一种美颜处理方法及装置与流程

本发明实施例涉及图像数据处理领域，尤其涉及一种美颜处理方法及装置。

背景技术：

目前，智能移动终端上都装有一些美颜应用，这些美颜应用可对图像中的人脸进行美颜处理，当用户在使用智能终端录制直播的时候，往往希望对自己的皮肤进行处理，例如把皮肤的毛孔、粉刺，等粗糙的地方磨平，获得更好的视觉效果。所以，具体上，程序需要对摄像头采集的图像进行处理，用算法把不光滑的地方磨平，但同时要保留图像的边缘和细节。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：一般传统上进行美颜处理的算法，计算量太大，难以在性能相对PC(个人计算机)差很多的移动端上实现实时的美颜。并且在具体实现美颜处理的时候，往往是使用CPU(中央处理器)串行的处理，无法发挥现在多核处理器的性能，因此简单的把这些算法移植到移动端，完全无法达到实时的处理速度。

技术实现要素：

为了克服现有技术中相关产品的不足，本发明实施例提出一种美颜处理方法及装置，解决现有的移动终端无法实现实时的美颜处理，或需要复杂的过程来进行美颜处理的缺点。

本发明实施例解决其技术问题所采用的技术方案是：

本发明实施例提供了一种美颜处理方法，包括：根据实时获取的图像数据绘制第一纹理；对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理；根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理。

作为本发明实施例的进一步改进，所述对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理包括：根据预设的采样阈值对所述第一纹理进行采样；保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理。

作为本发明实施例的进一步改进，在所述根据预设的采样阈值对所述第一纹理进行采样之前，所述方法还包括：对采样速度进行优化。

作为本发明实施例的进一步改进，所述对采样速度进行优化包括：对所述第一纹理进行区域的划分；在每个所划分的区域内，选择一定比例的像素点作为采样点。

作为本发明实施例的进一步改进，在所述根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理之后，所述方法还包括：对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码。

本发明实施例提供了一种美颜处理装置，包括：第一纹理模块，用于根据实时获取的图像数据绘制第一纹理；采样处理模块，用于对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理；第二纹理模块，用于根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理。

作为本发明实施例的进一步改进，所述采样处理模块包括：采样单元，用于根据预设的采样阈值对所述第一纹理进行采样；执行单元，用于保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理。

作为本发明实施例的进一步改进，所述采样处理模块还包括优化单元，用于对采样速度进行优化。

作为本发明实施例的进一步改进，所述优化单元具体用于：对所述第一纹理进行区域的划分；在每个所划分的区域内，选择一定比例的像素点作为采样点。

作为本发明实施例的进一步改进，所述装置还包括加工处理模块，用于对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码。

与现有技术相比，本发明有以下优点：

本发明实施例根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码，通过该过程，可以在移动终端上对图像进行实时的美颜处理，速度快且效果明显，同时对美颜处理后的图像数据可以进一步进行加工处理，使用户获得更好的使用体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明所述美颜处理方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明所述美颜处理方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明所述美颜处理装置第一实施例的结构示意图；

图4为本发明所述美颜处理装置第二实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。

实施例一

参阅图1所示，为本发明所述美颜处理方法第一实施例的流程示意图，所述美颜处理方法应用于移动终端，所述移动终端包括但不限于手机、平板设备等，所述美颜处理方法包括以下步骤：

S101：根据实时获取的图像数据绘制第一纹理。

在本发明实施例中，所述图像数据通过移动终端的光学设备获取，所述光学设备包括摄像头、相机镜头等，所述图像数据是实时获取，根据所述实时获取的图像数据所绘制的第一纹理也是实时更新的。

S102：对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理。

所述美颜处理是指利用高斯模糊算法对采样的像素点进行处理，使获得的图像在保留轮廓、边缘等细节的同时，除去图像中不规则的部分使图像变得平滑，实现磨皮等美颜效果。

在本发明实施例中，上述步骤S102的美颜处理在移动终端的GPU(Graphics Processing Unit图形处理器)上进行，相比于常规的通过CPU串行处理方式实现美颜处理，利用GPU可以发挥多核处理器的高性能，获取更快的数据处理速度。

S103：根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理。

所述第一纹理和第二纹理均是将图像数据绘制到事先准备的基础纹理上制成，所述基础纹理用于存储图像数据。

在本发明实施例中，所述美颜处理方法根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，通过该过程，可以在移动终端上对图像进行实时的美颜处理，速度快且效果明显，使用户获得更好的使用体验。

实施例二

在上述实施例的基础上，为本发明所述美颜处理方法第一实施例的流程示意图，所述美颜处理方法应用于移动终端，所述移动终端包括但不限于手机、平板设备等，所述美颜处理方法包括以下步骤：

