【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开总体上涉及视频图像处理。特别地，本公开涉及脸部区域检测和局部整形增强。
技术介绍
1、脸部检测方法已被用于识别图像和/或视频中的脸部的各种应用中。现有的一些脸部区域检测方法中，可以通过肤色来检测脸部区域。一些基于图形切割或图形模型的方法可以使用脸部的边界框来预测图像中脸部的分割。基于最近开发的技术，用于语义和实例分割任务的深度卷积神经网络可用于脸部区域检测。
技术实现思路
1、所公开的方法和设备提供了一种有效框架来在给定脸部边界框的情况下检测图像中的脸部区域，并在局部整形中对脸部区域应用不同的调整。脸部区域的检测基于脸部的直方图分析，可以有效地扩展到视频片段中的连续帧。当将检测到的脸部区域应用于局部整形时，脸部的对比度和饱和度可以与其他图像内容分开调整，以避免脸部细节(例如皱纹或斑点)的过度增强。
2、本专利技术的一个实施例是一种用于包括一个或多个脸部的输入图像中的脸部区域检测的方法，该方法包括：为所述一个或多个脸部中的每一脸部提供脸部边界框和置信水平；基于输入图像，生成所有像素的直方图；基于输入图像和脸部边界框，生成所述一个或多个脸部的直方图；基于所述所有像素的直方图和所述一个或多个脸部的直方图，生成脸部概率，并且基于所述脸部概率，生成脸部概率图。本专利技术的另一实施例利用前一实施例的脸部区域检测，通过以下操作来应用局部整形：对脸部概率图应用脸部饱和度调整和脸部对比度调整以生成调整后的脸部概率图；并且基于调整后的脸部概率图和一个或多个所选择的整形函数来生成整形图
3、在一些实施例中，方法可以是计算机实现的。例如，该方法可以至少部分地经由包括一个或多个处理器和一个或多个非暂态存储介质的控制系统来实现。
4、本文描述的一些或全部方法可以由一个或多个设备根据存储在一种或多种非暂态介质上的指令(例如软件)来执行。这样的非暂态介质可以包括诸如本文描述的那些存储器设备，包括但不限于随机存取存储器(ram)设备、只读存储器(rom)设备等。因此，本公开中描述的主题的各种创新方面可以在其上存储有软件的非暂态介质中实现。例如，该软件可以由控制系统的一个或多个组件(例如本文所公开的那些组件)执行。例如，软件可以包括用于执行本文公开的方法中的一种或多种的指令。
5、本公开的至少一些方面可以经由一个或多个装置来实现。例如，一个或多个设备可以被配置用于至少部分地执行本文所公开的方法。在一些实施方式中，装置可以包括接口系统和控制系统。接口系统可以包括一个或多个网络接口、控制系统和存储系统之间的一个或多个接口、控制系统和另一设备之间的一个或多个接口、和/或一个或多个外部设备接口。控制系统可以包括通用单芯片或多芯片处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其他可编程逻辑器件、离散门或晶体管逻辑、或离散硬件组件中的至少一种。因此，在一些实施方式中，控制系统可以包括一个或多个处理器以及可操作地耦合到一个或多个处理器的一个或多个非暂态存储介质。
6、本专利技术中描述的主题的一个或多个实现的细节在附图和下面说明书中被阐述。其他特征、方面和优点将从说明书、附图和权利要求中变得显而易见。请注意，下图的相对尺寸可能未按比例绘制。各个附图中的相同标号和标记通常表示相同的元件，但是不同的附图标记不一定表示不同附图之间的不同元件。
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1.一种对包括一个或多个脸部的输入图像进行局部整形的方法，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基本脸部形状模型包括边界框的内切椭圆。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，生成脸部概率包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，进一步地，生成脸部概率还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述脸部初始概率包括YUV通道中脸部的初始概率。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，生成脸部概率还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，生成脸部概率还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，生成脸部概率还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，使用高斯滤波器来执行滤波。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，还包括：
11.根据权利要求8所述的方法，还包括：
12.根据权利要求10和11中任一项所述的方法，还包括：通过以下操作来应用局部整形：
13.根据权利要求1-12中任一项所述的方法，还包括：
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