一種圖像分割方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像分割方法，所述方法包括：檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息；根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型；選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。同時(shí)，本發(fā)明還公開了一種圖像分割裝置。采用本發(fā)明的技術(shù)方案，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分割。
【專利說明】
一種圖像分割方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，具體涉及一種圖像分割方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著圖像采集設(shè)備的飛速發(fā)展，人們可以越來越便捷的采集到海量的人像圖像，用于社交分享、醫(yī)療、娛樂等目的。為了快速處理這些海量圖像，人們提出了人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別等一系列人工智能技術(shù)，自動(dòng)處理分析人像圖像數(shù)據(jù)，快速獲得其中的語義信息。
[0003]但是，如何快速地實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的分割仍是亟待解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]有鑒于此，本發(fā)明期望提供一種圖像分割方法及裝置，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分割。
[0005]為達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的:
[0006]本發(fā)明提供了一種圖像分割方法，所述方法包括:
[0007]檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息；
[0008]根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型；選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；
[0009]利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0010]上述方案中，優(yōu)選地，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域，包括:
[0011]獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素；
[0012]利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值；
[0013]利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值；
[0014]比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大??；
[0015]基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0016]上述方案中，優(yōu)選地，所述基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，包括:
[0017]若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表示；
[0018]若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。
[0019]上述方案中，優(yōu)選地，所述獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息，包括:
[0020]采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息；
[0021]將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0022]上述方案中，優(yōu)選地，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本，包括:
[0023]選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本；
[0024]所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本，包括:
[0025]選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。
[0026]上述方案中，優(yōu)選地，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型，包括:
[0027]統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型；
[0028]所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型，包括:
[0029]統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0030]上述方案中，優(yōu)選地，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域之后，所述方法還包括:
[0031]對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。
[0032]上述方案中，優(yōu)選地，所述方法還包括:
[0033]對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種:
[0034]調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
[0035 ]本發(fā)明還提供了一種圖像分割裝置，所述裝置包括:
[0036]傳感器，用于檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息；
[0037]處理器，用于根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型；選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；，利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0038]上述方案中，優(yōu)選地，所述處理器，還用于:
[0039]獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素；
[0040]利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值；
[0041 ]利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值；
[0042]比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大??；
[0043]基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0044]上述方案中，優(yōu)選地，所述處理器，還用于:
