(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号(10)申请公布号 CN 104881853 A (43)申请公布日(43)申请公布日 2015.09.02
(21)申请号 201510280619.7(22)申请日 2015.05.28
(71)申请人厦门美图之家科技有限公司
地址361008 福建省厦门市火炬高新区创业
园创业大厦112室(72)发明人张伟 陈星 傅松林 叶志鸿(51)Int.Cl.
G06T 5/40(2006.01)G06K 9/00(2006.01)
权利要求书2页 说明书4页 附图2页
(54)发明名称
一种基于色彩概念化的肤色矫正方法和系统(57)摘要
本发明公开了一种基于色彩概念化的肤色矫正方法和系统，其通过对待处理图像进行人脸识别得到人脸区域，并对识别到的人脸区域进行亮度评估，若评估结果为暗图则进一步对待处理图像进行亮度增强处理，然后利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数，最后利用所述的色彩传递参数将待处理图像的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像；效果更好、更自然、更稳定，并且运行效率更高，可以达到实时美容的效果，适合运用到手机、相机或者APP等场景中，来实现实时美容或者对图像美容等功能。
C N 1 0 4 8 8 1 8 5 3 A CN 104881853 A
权 利 要 求 书
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1.一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；20.对识别到的人脸区域进行亮度评估；
30.根据亮度评估结果判断待处理图像是否为暗图，若是暗图则进一步对待处理图像进行亮度增强处理；
40.利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；
50.对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。
2.根据权利要求1所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的步骤10中对待处理图像进行人脸识别得到人脸区域，主要是通过人脸特征的定位获得人脸的大致区域位置，并得到包围人脸的矩形框作为待处理的人脸区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的步骤20中对识别到的人脸区域进行亮度评估，主要是采用遍历的方式访问所述人脸区域的每一个像素点，并统计每一个灰度级上的像素点的个数，从而计算得到人脸区域的灰度直方图，然后从0至127累加直方图的每一项，并计算累加后直方图的总像素灰度值与累加前直方图的总像素灰度值的比值，比值大于0.5，则说明是暗图，反之则不是暗图。
4.根据权利要求1所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的步骤30中对待处理图像进行亮度增强处理，主要是采用以下增强处理方法中的一种或一种以上的组合：直方图均衡、Retinex增强或泊松方程增强。
5.根据权利要求1所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的步骤40中利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，主要是将所述的人脸区域的像素点的颜色值从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并对每个像素点的H通道的颜色值进行直方图统计，得到色调直方图。
6.根据权利要求5所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的40中根据色调统计结果计算出色彩传递参数，主要是利用所述的色调直方图计算它的累积和函数，并利用累积和函数来拟合高斯分布，得到高斯函数中的均值和方差，将该均值和方差作为色彩传递参数。
7.根据权利要求6所述的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于：所述的步骤50中利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，主要是通过预设期望肤色所对应的均值和方差，将步骤40中计算出的原始肤色所对应的H通道的均值和方差替换为预设的期望肤色所对应的均值和方差，再将所述的人脸区域的像素点的颜色值从HSV色彩空间转换为RGB色彩空间，得到效果图像。
8.一种基于色彩概念化的肤色矫正系统，其特征在于，其包括：人脸识别模块，其对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；亮度评估模块，其对识别到的人脸区域进行亮度评估；亮度增强模块，其在根据亮度评估结果判断待处理图像为暗图时进一步对待处理图像进行亮度增强处理；
色彩概念化模块，其利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，
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权 利 要 求 书
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并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；
肤色矫正模块，其对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。
