【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体地，涉及一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法、系统及终端。
技术介绍
1、在各种不受控制的环境中拍摄的数码照片可能会出现动态范围低或色调失真的问题。虽然数码相机中一般都会应用多个级联模块，如白平衡、曝光补偿、色调或饱和度调整、色调映射和伽玛校正等，并由经验丰富的工程师进行手动调整，但输出图像仍可能需要后期处理或润饰，以进一步提升视觉质量。然而，照片润饰是一项复杂的任务，通常需要摄影方面的专业知识和专业处理软件。此外，用户对图像美学的偏好各不相同，对于不同的用户，期望的图像增强程度也可能不同。
2、随着机器学习技术的发展，人们提出了许多基于学习的自动照片增强方法。得益于深度学习的发展，许多基于神经网络的图像增强方法被提出考虑到这些基于深度学习的方法的计算和内存成本较高。不过，这些方法大多只是根据一个数据集学习从一种分布到另一种分布的映射，而针对给定输入的增强模型的输出是固定的。因此，很难根据这些模型对输出进行修饰，使其符合不同用户的视觉质量。
3、各种图像增强方法会生成具有不同质量的增强图像。人们提出了许多主观和客观的图像质量评估模型，用于评估弱光增强、雾霾图像增强等增强结果的感知质量。然而，很少有研究对图像修饰的质量评估进行探讨。此外，大多数著作只研究了图像增强模型的性能评估问题，而基于不同质量分数的图像增强方法却很少被研究。
4、在人像修饰领域，用户通常希望根据自己的喜好对照片的肤色稍作调整，固定的调整结果无法满足所有人的要求。
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1、为了弥补现有技术中上述的不足之处，本专利技术的目的是提供一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法、系统及终端，使图像增强模型能够连续、可控地调整人像的肤色。
2、本专利技术的第一方面，提供一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，包括：
3、提取人脸图像的肤色区域并进行肤色调整，通过图像质量评估模块获取调整后图像的质量分数，建立肤色图像质量评估数据库；所述数据库包括原始人脸图像、进行了肤色调整后的调整图像和调整图像的感知质量分数；
4、建立基于三维查找表的图像增强网络，利用所述肤色图像质量评估数据库对所述图像增强网络进行训练，学习不同质量分数的图像的分布，获得训练好的图像增强模型；
5、获取任一待增强人脸图像，获取任一目标质量分数，将所述待增强人脸图像与所述目标质量分数共同输入至所述训练好的图像增强模型，输出目标质量分数对应的增强图像，实现根据给定的目标质量分数对人脸肤色进行连续可控的调整。
6、可选地，所述提取人脸图像的肤色区域并进行肤色调整，包括：
7、获取多张不同肤色的人像图片，通过人脸解析算法提取人脸图像的肤色区域，以得到不同初始肤色的所述原始人脸图像；
8、获取多张不同原始人脸图像的不同肤色调整图像样本，通过筛选，平衡每张原始图像的低质量和高质量调整图像样本数量，以得到感知质量分布较全面均衡的所述多张调整图像。
9、可选地，所述将原始图像、原始图像的肤色分类标签、调整图像的感知质量分数一起作为输入，对所述图像增强网络进行训练，使输出的增强图像尽可能接近调整图像，获得所述训练好的图像增强网络，包括：
10、将原始图像降采样后，将所述肤色分类标签和所述感知质量分数与降采样后的原始图像连接，共同作为输入；
11、cnn主干网络接收所述输入，并输出包含图像上下文信息的特征向量；
12、所述的特征向量以自适应的方式用于指导生成3个一维查找表和1个三维查找表；
13、将原始图像从srgb色彩空间转换到cielab色彩空间，由所述的3个一维查找表对l、a、b三个颜色通道分别执行操作；
14、将所述调整后图像从cielab色彩空间还原到rgb色彩空间，根据所述1个三维查找表在rgb色彩空间中查找相应的颜色，输出增强后的图像；
15、在所述增强后的图像和对应的调整图像之间计算重建损失，更改图像增强网络的参数直到重建损失值小于预设损失值，获得所述训练好的图像增强网络。
16、可选地，所将所述待增强人脸图像与所述目标质量分数共同输入至所述训练好的图像增强模型，输出目标质量分数对应的增强图像，包括：
17、通过肤色分类模块，生成所述待增强图像的肤色分类标签；将待增强图像降采样后与肤色分类标签和目标质量分数连接，共同训练好的图像增强模型中，得到自适应的1个三维查找表和3个一维查找表；
18、待增强图像转化到cielab色彩空间，通过3个一维查找表对每个颜色通道分别进行处理，再转换回rgb色彩空间，通过三维查找表查找对应的颜色，得到在所述目标质量分数引导下生成的特定增强图像；
19、通过改变给定的目标质量分数，即可对人脸肤色进行连续可控的调整。
20、本专利技术的第二方面，提供一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强系统，包括：
21、数据库建立模块：提取人脸图像的肤色区域并进行肤色调整，获取调整后图像的质量分数，建立肤色图像质量评估数据库；所述肤色图像质量评估数据库包括原始人脸图像、进行肤色调整后的调整图像和调整图像的感知质量分数；
22、图像增强模型训练模块：建立基于三维查找表的图像增强网络，利用所述肤色图像质量评估数据库对所述图像增强网络进行训练，学习不同质量分数的图像的分布，获得训练好的图像增强模型；
23、图像可控增强模块：获取任一待增强人脸图像，获取任一目标质量分数，将所述待增强人脸图像与所述目标质量分数共同输入至所述训练好的图像增强模型，输出目标质量分数对应的增强图像，实现根据给定的目标质量分数对人脸肤色进行连续可控的调整。
24、本专利技术的第三方面，提供一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时用于执行上述的以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法。
25、本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法。
26、与现有技术相比，本专利技术实施例具有如下至少一种有益效果：
27、本专利技术提供一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，可以解决现有技术中只能获得固定增强结果而无法控制增强效果的问题，使图像增强模型能够持续、可控地调整图像(人像的肤色)，并优于已提出前沿的图像增强方法。
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1.一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述提取人脸图像的肤色区域并进行肤色调整，包括：
3.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述获取调整后图像的质量分数，建立肤色图像质量评估数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述建立基于三维查找表的图像增强网络，利用所述肤色图像质量评估数据库对所述图像增强网络进行训练，学习不同质量分数的图像的分布，获得训练好的图像增强模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述获取原始图像的肤色分类标签，包括：
6.根据权利要求4所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述将原始图像、原始图像的肤色分类标签、调整图像的感知质量分数一起作为输入，对所述图像增强网络进行训练，使输出的增强图像尽可能接近调整图像，获得所述训
7.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述将所述待增强人脸图像与所述目标质量分数共同输入至所述训练好的图像增强模型，输出目标质量分数对应的增强图像，包括：
8.一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强系统，其特征在于，包括：
9.一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并能在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时用于执行权利要求1-7任一所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述提取人脸图像的肤色区域并进行肤色调整，包括：
3.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述获取调整后图像的质量分数，建立肤色图像质量评估数据库，包括：
4.根据权利要求1所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述建立基于三维查找表的图像增强网络，利用所述肤色图像质量评估数据库对所述图像增强网络进行训练，学习不同质量分数的图像的分布，获得训练好的图像增强模型，包括：
5.根据权利要求4所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法，其特征在于，所述获取原始图像的肤色分类标签，包括：
6.根据权利要求4所述的一种以质量为引导的人脸肤色连续可控增强方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟广涛，高世琦，段慧煜，闵雄阔，黄凡，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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