[0045]若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表示；
[0046]若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。
[0047]上述方案中，優(yōu)選地，所述傳感器，還用于:
[0048]采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息；
[0049]將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0050]上述方案中，優(yōu)選地，所述處理器，還用于:
[0051]選擇選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本；
[0052]選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。
[0053 ] 上述方案中，優(yōu)選地，所述處理器，還用于:
[0054]統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型；
[0055]統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0056]上述方案中，優(yōu)選地，所述裝置還包括:
[0057]濾波器，用于對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。
[0058]上述方案中，優(yōu)選地，所述處理器，還用于:
[0059]對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種:
[0060]調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
[0061]本發(fā)明提供的圖像分割方法及裝置，檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息;根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型;選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型;利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域;如此，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分割。
【附圖說明】
[0062]圖1為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割方法的實(shí)現(xiàn)流程示意圖；
[0063]圖2為本發(fā)明實(shí)施例建立皮膚模型和非皮膚模型的實(shí)現(xiàn)流程示意圖；
[0064]圖3為本發(fā)明實(shí)施例利用皮膚模型和非皮膚模型進(jìn)行圖像分割的實(shí)現(xiàn)流程示意圖；
[0065]圖4為本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行皮膚分割后進(jìn)行柔膚美白處理的實(shí)現(xiàn)流程示意圖；
[0066]圖5為使用皮膚分割技術(shù)與未使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果對(duì)比示意圖，圖5(a)為原始圖像，圖5(b)為使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果后的圖像，圖5(c)為未使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果后的圖像；
[0067]圖6為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖一；
[0068]圖7為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖二。
【具體實(shí)施方式】
[0069]為了能夠更加詳盡地了解本發(fā)明的特點(diǎn)與技術(shù)內(nèi)容，下面就現(xiàn)有技術(shù)中存在皮膚分割方法作簡要介紹。
[0070]目前，“C.Y.Lee et.al., An Algorithm for Automatic Skin Smooth inDigital Portraits,2009”論文中提到的皮膚分割技術(shù)是常用的皮膚分割方法，其主要流程是對(duì)于每張照片，進(jìn)行人臉檢測(cè)、人臉輪廓檢測(cè)獲得人臉生物信息后，確定已知的皮膚區(qū)域和背景區(qū)域，利用已知區(qū)域建立復(fù)雜的皮膚與背景的混合高斯模型，進(jìn)而利用模型進(jìn)行皮膚分割獲得全部皮膚區(qū)域。該方法分割精度高，對(duì)于不同膚色、光照、背景的自適應(yīng)性強(qiáng)，但是，但算法過于復(fù)雜，計(jì)算時(shí)間長，不能用于工程實(shí)踐。
[0071 ]具體的，在皮膚模型建立過程中，該方法至少存在下述問題:
[0072]1.建模算法整體復(fù)雜，計(jì)算量大。
[0073]2.使用人臉輪廓檢測(cè)方法，算法復(fù)雜、耗時(shí)高，算法性能不穩(wěn)定(受到人臉姿勢(shì)的影響非常大)，以錯(cuò)誤的結(jié)果作為輸入，會(huì)影響算法性能。
[0074]3.建立的模型復(fù)雜，建立混合高斯模型，需要利用期望最大化算法進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)間很長，實(shí)際使用中無法接受這么長的等待時(shí)間。
[0075]具體的，在皮膚模型分割過程中，該方法至少存在下述問題:
[0076]1.模型復(fù)雜，計(jì)算時(shí)間長。
[0077]2.后處理算法過于復(fù)雜，實(shí)際場(chǎng)合不能使用。
[0078]為了減少現(xiàn)有技術(shù)中皮膚分割方法對(duì)于多個(gè)復(fù)雜算法的依賴，如人臉輪廓檢測(cè)技術(shù)、高斯模型、期望最大化(EM，Expectat1n-maximizat1n)算法，在保證性能的同時(shí)，大幅降低算法復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)對(duì)于圖像的實(shí)時(shí)處理，本
【申請(qǐng)人】提出了下述實(shí)施例所述的圖像分割方法。
[0079]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)闡述，所附附圖僅供參考說明之用，并非用來限定本發(fā)明。
[0080]實(shí)施例一
[0081]圖1為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割方法的實(shí)現(xiàn)流程示意圖，在本發(fā)明一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述圖像分割方法主要包括以下步驟:
[0082]步驟101:檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0083]在一具體實(shí)施例中，所述獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息，可以包括:
[0084]采用人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息；