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说 明 书
一种基于色彩概念化的肤色矫正方法和系统
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技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是一种基于色彩概念化的肤色矫正方法及其应用该方法的系统。
[0001]
背景技术
近年来，随着电子产品的迅速发展，手机已经不满足于只被用作通讯工具，现在的
智能机已然结合通讯、社交、娱乐、学习和拍照等功能与一身。尤其是拍照功能，已经不断逼近相机水平，于是自拍成了广大电子产品用户——特别是女性生活中常见的活动。为了提高自拍效果，让人们拍出更美的照片，各种图像美容算法应运而生，并且许多互联网企业也致力于研发各种图像美容的APP，提供给用户使用。
[0003] 色彩概念化(Color Conceptualization)的算法是色彩传递算法的拓展和延伸。其中，“概念化”是指通过对大量图像进行聚类后提取出的若干色调分布模型，色彩概念化即是对输入图像的色调分布的调整，使其与指定的模板图像具有相似的色调分布，从而具有相同的氛围，但传统的色彩概念化算法若直接应用于图像美容，特别是应用于肤色矫正，容易产生色彩不连贯的问题，导致肤色与图像的整体色调相分离，使得美化后的图像产生失真的效果。
[0002]
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种基于色彩概念化的肤色矫正方法和系统，通
过对传统的色彩概念化算法进行预处理和改进处理，使得肤色矫正后的效果更自然。[0005] 为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：[0006] 一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：[0007] 10.对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；[0008] 20.对识别到的人脸区域进行亮度评估；
[0009] 30.根据亮度评估结果判断待处理图像是否为暗图，若是暗图则进一步对待处理图像进行亮度增强处理；
[0010] 40.利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；
[0011] 50.对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。[0012] 优选的，所述的步骤10中对待处理图像进行人脸识别得到人脸区域，主要是通过人脸特征的定位获得人脸的大致区域位置，并得到包围人脸的矩形框作为待处理的人脸区域。
[0004]
优选的，所述的步骤20中对识别到的人脸区域进行亮度评估，主要是采用遍历的
方式访问所述人脸区域的每一个像素点，并统计每一个灰度级上的像素点的个数，从而计算得到人脸区域的灰度直方图，然后从0至127累加直方图的每一项，并计算累加后直方图
[0013]
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说 明 书
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的总像素灰度值与累加前直方图的总像素灰度值的比值，比值大于0.5，则说明是暗图，反之则不是暗图。[0014] 优选的，所述的步骤30中对待处理图像进行亮度增强处理，主要是采用以下增强处理方法中的一种或一种以上的组合：直方图均衡、Retinex增强或泊松方程增强。[0015] 优选的，所述的步骤40中利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，主要是将所述的人脸区域的像素点的颜色值从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并对每个像素点的H通道的颜色值进行直方图统计，得到色调直方图。[0016] 优选的，所述的40中根据色调统计结果计算出色彩传递参数，主要是利用所述的色调直方图计算它的累积和函数，并利用累积和函数来拟合高斯分布，得到高斯函数中的均值和方差，将该均值和方差作为色彩传递参数。[0017] 优选的，所述的步骤50中利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，主要是通过预设期望肤色所对应的均值和方差，将步骤40中计算出的原始肤色所对应的H通道的均值和方差替换为预设的期望肤色所对应的均值和方差，再将所述的人脸区域的像素点的颜色值从HSV色彩空间转换为RGB色彩空间，得到效果图像。[0018] 另外，本发明还提供了一种基于色彩概念化的肤色矫正系统，其特征在于，其包括：
[0019] 人脸识别模块，其对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；[0020] 亮度评估模块，其对识别到的人脸区域进行亮度评估；[0021] 亮度增强模块，其在根据亮度评估结果判断待处理图像为暗图时进一步对待处理图像进行亮度增强处理；[0022] 色彩概念化模块，其利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；[0023] 肤色矫正模块，其对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。[0024] 本发明的有益效果是：