S201：根据实时获取的图像数据绘制第一纹理。

在本发明实施例中，所述图像数据通过移动终端的光学设备获取，所述光学设备包括摄像头、相机镜头等，所述图像数据是实时获取，根据所述实时获取的图像数据所绘制的第一纹理也是实时更新的。

S202：对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理。

可选的，本发明实施例对采样速度进行优化，由于GPU的数据处理速度很快，但图像采样的速度很慢，为了提高美颜处理的速度，需要对采样速度进行优化，所述对采样速度进行优化具体包括：

对所述第一纹理进行区域的划分，根据所述第一纹理的像素点分布情况进行合理的区域的划分，使各个区域内的像素点均匀分布，所述区域划分的数量、大小等无限制，根据实际情况自行选择；

在每个所划分的区域内，选择一定比例的像素点作为采样点，由于有的图像数据内包含的像素点过多，如果全部进行采样处理会使用较长的时间而无法达到实时美颜处理的功能，因此实际应用中，可以在划分的各个区域内选择一定比例的像素点作为采样点，例如选择四分之一的比例，假如高斯模糊算法中的模糊半径设定为5，那么需要计算的像素点的数量为(5+5-1)*(5+5-1)＝81个，假如划分的区域为正方形，有4个像素分布在所述正方形的4个顶点上，选择四分之一比例的像素点即选择1个像素点，那么此时需要计算的像素点的个数为5*5＝25个，在采样点的数量减少的同时，采样速度明显加快，由于合理的进行区域的划分，即便是采样点的数量减少，图像的细节上也不会出现过于模糊的情况；所述像素点的选择比例根据实际需求进行选择，本发明实施例对此无限制。

可选的，本发明实施例根据预设的采样阈值对所述第一纹理进行采样，由于利用高斯模糊算法对图像进行处理时不会保留细节，为了不使处理后的图像过于的模糊，需要设置一个采样阈值，即采样点与所述第一纹理中原点像素值的差值不应超过所述采样阈值，所述采用阈值根据实际情况进行设置。

可选的，本发明实施例保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理；本发明实施例仅保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，这样可以保证在美颜处理后的图像过于的模糊，同时，在利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理之前，还需要设置一个权重矩阵，每个保存的采样点都要与对应的权重做积获得图像的卷积，根据所述图像的卷积确定各个采样点的的占比，最后利用高斯模糊算法即通过加权平均的计算方法来对所有的采样点进行处理，获得的最终结果即为美颜处理后的图像。

由于所述图像数据是基于RGB(三原色，红绿蓝)颜色，因此需要对三个颜色分量进行分别处理，即先对R(RED红色)的采样点进行处理，然后依次对G(GREEN绿色)、B(BLUE蓝色)进行处理，综合上述三个分量的处理结果即为最终的处理结果。

S203：根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理。

所述第一纹理和第二纹理均是将图像数据绘制到事先准备的基础纹理上制成，所述基础纹理用于存储图像数据。

S204：对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码。

在获得第二纹理后，根据用户的需求对所述第二纹理进行加工处理，用户可以通过相应的工具对所述第二纹理进行加工处理，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码，所述预览展示用于用户查看实时美颜的图像结果，所述视频编码通过编码器对持续获取的美颜图像制成的视频进行编码等操作。

在本发明实施例中，所述美颜处理方法根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码，通过该过程，可以在移动终端上对图像进行实时的美颜处理，速度快且效果明显，同时对美颜处理后的图像数据可以进一步进行加工处理，使用户获得更好的使用体验。

实施例三

参阅图3所示，为本发明所述美颜处理装置第一实施例的结构示意图，所述美颜处理装置应用于移动终端，所述移动终端包括但不限于手机、平板设备等，所述美颜处理装置包括：第一纹理模块1、采样处理模块2以及第二纹理模块3。

所述第一纹理模块1用于根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，在本发明实施例中，所述图像数据通过移动终端的光学设备获取，所述光学设备包括摄像头、相机镜头等，所述图像数据是实时获取，根据所述实时获取的图像数据所绘制的第一纹理也是实时更新的。

所述采样处理模块2用于对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，所述美颜处理是指利用高斯模糊算法对采样的像素点进行处理，使获得的图像在保留轮廓、边缘等细节的同时，除去图像中不规则的部分使图像变得平滑，实现磨皮等美颜效果。

在本发明实施例中，所述采样处理模块2位于移动终端的GPU上，相比于常规的通过CPU串行处理方式实现美颜处理，利用GPU可以发挥多核处理器的高性能，获取更快的数据处理速度。