[0085]將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0086]這里，所述人臉檢測(cè)方法可以是現(xiàn)有技術(shù)中存在的任意的人臉檢測(cè)方法。通常情況下，采用人臉檢測(cè)方法進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，將通過該人臉檢測(cè)方法所確定的人臉區(qū)域在圖像中用人臉檢測(cè)框進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
[0087]這里，所述人臉檢測(cè)框中所圈定的人臉區(qū)域可以是與圖像中人臉區(qū)域完全相對(duì)應(yīng)的區(qū)域、或是圖像中人臉區(qū)域的一部分，如包含有眼睛、鼻子、嘴巴以及部分臉頰的區(qū)域、或含有眼睛、鼻子以及上嘴唇的區(qū)域。
[0088]步驟102:根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型；選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型。
[0089]在一具體實(shí)施例中，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本，可以包括:
[0090]選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本。
[0091]通常來說，人臉區(qū)域的中點(diǎn)為人臉中軸線上的一點(diǎn)，如鼻尖上的一點(diǎn)。
[0092]在一具體實(shí)施例中，所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本，可以包括:
[0093]選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。
[0094]這里，選擇眼睛區(qū)域，更能便于以所述眼睛區(qū)域?yàn)檩S線，向外選擇非人臉區(qū)域的外部區(qū)域，使得所選取的區(qū)域更具有對(duì)稱性。
[0095]優(yōu)選地，在一具體實(shí)施例中，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型，包括:
[0096]統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型。
[0097]如此，根據(jù)已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型，使得建立的皮膚模型更為精確。
[0098]優(yōu)選地，在一具體實(shí)施例中，所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型，包括:
[0099]統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0100]如此，根據(jù)已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型，使得建立的非皮膚模型更為精確。
[0101]步驟103:利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0102]優(yōu)選地，在一具體實(shí)施例中，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域，包括:
[0103]獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素；
[0104]利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值；
[0105]利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值；
[0106]比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大?。?br>[0107]基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0108]具體地，所述基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，包括:
[0109]若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表示；
[0110]若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。
[0111]例如，所述第一種顏色為白色，所述第二種顏色為黑色。這里，白色和黑色只是為了可視化而進(jìn)行的舉例，實(shí)際應(yīng)用中往往采用皮膚像素=1、非皮膚像素=0的數(shù)值方式，對(duì)皮膚像素和非皮膚像素進(jìn)行區(qū)分。
[0112]這里，用不同顏色來區(qū)分皮膚像素和非皮膚像素，更能使得區(qū)分出的皮膚區(qū)域與非皮膚區(qū)域具有可視化的效果。
[0113]上述方案中，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域之后，所述方法還包括:
[0114]對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。
[0115]這里，加入低通濾波的目的是為了更好消除錯(cuò)誤分類結(jié)果，同時(shí)使得后續(xù)使用中的效果更加自然。
[0116]也就是說，對(duì)于皮膚分割結(jié)果的后處理方法:對(duì)于皮膚分割的結(jié)果，進(jìn)行低通濾波，消除錯(cuò)誤分割結(jié)果，并使得分割結(jié)果更加自然的方法。
[0117]上述方案，所述方法還包括:
[0118]對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種:
[0119]調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
[0120]如此，由于采用簡單有效的方法對(duì)皮膚區(qū)域和皮膚區(qū)域進(jìn)行了分割，既為對(duì)皮膚區(qū)域或非皮膚區(qū)域圖像作進(jìn)一步處理爭(zhēng)取了時(shí)間，又能夠更好地針對(duì)皮膚區(qū)域或非皮膚區(qū)域進(jìn)行圖像處理。
[0121]在本發(fā)明實(shí)施例中，檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息;根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型;選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型;利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域;如此，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分割。
[0122]實(shí)施例二
[0123]圖2為本發(fā)明實(shí)施例建立皮膚模型和非皮膚模型的實(shí)現(xiàn)流程示意圖，在本發(fā)明一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述建立皮膚模型和非皮膚模型的流程的主要包括以下步驟:
[0124]步驟201:基于人臉檢測(cè)算法獲得人臉檢測(cè)框的寬度信息和高度信息。
