肤色校正坐标点之间的距离，计算各个类型的光源对应的校正权重值。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二AWB参数包括多个对应于不同类型的光源的第二AWB增益值，每个所述第二AWB增益值对应一个第二AWB坐标点；
所述通过对所述待处理图像采用预设白平衡算法计算，获取所述待处理图像的第二AWB参数包括：将所述待处理图像划分为多个图像块，计算各个所述图像块的RGB值；基于各个所述图像块的RGB值，确定各个所述图像块所属的光源的类型；分别针对每个类型的光源，确定属于所述类型的光源的图像块；根据属于所述类型的光源的图像块，确定所述类型的光源在目标坐标系对应的第二AWB坐标点；根据所述第二AWB坐标点计算所述类型的光源对应的第二AWB增益值。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二AWB参数在所述目标坐标系获取对应的第二AWB坐标点包括：分别针对所述第二AWB参数中的每个第二AWB增益...

【专利技术属性】
技术研发人员：李富生，毛凡禹，
申请(专利权)人：安谋科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：