所述采样处理模块2用于根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，所述第一纹理和第二纹理均是将图像数据绘制到事先准备的基础纹理上制成，所述基础纹理用于存储图像数据。

在本发明实施例中，所述美颜处理装置通过第一纹理模块1根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，采样处理模块2对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，第二纹理模块3根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，通过该过程，可以在移动终端上对图像进行实时的美颜处理，速度快且效果明显，使用户获得更好的使用体验。

实施例四

在上述实施例的基础上，参阅图4所示，为本发明所述美颜处理装置第二实施例的结构示意图，所述美颜处理装置应用于移动终端，所述移动终端包括但不限于手机、平板设备等，所述美颜处理装置包括：第一纹理模块1、采样处理模块2、第二纹理模块3以及加工处理模块4。

所述第一纹理模块1用于根据实时获取的图像数据绘制第一纹理。

所述采样处理模块2对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理；所述采样处理模块2包括优化单元21、采样单元22以及执行单元23。

所述优化单元21用于对采样速度进行优化，由于GPU的数据处理速度很快，但图像采样的速度很慢，为了提高美颜处理的速度，需要所述优化单元21对采样速度进行优化，所述对采样速度进行优化具体包括：

对所述第一纹理进行区域的划分，根据所述第一纹理的像素点分布情况进行合理的区域的划分，使各个区域内的像素点均匀分布，所述区域划分的数量、大小等无限制，根据实际情况自行选择；

在每个所划分的区域内，选择一定比例的像素点作为采样点，由于有的图像数据内包含的像素点过多，如果全部进行采样处理会使用较长的时间而无法达到实时美颜处理的功能，因此实际应用中，可以在划分的各个区域内选择一定比例的像素点作为采样点，例如选择四分之一的比例，假如高斯模糊算法中的模糊半径设定为5，那么需要计算的像素点的数量为(5+5-1)*(5+5-1)＝81个，假如划分的区域为正方形，有4个像素分布在所述正方形的4个顶点上，选择四分之一比例的像素点即选择1个像素点，那么此时需要计算的像素点的个数为5*5＝25个，在采样点的数量减少的同时，采样速度明显加快，由于合理的进行区域的划分，即便是采样点的数量减少，图像的细节上也不会出现过于模糊的情况；所述像素点的选择比例根据实际需求进行选择，本发明实施例对此无限制。

所述采样单元22用于根据预设的采样阈值对所述第一纹理进行采样，由于利用高斯模糊算法对图像进行处理时不会保留细节，为了不使处理后的图像过于的模糊，需要设置一个采样阈值，即采样点与所述第一纹理中原点像素值的差值不应超过所述采样阈值，所述采用阈值根据实际情况进行设置。

所述执行单元23用于保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理；所述执行单元23仅保存与所述第一纹理中原点像素值的差值不超过所述采样阈值的采样点，这样可以保证在美颜处理后的图像过于的模糊，同时，在利用高斯模糊算法对保存的采样点进行处理之前，还需要设置一个权重矩阵，每个保存的采样点都要与对应的权重做积获得图像的卷积，根据所述图像的卷积确定各个采样点的的占比，最后利用高斯模糊算法即通过加权平均的计算方法来对所有的采样点进行处理，获得的最终结果即为美颜处理后的图像。

由于所述图像数据是基于RGB(三原色，红绿蓝)颜色，因此需要对三个颜色分量进行分别处理，即先对R(RED红色)的采样点进行处理，然后依次对G(GREEN绿色)、B(BLUE蓝色)进行处理，综合上述三个分量的处理结果即为最终的处理结果。

所述第二纹理模块3用于根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理。

所述加工处理模块4用于对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码；在获得第二纹理后，根据用户的需求对所述第二纹理进行加工处理，用户可以通过相应的工具对所述第二纹理进行加工处理，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码，所述预览展示用于用户查看实时美颜的图像结果，所述视频编码通过编码器对持续获取的美颜图像制成的视频进行编码等操作。

在本发明实施例中，所述美颜处理装置通过第一纹理模块1根据实时获取的图像数据绘制第一纹理，采样处理模块2对所述第一纹理进行采样，根据采样结果对所述第一纹理进行美颜处理，第二纹理模块3根据所述第一纹理进行美颜处理后的数据绘制第二纹理，加工处理模块4对所述第二纹理进行加工处理，其中，所述加工处理的方式包括预览展示或视频编码，通过该过程，可以在移动终端上对图像进行实时的美颜处理，速度快且效果明显，同时对美颜处理后的图像数据可以进一步进行加工处理，使用户获得更好的使用体验。

本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。