[0125]這里，所述人臉檢測(cè)方法可以是現(xiàn)有技術(shù)中存在的任意的人臉檢測(cè)方法。通常情況下，采用人臉檢測(cè)方法進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，將通過該人臉檢測(cè)方法所確定的人臉區(qū)域在圖像中用人臉檢測(cè)框進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
[0126]本實(shí)施例中，設(shè)人臉檢測(cè)框的寬度信息和高度信息分別為Wf和Hf。
[0127]步驟202:在所述人臉檢測(cè)框中選擇皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0128]具體地，所述步驟202包括:
[0129]步驟202a:選擇人臉中部區(qū)域作為皮膚區(qū)域。
[0130]例如，所選擇的皮膚區(qū)域?yàn)橐粔K，在圖2中用SAl表示。
[0131]步驟202b:選擇眼睛區(qū)域以及人臉框外的區(qū)域作為非皮膚區(qū)域。
[0132]例如，共選擇了五塊非皮膚區(qū)域，在圖2中用SBl、SB2、SB3、SB4、SB5表示。
[0133]優(yōu)選地，所選的每一塊區(qū)域均為規(guī)則形狀的區(qū)域，如此，更便于識(shí)別和計(jì)算。
[0134]需要說明的是，具體選擇多少塊非皮膚區(qū)域，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行確定。通常來說，所選擇的塊數(shù)越多，最終生成的非皮膚區(qū)域模型越精確。
[0135]其中，每個(gè)選取的區(qū)域的寬度W和高度H，由人臉檢測(cè)框的Wf和Hf決定;W=A*Wf;H=B*Hf;其中，A、B為系數(shù)，每個(gè)區(qū)域的系數(shù)可以相同，也可以不同。
[0136]這里，需要說明的是，所述步驟202a與步驟202b可以同時(shí)進(jìn)行，也可以按照一定順序進(jìn)行，如步驟202a在前，步驟202b在后;或步驟202b在前，步驟202a在后。
[0137]步驟203:根據(jù)所選擇的皮膚區(qū)域中的每個(gè)區(qū)域的每個(gè)像素樣本建立皮膚模型，根據(jù)所選擇的非皮膚區(qū)域中的每個(gè)區(qū)域的每個(gè)像素樣本建立非皮膚模型。
[0138]具體地，所述步驟203包括:
[0139]步驟203a:選擇皮膚區(qū)域SAl中的每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型。
[0140]在一實(shí)施例中，建立皮膚模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域SAl中的每個(gè)像素樣本的顏色直方圖，將顏色直方圖作為貝葉斯概率模型，即皮膚模型。此時(shí)，貝葉斯概率模型的表示形式為H=把81:08瓜111|^丨161_(30101'1]++，其中，pixel_colorl表示皮膚區(qū)域的像素顏色。
[0141 ]在另一實(shí)施例中，建立皮膚模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域SAl中的每個(gè)像素樣本的紋理直方圖，將紋理直方圖作為貝葉斯概率模型，即皮膚模型。此時(shí)，貝葉斯概率模型的表示形式為!1=把81:08瓜111|^丨161_1611:1^61]++，其中，pixel_texture I表示皮膚區(qū)域的像素紋理。
[0142]步驟20315:選擇非皮膚區(qū)域381、382、383、384、385中的每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0143]在一實(shí)施例中，建立非皮膚模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域581、582、583、584、585中的每個(gè)像素樣本的顏色直方圖，將顏色直方圖作為貝葉斯概率模型，即非皮膚模型。此時(shí)，貝葉斯概率模型的表示形式為H=Histogram[pixel_color2]++，其中，pixel_color2表示非皮膚區(qū)域的像素顏色。
[0144]在另一實(shí)施例中，建立非皮膚模型時(shí)，統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域SBl、SB2、SB3、SB4、SB5中的每個(gè)像素樣本的紋理直方圖，將紋理直方圖作為貝葉斯概率模型，即非皮膚模型。此時(shí)，貝葉斯概率模型的表不形式為H = Histogram[pixel_texture 2]++，其中，pixel_texture 2表示非皮膚區(qū)域的像素紋理。
[0145]這里，需要說明的是，所述步驟203a與步驟203b可以同時(shí)進(jìn)行，也可以按照一定順序進(jìn)行，如步驟203a在前，步驟203b在后;或步驟203b在前，步驟203a在后。
[0146]當(dāng)然，實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)步驟203a中選用顏色直方圖時(shí)，步驟203b可選用顏色直方圖或紋理直方圖；當(dāng)步驟203a中選用紋理直方圖時(shí)，步驟203b可選用顏色直方圖或紋理直方圖。
[0147]如此，采用簡單有效的方法獲得皮膚區(qū)域與非皮膚區(qū)域，僅依靠人臉檢測(cè)結(jié)果，選取其中簡單的矩形區(qū)域，提取皮膚和非皮膚區(qū)域像素樣本，無需利用現(xiàn)有技術(shù)中復(fù)雜的人臉輪廓檢測(cè)方法。并且，利用簡單有效的模型進(jìn)行皮膚模型建模與皮膚區(qū)域分類，在保證性能的情況下，在保證性能的同時(shí)，大幅降低了算法復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)對(duì)于1080P圖像30fps的實(shí)時(shí)處理水平。
[0148]實(shí)施例三
[0149]圖3為本發(fā)明實(shí)施例利用皮膚模型和非皮膚模型進(jìn)行圖像分割的實(shí)現(xiàn)流程示意圖，在本發(fā)明一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述利用皮膚模型和非皮膚模型進(jìn)行圖像分割的流程的主要包括以下步驟:
[0150]步驟301:獲取原始圖像。
[0151]步驟302:利用皮膚模型和非皮膚模型分別求取所述原始圖像中的每個(gè)像素的概率值。
[0152]具體地，步驟302包括:
[0153]步驟302a:對(duì)于所述原始圖像中的每個(gè)像素，在皮膚模型中查找像素顏色或紋理對(duì)應(yīng)的概率值。
[0154]例如:對(duì)于貝葉斯模型，概率等于貝葉斯模型中對(duì)應(yīng)位置的值。
[0155]Pskin\Pixei = Histograml [pixel_color]
[0156]其中，Pskin\pixel表示利用皮膚模型得到的該像素的概率值，pixelcolor表示原始圖像中的像素;Histograml []表示貝葉斯模型。
[0157]步驟302b:對(duì)于所述原始圖像中的每個(gè)像素，在非皮膚模型中查找像素顏色或紋理對(duì)應(yīng)的概率值。
[0158]例如:對(duì)于貝葉斯模型，概率等于貝葉斯模型中對(duì)應(yīng)位置的值。
[0159]Pnon-skin\pixei = Histogram2 [pixel_color]