[0025] 本发明的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法和系统，其通过对待处理图像进行人脸识别得到人脸区域，并对识别到的人脸区域进行亮度评估，若评估结果为暗图则进一步对待处理图像进行亮度增强处理，然后利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数，最后利用所述的色彩传递参数将待处理图像的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像；本发明通过对待处理图像进行预处理，对弱光下的暗图进行亮度增强，使得肤色矫正后的效果与环境亮度效果相匹配，使图像更自然；通过色彩概念化的算法进行肤色矫正，效果更好更稳定，并且克服了传统肤色美容算法的线性变换的局限性，通过色彩概念化算法将肤色从任意一种色调转换为预设的期望色调，运行效率更高，可以达到实时美容的效果，适合运用到手机、相机或者APP等场景中，来实现实时美容或者对图像美容等功能。附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
[0026]
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说 明 书
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图1为本发明一种基于色彩概念化的肤色矫正方法的流程简图；[0028] 图2为本发明一种基于色彩概念化的肤色矫正系统的结构示意图。
具体实施方式
[0029] 为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0030] 如图1所示，本发明的一种基于色彩概念化的肤色矫正方法，其包括以下步骤：[0031] 10.对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；[0032] 20.对识别到的人脸区域进行亮度评估；
[0033] 30.根据亮度评估结果判断待处理图像是否为暗图，若是暗图则进一步对待处理图像进行亮度增强处理；
[0034] 40.利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；
[0035] 50.对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。
[0036] 所述的步骤10中对待处理图像进行人脸识别得到人脸区域，主要是通过人脸特征的定位获得人脸的大致区域位置，并得到包围人脸的矩形框作为待处理的人脸区域；其中人脸识别的算法主要采用现有技术，例如，基于人脸特征点的识别算法，基于整幅人脸图像的识别算法，基于模板的识别算法，利用神经网络进行识别的算法，等等，这里不进行赘述。
[0037] 所述的步骤20中对识别到的人脸区域进行亮度评估，本实施例中主要是采用遍历的方式访问所述人脸区域的每一个像素点，并统计每一个灰度级上的像素点的个数，从而计算得到人脸区域的灰度直方图，然后从0至127累加直方图的每一项，并计算累加后直方图的总像素灰度值与累加前直方图的总像素灰度值的比值，比值大于0.5，则说明是暗图，反之则不是暗图。
[0038] 所述的步骤30中对待处理图像进行亮度增强处理，主要是采用以下增强处理方法中的一种或一种以上的组合：直方图均衡、Retinex增强或泊松方程增强，本实施例中优选为Retinex增强方法。
[0039] 所述的步骤40中利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，主要是将所述的人脸区域的像素点的颜色值从RGB色彩空间转换为HSV色彩空间，并对每个像素点的H通道的颜色值进行直方图统计，得到色调直方图；所述的40中根据色调统计结果计算出色彩传递参数，主要是利用所述的色调直方图计算它的累积和函数，并利用累积和函数来拟合高斯分布，得到高斯函数中的均值和方差，将该均值和方差作为色彩传递参数。
[0040] 本实施例中，色调统计的计算公式如下：
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其中，H(p)、S(p)、V(p)分别为待处理图像的人脸区域中的像素点p的色调值、饱和度、亮度值；i是整数且i∈[1,360]。
[0043] 所述的步骤50中利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，主要是通过预设期望肤色所对应的均值和方差，将步骤40中计算出的原始肤色所对应的H通道的均值和方差替换为预设的期望肤色所对应的均值和方差，再将所述的人脸区域的像素点的颜色值从HSV色彩空间转换为RGB色彩空间，得到效果图像。[0044] 需要说明的是，所述的步骤50中对所述的人脸区域进行肤色识别得到原始肤色，并不是需要严格按照步骤编号顺序执行，也可以在步骤50之前的任意一个步骤中执行，例如在步骤10中得到人脸区域后直接进行肤色识别。[0045] 如图2所示，本发明还提供了一种基于色彩概念化的肤色矫正系统，其包括：[0046] 人脸识别模块A，其对待处理图像进行人脸识别，得到人脸区域；[0047] 亮度评估模块B，其对识别到的人脸区域进行亮度评估；[0048] 亮度增强模块C，其在根据亮度评估结果判断待处理图像为暗图时进一步对待处理图像进行亮度增强处理；[0049] 色彩概念化模块D，其利用色彩概念化算法对所述的人脸区域的像素点进行色调统计，并根据色调统计结果计算出色彩传递参数；[0050] 肤色矫正模块E，其对所述的人脸区域进行肤色识别，得到原始肤色，再利用所述的色彩传递参数将所述的原始肤色转换成期望肤色，得到效果图像。[0051] 需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。并且，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。[0052] 上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
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