一種基于色彩概念化的膚色矯正方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明設及圖像處理技術(shù)領域，特別是一種基于色彩概念化的膚色矯正方法及其 應用該方法的系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，隨著電子產(chǎn)品的迅速發(fā)展，手機已經(jīng)不滿足于只被用作通訊工具，現(xiàn)在的 智能機已然結(jié)合通訊、社交、娛樂、學習和拍照等功能與一身。尤其是拍照功能，已經(jīng)不斷逼 近相機水平，于是自拍成了廣大電子產(chǎn)品用戶一-特別是女性生活中常見的活動。為了提 高自拍效果，讓人們拍出更美的照片，各種圖像美容算法應運而生，并且許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也 致力于研發(fā)各種圖像美容的APP，提供給用戶使用。
[0003] 色彩概念化（ColorCone巧化alization)的算法是色彩傳遞算法的拓展和延伸。 其中，"概念化"是指通過對大量圖像進行聚類后提取出的若干色調(diào)分布模型，色彩概念化 即是對輸入圖像的色調(diào)分布的調(diào)整，使其與指定的模板圖像具有相似的色調(diào)分布，從而具 有相同的氛圍，但傳統(tǒng)的色彩概念化算法若直接應用于圖像美容，特別是應用于膚色矯正， 容易產(chǎn)生色彩不連貫的問題，導致膚色與圖像的整體色調(diào)相分離，使得美化后的圖像產(chǎn)生 失真的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明為解決上述問題，提供了一種基于色彩概念化的膚色矯正方法和系統(tǒng)，通 過對傳統(tǒng)的色彩概念化算法進行預處理和改進處理，使得膚色矯正后的效果更自然。
[0005] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0006] 一種基于色彩概念化的膚色矯正方法，其特征在于，包括W下步驟：
[0007] 10.對待處理圖像進行人臉識別，得到人臉區(qū)域；
[000引 20.對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估；
[0009] 30.根據(jù)亮度評估結(jié)果判斷待處理圖像是否為暗圖，若是暗圖則進一步對待處理 圖像進行亮度增強處理；
[0010] 40.利用色彩概念化算法對所述的人臉區(qū)域的像素點進行色調(diào)統(tǒng)計，并根據(jù)色調(diào) 統(tǒng)計結(jié)果計算出色彩傳遞參數(shù)；
[0011] 50.對所述的人臉區(qū)域進行膚色識別，得到原始膚色，再利用所述的色彩傳遞參數(shù) 將所述的原始膚色轉(zhuǎn)換成期望膚色，得到效果圖像。
[0012] 優(yōu)選的，所述的步驟10中對待處理圖像進行人臉識別得到人臉區(qū)域，主要是通過 人臉特征的定位獲得人臉的大致區(qū)域位置，并得到包圍人臉的矩形框作為待處理的人臉區(qū) 域。
[0013] 優(yōu)選的，所述的步驟20中對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估，主要是采用遍歷的 方式訪問所述人臉區(qū)域的每一個像素點，并統(tǒng)計每一個灰度級上的像素點的個數(shù)，從而計 算得到人臉區(qū)域的灰度直方圖，然后從0至127累加直方圖的每一項，并計算累加后直方圖 的總像素灰度值與累加前直方圖的總像素灰度值的比值，比值大于0. 5,則說明是暗圖，反 之則不是暗圖。
[0014] 優(yōu)選的，所述的步驟30中對待處理圖像進行亮度增強處理，主要是采用W下增強 處理方法中的一種或一種W上的組合；直方圖均衡、Retinex增強或泊松方程增強。
[0015] 優(yōu)選的，所述的步驟40中利用色彩概念化算法對所述的人臉區(qū)域的像素點進行 色調(diào)統(tǒng)計，主要是將所述的人臉區(qū)域的像素點的顏色值從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換為服V色彩空 間，并對每個像素點的H通道的顏色值進行直方圖統(tǒng)計，得到色調(diào)直方圖。
[0016] 優(yōu)選的，所述的40中根據(jù)色調(diào)統(tǒng)計結(jié)果計算出色彩傳遞參數(shù)，主要是利用所述的 色調(diào)直方圖計算它的累積和函數(shù)，并利用累積和函數(shù)來擬合高斯分布，得到高斯函數(shù)中的 均值和方差，將該均值和方差作為色彩傳遞參數(shù)。
[0017] 優(yōu)選的，所述的步驟50中利用所述的色彩傳遞參數(shù)將所述的原始膚色轉(zhuǎn)換成期 望膚色，主要是通過預設期望膚色所對應的均值和方差，將步驟40中計算出的原始膚色所 對應的H通道的均值和方差替換為預設的期望膚色所對應的均值和方差，再將所述的人臉 區(qū)域的像素點的顏色值從服V色彩空間轉(zhuǎn)換為RGB色彩空間，得到效果圖像。