[0160]其中，P_-Skin\pixe3l表示利用非皮膚模型得到的該像素的概率值，pixelcolor表示原始圖像中的像素;Hist0gram2[]表示貝葉斯模型。[0161 ]步驟 303:判斷 PskirApixeI 是否大于 Pnon -skin\pixel? 如果是，將該像素判定為屬于皮膚區(qū)域，并用第一種顏色對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí);如果否，將該像素判定為屬于非皮膚區(qū)域，并用第二種顏色對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí)。
[0162]例如，所述第一種顏色為白色，所述第二種顏色為黑色。
[0163]步驟304:通過對(duì)PskirApixel與Pnon-SkirApixeI大小的判斷，得到初步分割結(jié)果。
[0164]如此，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素，根據(jù)這個(gè)像素顏色或紋理在兩個(gè)概率模型中的值相比較的結(jié)果，判斷該像素屬于皮膚像素還是非皮膚像素，能夠?qū)D像中的未知區(qū)域進(jìn)行快速分割。
[0165]這里，需要說明的是，執(zhí)行完步驟304之后，可以不執(zhí)行下述的步驟305。
[0166]步驟305:對(duì)于初步分割結(jié)果圖像進(jìn)行低通濾波，得到最終的分割結(jié)果。
[0167]這里，之所以執(zhí)行步驟305，是為了消除錯(cuò)誤分割結(jié)果，并使得分割結(jié)果更加自然。
[0168]例如，在經(jīng)對(duì)比標(biāo)號(hào)為304的圖和標(biāo)號(hào)為306的圖可知，標(biāo)號(hào)為305的圖的嘴巴中間有一小塊被誤識(shí)別為皮膚區(qū)域的白圈M，在經(jīng)過步驟305進(jìn)行低通濾波后，在標(biāo)號(hào)為306的圖中，顯然已經(jīng)沒有了白圈M。
[0169]如此，采用簡單的低通濾波后處理方式，能消除分割中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，同時(shí)保證后續(xù)方法(如柔膚美白方法)使用本方法皮膚分割結(jié)果，獲得的效果更加自然。
[0170]實(shí)施例四
[0171]為說明后續(xù)需求如何利用皮膚分割的結(jié)果，以美顏中的柔膚美白處理為例，結(jié)合皮膚分割結(jié)果進(jìn)行說明。
[0172]圖4為本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行皮膚分割后進(jìn)行柔膚美白處理的實(shí)現(xiàn)流程示意圖，在本發(fā)明一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述進(jìn)行皮膚分割后進(jìn)行柔膚美白處理的流程的主要包括以下步驟:
[0173]步驟401:獲取原始圖像，采用上述實(shí)施例所述圖像分割方法對(duì)所述原始圖像進(jìn)行皮膚分割處理，確定所述原始圖像中的皮膚區(qū)域與非皮膚區(qū)域。
[0174]步驟402:對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行顏色校正，使皮膚區(qū)域顏色變得紅潤美白。
[0175]具體地，顏色校正有多種方法，僅以Gamma校正方法為例:
[0176]像素P={B、G、R}，Gamma校正公式為:
[0177]Rnew=255*(Roid/255) γι；
[0178]Bnew=255*(Boid/255) γ2；
[0179]Gnew=255*(Goid/255) γ3；
[ΟΚΟ] γ 1、γ 2、γ 3為參數(shù)，不同的參數(shù)組合達(dá)到不同皮膚的顏色效果。RoicuBoicuGoid分別表示像素進(jìn)行顏色校正前的值，Rnew、Bnew、Gnew分別表示像素進(jìn)行顏色校正后的值，γ 1、γ
2、γ 3分別表示1^/2553^/2554^/255的多少次方。
[0181]步驟403:經(jīng)過顏色校正后，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素有兩個(gè)像素值Pnew={Rnew，G_，Β_}和PcadHRmGcadJcad}，利用皮膚分割概率結(jié)果進(jìn)行融合，確保只處理皮膚區(qū)域，得到美白結(jié)果。
[0182]具體地，利用皮膚分割概率結(jié)果進(jìn)行融合的計(jì)算公式為:
[01 83] Rfus1nl— O fus1nl* O skin氺Rnew+( I_ O fus1nl* O skin)*Roldl;
[01 84] Gfus1nl— O fus1nl* O skin氺Gnew+( I_ O fus1nl* O skin)*Goldl;[01 85] Bfus1nl— O fus1nl* O skin氺Bnew+( I_ O fus1nl* O skin)*Boldl;
[0186]其中，cof—為控制美白效果的融合參數(shù)；Oskin為皮膚分割結(jié)果對(duì)應(yīng)概率;Rcildl、BcildlXcildl分別表示像素進(jìn)行顏色校正前的值，Rnew、Bnew、G_分別表示像素進(jìn)行顏色校正后的值;Rfus1nl、Gfus1nl、Bfus1nl分力U表不像素進(jìn)彳丁 1?!?合后的值。
[0187]步驟404:將經(jīng)過美白處理的圖像經(jīng)過低通/帶通濾波器，通過低通/帶通濾波器進(jìn)行濾波處理。
[0188]具體的，利用低通/帶通濾波器，濾除人臉皮膚區(qū)域高頻的信息(色斑、痤瘡等)，保留光滑的皮膚區(qū)域，實(shí)現(xiàn)柔膚的效果。
[0189]其中，低通/帶通濾波器是經(jīng)典的圖像處理方法，多種低通、帶通濾波器均可用于算法，具有代表性的是高斯濾波、雙邊濾波。
[0190]步驟405:將通過低通/帶通濾波器進(jìn)行濾波處理的圖像，利用皮膚分割概率結(jié)果進(jìn)行融合，確保只處理皮膚區(qū)域，得到柔膚結(jié)果。
[0191]具體地，經(jīng)過低通或帶通濾波后，對(duì)于圖像中的每個(gè)像素有兩個(gè)像素值Pf={Rf，Gf，Bf}和Pcild2= {1?。1(12，6。1(12，B—}，利用皮膚分割概率結(jié)果進(jìn)行融合，確保只處理皮膚區(qū)域，得到柔膚結(jié)果。
[01 92] Rfus1n2 = O fus1n2* O skin*Rf+( 1_ O fus1n2* O skin)*Rold2 ;
[01 93] Gfus1n2 = O fus1n2* O skin*Gf+( 1_ W fus1n2* CO skin)*Gold2 ;
[01 94] Bfus1n2 = O fus1n2* O skin*Bf+( 1_ O fus1n2* O skin)*Bold2 ;
[0195]其中，ωfusiQn2為控制柔膚效果的融合參數(shù)；ω skin為皮膚分割結(jié)果對(duì)應(yīng)概率;Roid2、BmGcild2分別表示像素進(jìn)行美白處理之后濾波處理之前的值，Rf、Bf、Gf分別表示像素進(jìn)行濾波后的值;1^113:1。112、6|^:1。112、13|^:1。112分別表不像素在濾波處理之后進(jìn)行融合后的值。
[0196]圖5示出了使用皮膚分割技術(shù)與未使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果對(duì)比示意圖，如圖5所示，圖5(a)為原始圖像，圖5(b)為使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果后的圖像，圖5(c)為未使用皮膚分割技術(shù)的柔膚美白處理結(jié)果后的圖像。顯然，在圖5(b)中，使用了皮膚分割技術(shù)，進(jìn)行柔膚美白處理時(shí)僅僅對(duì)人的皮膚區(qū)域進(jìn)行了處理，其他區(qū)域與原始圖像一致;在圖5(c)中，未使用皮膚分割技術(shù)，對(duì)整張照片進(jìn)行柔膚美白處理，處理后人的眼睛、頭發(fā)以及背景區(qū)域也被處理，變得更加模糊。
[0197]實(shí)施例五
[0198]圖6為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖一，如圖6所示，所述圖像分割裝置包括:
[0199]傳感器61，用于檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息；
[0200]處理器62，用于根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型;選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；，利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0201]優(yōu)選地，所述處理器62，還用于:
[0202]獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素；
[0203]利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值；
[0204]利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值；
[0205]比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大?。?br>[0206]基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0207]優(yōu)選地，所述處理器62，還用于:
[0208]若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表示；
[0209]若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。
[0210]優(yōu)選地，所述傳感器61，還用于:
[0211 ]采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息；
[0212]將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0213]優(yōu)選地，所述處理器62，還用于:
[0214]選擇選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本；
[0215]選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。
[0216]優(yōu)選地，所述處理器62，還用于:
[0217]統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型；
[0218]統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0219]優(yōu)選地，所述圖像分割裝置還包括:
[0220]濾波器63，用于對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。
[0221 ]這里，所述濾波器可以為低通濾波器、帶通濾波器等。
[0222]優(yōu)選地，所述處理器62，還用于:
[0223]對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種:
[0224]調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
[0225]本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割裝置中各器件的功能，可參照前述圖像分割方法的相關(guān)描述而理解，本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割裝置中各器件，可通過實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例所述的功能的模擬電路而實(shí)現(xiàn)，也可以通過執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所述的功能的軟件在終端上的運(yùn)行而實(shí)現(xiàn)。
[0226]本實(shí)施例所述圖像分割裝置，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分害用簡單有效的方法獲得皮膚區(qū)域與非皮膚區(qū)域，僅依靠人臉檢測(cè)結(jié)果，選取其中簡單的矩形區(qū)域，提取皮膚和非皮膚區(qū)域像素樣本，無需利用現(xiàn)有技術(shù)中復(fù)雜的人臉輪廓檢測(cè)方法;并且，利用簡單有效的模型進(jìn)行皮膚模型建模與皮膚區(qū)域分類，在保證性能的情況下，在保證性能的同時(shí)，大幅降低了算法復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)對(duì)于1080P圖像30fps的實(shí)時(shí)處理水平;采用簡單的低通濾波后處理方式，消除分割中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，同時(shí)保證后續(xù)方法(如柔膚美白方法)使用本方法結(jié)果，獲得的效果更加自然。
[0227]實(shí)施例六
[0228]圖7為本發(fā)明實(shí)施例圖像分割裝置的結(jié)構(gòu)示意圖二，如圖7所示，所述圖像分割裝置包括:
[0229]檢測(cè)單元71，用于檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息；
[0230]模型建立單元72，用于根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型;選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；
[0231]分割單元73，用于利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0232]上述方案中，所述分割單元73，還用于:
[0233]獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素；
[0234]利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值；
[0235]利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值；
[0236]比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大??；
[0237]基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。
[0238]優(yōu)選地，所述分割單元73基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，包括:
[0239]若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表示；
[0240]若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。
[0241]優(yōu)選地，所述檢測(cè)單元71，還用于:
[0242]采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息；