[001引另外，本發(fā)明還提供了一種基于色彩概念化的膚色矯正系統(tǒng)，其特征在于，其包 括：
[0019] 人臉識別模塊，其對待處理圖像進行人臉識別，得到人臉區(qū)域；
[0020] 亮度評估模塊，其對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估；
[0021] 亮度增強模塊，其在根據(jù)亮度評估結(jié)果判斷待處理圖像為暗圖時進一步對待處理 圖像進行亮度增強處理；
[0022] 色彩概念化模塊，其利用色彩概念化算法對所述的人臉區(qū)域的像素點進行色調(diào)統(tǒng) 計，并根據(jù)色調(diào)統(tǒng)計結(jié)果計算出色彩傳遞參數(shù)；
[0023] 膚色矯正模塊，其對所述的人臉區(qū)域進行膚色識別，得到原始膚色，再利用所述的 色彩傳遞參數(shù)將所述的原始膚色轉(zhuǎn)換成期望膚色，得到效果圖像。
[0024] 本發(fā)明的有益效果是：
[0025] 本發(fā)明的一種基于色彩概念化的膚色矯正方法和系統(tǒng)，其通過對待處理圖像進行 人臉識別得到人臉區(qū)域，并對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估，若評估結(jié)果為暗圖則進一 步對待處理圖像進行亮度增強處理，然后利用色彩概念化算法對所述的人臉區(qū)域的像素點 進行色調(diào)統(tǒng)計，并根據(jù)色調(diào)統(tǒng)計結(jié)果計算出色彩傳遞參數(shù)，最后利用所述的色彩傳遞參數(shù) 將待處理圖像的原始膚色轉(zhuǎn)換成期望膚色，得到效果圖像；本發(fā)明通過對待處理圖像進行 預處理，對弱光下的暗圖進行亮度增強，使得膚色矯正后的效果與環(huán)境亮度效果相匹配，使 圖像更自然；通過色彩概念化的算法進行膚色矯正，效果更好更穩(wěn)定，并且克服了傳統(tǒng)膚色 美容算法的線性變換的局限性，通過色彩概念化算法將膚色從任意一種色調(diào)轉(zhuǎn)換為預設的 期望色調(diào)，運行效率更高，可W達到實時美容的效果，適合運用到手機、相機或者APP等場 景中，來實現(xiàn)實時美容或者對圖像美容等功能。
【附圖說明】
[0026] 此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā) 明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中：
[0027] 圖1為本發(fā)明一種基于色彩概念化的膚色矯正方法的流程簡圖；
[0028]圖2為本發(fā)明一種基于色彩概念化的膚色矯正系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0029] 為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，W下結(jié) 合附圖及實施例對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用 W解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0030] 如圖1所示，本發(fā)明的一種基于色彩概念化的膚色矯正方法，其包括W下步驟：
[0031] 10.對待處理圖像進行人臉識別，得到人臉區(qū)域；
[0032] 20.對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估；
[0033] 30.根據(jù)亮度評估結(jié)果判斷待處理圖像是否為暗圖，若是暗圖則進一步對待處理 圖像進行亮度增強處理；
[0034] 40.利用色彩概念化算法對所述的人臉區(qū)域的像素點進行色調(diào)統(tǒng)計，并根據(jù)色調(diào) 統(tǒng)計結(jié)果計算出色彩傳遞參數(shù)；
[0035] 50.對所述的人臉區(qū)域進行膚色識別，得到原始膚色，再利用所述的色彩傳遞參數(shù) 將所述的原始膚色轉(zhuǎn)換成期望膚色，得到效果圖像。
[0036] 所述的步驟10中對待處理圖像進行人臉識別得到人臉區(qū)域，主要是通過人臉特 征的定位獲得人臉的大致區(qū)域位置，并得到包圍人臉的矩形框作為待處理的人臉區(qū)域；其 中人臉識別的算法主要采用現(xiàn)有技術(shù)，例如，基于人臉特征點的識別算法，基于整幅人臉圖 像的識別算法，基于模板的識別算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行識別的算法，等等，該里不進行寶 述。
[0037] 所述的步驟20中對識別到的人臉區(qū)域進行亮度評估，本實施例中主要是采用遍 歷的方式訪問所述人臉區(qū)域的每一個像素點，并統(tǒng)計每一個灰度級上的像素點的個數(shù)，從 而計算得到人臉區(qū)域的灰度直方圖，然后從0至127累加直方圖的每一項，并計算累加后 直方圖的總像素灰度值與累加前直方圖的總像素灰度值的比值，比值大于