[0243]將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。
[0244]優(yōu)選地，所述模型建立單元72，包括:
[0245]第一選擇單元721，用于選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本；
[0246]第一選擇單元722，用于選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。
[0247]優(yōu)選地，所述模型建立單元72，還包括:
[0248]第一建立單元723，用于統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型；
[0249]第二建立單元724，用于統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。
[0250]優(yōu)選地，所述圖像分割裝置還包括:
[0251]濾波單元74，用于對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。
[0252]優(yōu)選地，所述圖像分割裝置還包括:
[0253]處理單元75，用于對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種:
[0254]調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
[0255]本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割裝置中各器件的功能，可參照前述圖像分割方法的相關(guān)描述而理解，本發(fā)明實(shí)施例的圖像分割裝置中各器件，可通過實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例所述的功能的模擬電路而實(shí)現(xiàn)，也可以通過執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例所述的功能的軟件在終端上的運(yùn)行而實(shí)現(xiàn)。
[0256]所述圖像分割裝置中的檢測(cè)單元71、模型建立單元72、分割單元73、濾波單元74、處理單元75的具體結(jié)構(gòu)均可對(duì)應(yīng)于處理器。所述處理器具體的結(jié)構(gòu)可以為中央處理器(CPU,Central Processing Unit)、微處理器(MCU，Micro Controller Unit)、數(shù)字信號(hào)處理器(DSP，Digital Signal Processing)或可編程邏輯器件(PLC，Programmable LogicController)等具有處理功能的電子元器件或電子元器件的集合。其中，所述處理器包括可執(zhí)行代碼，所述可執(zhí)行代碼存儲(chǔ)在存儲(chǔ)介質(zhì)中，所述處理器可以通過總線等通信接口與所述存儲(chǔ)介質(zhì)中相連，在執(zhí)行具體的各模塊的對(duì)應(yīng)功能時(shí)，從所述存儲(chǔ)介質(zhì)中讀取并運(yùn)行所述可執(zhí)行代碼。所述存儲(chǔ)介質(zhì)用于存儲(chǔ)所述可執(zhí)行代碼的部分優(yōu)選為非瞬間存儲(chǔ)介質(zhì)。
[0257]所述檢測(cè)單元71、模型建立單元72、分割單元73、濾波單元74、處理單元75可以集成對(duì)應(yīng)于同一處理器，或分別對(duì)應(yīng)不同的處理器；當(dāng)集成對(duì)應(yīng)于同一處理器時(shí)，所述處理器采用時(shí)分處理所述檢測(cè)單元71、模型建立單元72、分割單元73、濾波單元74、處理單元75對(duì)應(yīng)的功能。
[0258]本實(shí)施例所述圖像分割裝置，能對(duì)圖像中的皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域進(jìn)行快速分害用簡單有效的方法獲得皮膚區(qū)域與非皮膚區(qū)域，僅依靠人臉檢測(cè)結(jié)果，選取其中簡單的矩形區(qū)域，提取皮膚和非皮膚區(qū)域像素樣本，無需利用現(xiàn)有技術(shù)中復(fù)雜的人臉輪廓檢測(cè)方法;并且，利用簡單有效的模型進(jìn)行皮膚模型建模與皮膚區(qū)域分類，在保證性能的情況下，在保證性能的同時(shí)，大幅降低了算法復(fù)雜度，實(shí)現(xiàn)對(duì)于1080P圖像30fps的實(shí)時(shí)處理水平;采用簡單的低通濾波后處理方式，消除分割中出現(xiàn)的錯(cuò)誤，同時(shí)保證后續(xù)方法(如柔膚美白方法)使用本方法結(jié)果，獲得的效果更加自然。
[0259]在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的方法、裝置和電子設(shè)備，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。以上所描述的設(shè)備實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，如:多個(gè)單元或組件可以結(jié)合，或可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另外，所顯示或討論的各組成部分相互之間的耦合、或直接耦合、或通信連接可以是通過一些接口，設(shè)備或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性的、機(jī)械的或其它形式的。
[0260]上述作為分離部件說明的單元可以是、或也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是、或也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上;可以根據(jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。
[0261 ]另外，在本發(fā)明各實(shí)施例中的各功能單元可以全部集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各單元分別單獨(dú)作為一個(gè)單元，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中；上述集成的單元既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用硬件加軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)。
[0262]本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解:實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關(guān)的硬件來完成，前述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行包括上述方法實(shí)施例的步驟;而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括:移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備、只讀存儲(chǔ)器(R0M，Read_0nly Memory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM ,Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。
[0263]或者，本發(fā)明實(shí)施例上述集成的單元如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，也可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對(duì)現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器、或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括:移動(dòng)存儲(chǔ)設(shè)備、ROM、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。
[0264]以上所述，僅為本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種圖像分割方法，所述方法包括: 檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息； 根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型；選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型； 利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域，包括: 獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素； 利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值； 利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值； 比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大?。?基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，包括: 若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表不； 若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息，包括: 采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息； 將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本，包括: 選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本； 所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本，包括: 選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型，包括: 統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型； 所述選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型，包括: 統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域之后，所述方法還包括: 對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括: 對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種: 調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。9.一種圖像分割裝置，所述裝置包括: 傳感器，用于檢測(cè)圖像中的人臉區(qū)域，獲取人臉區(qū)域的區(qū)域信息； 處理器，用于根據(jù)所述區(qū)域信息，選擇已知的皮膚區(qū)域的像素樣本建立皮膚模型;選擇已知的非皮膚區(qū)域的像素樣本建立非皮膚模型；，利用所述皮膚模型和所述非皮膚模型將圖像分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述處理器，還用于: 獲取人臉區(qū)域中的每個(gè)像素； 利用皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第一概率值； 利用非皮膚模型確定所述每個(gè)像素的顏色或紋理對(duì)應(yīng)的第二概率值； 比較每個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的第一概率值與第二概率值的大??； 基于比較結(jié)果確定所述每個(gè)像素是屬于皮膚像素還是非皮膚像素，將所述人臉區(qū)域分割為皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域。11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述處理器，還用于: 若第一概率值大于第二概率值，判定像素屬于皮膚像素，并將皮膚像素用第一種顏色表不； 若第一概率值小于等于第二概率值，判定像素屬于非皮膚像素，并將非皮膚像素用第二種顏色表示;其中，所述第二種顏色與所述第一種顏色是不同的顏色。12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述傳感器，還用于: 采用任意的人臉檢測(cè)方法確定人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息； 將所述人臉檢測(cè)框的位置信息和長度信息作為人臉區(qū)域的區(qū)域信息。13.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述處理器，還用于: 選擇選擇以所述人臉區(qū)域的中點(diǎn)為中心的一部分區(qū)域作為皮膚區(qū)域樣本； 選擇所述人臉區(qū)域中的眼睛區(qū)域以及所述人臉區(qū)域的外部區(qū)域作為非皮膚區(qū)域樣本。14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述處理器，還用于: 統(tǒng)計(jì)皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為皮膚模型； 統(tǒng)計(jì)非皮膚區(qū)域中每個(gè)像素樣本的顏色或紋理的直方圖，作為非皮膚模型。15.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括: 濾波器，用于對(duì)皮膚區(qū)域和非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行低通濾波處理。16.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述處理器，還用于: 對(duì)皮膚區(qū)域和/或非皮膚區(qū)域的圖像進(jìn)行處理，其中，處理方式至少包括下述中的一種或幾種: 調(diào)色、摳圖、合成、明暗修改、彩度修改、色度修改、添加特殊效果、編輯、修復(fù)。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK105869159SQ201610180610
【公開日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年3月28日
【發(fā)明人】劉楠
【申請(qǐng)人】聯(lián)想(北京)有限公司