图像美化方法以及终端设备与流程

本发明涉及移动应用技术领域，尤其是涉及一种图像美化方法以及终端设备。

背景技术：

目前，随着智能手机的发展，手机自拍、直播等已经是一个很常用的移动用户使用场景。现有的智能终端设备通过美颜软件，能够针对自拍的人脸图像进行美化编辑，在手机或直播平台上即可以完成磨皮美颜的效果。

美颜是一款对人的面部进行美化的软件，美颜工具收录了美白、磨皮、祛痘、化妆、自制面膜、天然美容等功能，不受地点、时间、空间的限制，不需要联网便可美化图像，为用户提供了便利的条件。美颜相机是一款用于自拍的客户端软件，具备自动美肌和智能美型的功能，颠覆传统拍照效果，能够很快的自动美颜。

但是，现有的图像美化编辑软件的性能过低，使移动端消耗过高，由于移动端的配置参差不齐，中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)性能的消耗会导致移动端发烫，耗电量急剧增加。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像美化方法以及终端设备，以解决现有技术中存在的图像美化编辑软件性能过低，使CPU性能消耗过高，移动端发烫，耗电量急剧增加的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像美化方法，所述方法用于对终端设备中的面部图像进行美化，该方法包括：

获取图像的纹理；

通过双边滤波法对所述纹理的边缘区域与平坦区域进行区分；

根据所述双边滤波法的边缘保持特性，保留所述边缘区域的像素色值信息；

对所述平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，在所述获取图像的纹理之后，还包括：

识别所述纹理中的脸部部位。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述识别所述纹理中的脸部部位，具体为：

根据阈值肤色识别准则，通过肤色检测识别所述纹理中的脸部部位。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述阈值肤色识别准则是基于RGB的色彩模式；

所述识别准则具体为：R>95且G>40且B>20且R>G且R>B且Max(R,G,B)-Min(R,G,B)>15且Abs(R-G)>15；

其中，R为红色索引值，G为绿色索引值，B为蓝色索引值，Max为取最大值函数，Min为取最小值函数，Abs为取绝对值函数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述通过双边滤波法对所述纹理的边缘区域与平坦区域进行区分，具体为：

通过双边滤波法对所述脸部部位的边缘区域与平坦区域进行区分。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述双边滤波法的算法具体为：

其中为图像归一化的作用公式；

σ_s为空域高斯函数的标准差；

σ_r为值域高斯函数的标准差；

Ω为卷积的定义域，所述卷积为表征函数经过翻转和平移的重叠部分面积；

x、y为随机变量；

w为权重系数。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述对所述平坦区域进行高斯模糊处理，具体为：

在所述平坦区域，根据高斯曲线调节所述纹理的像素色值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，还包括：

对所述高斯模糊处理结果的着色编程语言的精度进行优化，得到图像美化结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述图像包括动态图像与静态图像。

第二方面，本发明实施例还提供一种图像美化终端设备，包括：纹理获取模块、双边滤波模块；

所述纹理获取模块用于获取图像的纹理；

所述双边滤波模块用于通过双边滤波法对所述纹理的边缘区域与平坦区域进行区分；

所述双边滤波模块还用于根据所述双边滤波法的边缘保持特性，保留所述边缘区域的像素色值信息；

所述双边滤波模块还用于对所述平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果。

本发明实施例提供的技术方案带来了以下有益效果：本发明实施例提供的图像美化方法中，首先获取图像的纹理，通过双边滤波法对纹理的边缘区域与平坦区域进行区分，根据双边滤波法的边缘保持特性，保留边缘区域的像素色值信息，对平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果，通过对边缘区域像素色值信息保留以及对平坦区域高斯模糊处理的区分处理过程，实现对边缘区域不处理，降低了CPU消耗，提高了图像美化编辑软件的性能，减少了移动端性能的消耗，从而解决了现有技术中存在的图像美化编辑软件性能过低，使CPU性能消耗过高，移动端发烫，耗电量急剧增加的技术问题。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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示出了本发明实施例一所提供的图像美化方法的流程图；

图2示出了本发明实施例二所提供的图像美化方法的流程图；

图3示出了本发明实施例三所提供的一种图像美化终端设备的结构示意图；

图4示出了本发明实施例三所提供的一种图像美化终端设备的另一结构示意图。

图标：1-图像美化终端设备；11-纹理获取模块；12-双边滤波模块；13-脸部识别模块；14-结果优化模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前现有的图像美化编辑软件的性能过低，使移动端消耗过高，由于移动端的配置参差不齐，CPU性能的消耗会导致移动端发烫，耗电量急剧增加，基于此，本发明实施例提供的一种图像美化方法以及终端设备，可以解决现有技术中存在的图像美化编辑软件性能过低，使CPU性能消耗过高，移动端发烫，耗电量急剧增加的技术问题。

为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种图像美化方法以及终端设备进行详细介绍。

实施例一：

本发明实施例提供的一种图像美化方法，可用于对终端设备中的面部图像进行美化或磨皮，如图1所示，该方法包括以下步骤：

S11：获取图像的纹理。

具体的，通过图形应用程序编程接口的子集(OpenGL for Embedded Systems，简称OpenGL ES)获取相机预览图像的纹理。其中，图像包括动态图像与静态图像，因此，图像可以是图片以及视频的模式。

其中，OpenGL ES中的跨编程语言、跨平台的编程接口规格的专业的图形程序接口(Open Graphics Library，简称OpenGL)，应用于三维图像或二维图像，是一个功能强大，调用方便的底层图形库。因此，OpenGL ES是OpenGL三维图形应用程序编程接口(Application Programming Interface，简称API)的子集，针对手机、掌上电脑(Personal Digital Assistant，简称PDA)以及游戏主机等嵌入式设备而设计。

对于API，它是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。

需要说明的是，纹理在游戏制作里面指贴图，游戏制作需要用到大量的图片素材,尤其是3D游戏，游戏制作的时候会存放图片到纹理里面，运行游戏时会读取。

S12：通过双边滤波法对纹理的边缘区域与平坦区域进行区分。

S13：根据双边滤波法的边缘保持特性，保留边缘区域的像素色值信息。

本发明实施例中的双边滤波法的边缘保持特性，主要是通过在卷积的过程中组合空域函数和值域核函数来实现的，典型的核函数为高斯分布函数。

本实施例中，步骤S12与S13中涉及到的双边滤波法的具体算法为：其中为图像归一化的作用公式。图像归一化是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程，该标准图像称作归一化图像，原始图像在经过一些处理后可以得到多种副本图像，这些图像在经过相同参数的图像归一化处理后能够得到相同形式的标准图像。

其中，算法中的σ_s为空域高斯函数的标准差，σ_r为值域高斯函数的标准差，Ω为卷积的定义域，卷积为表征函数经过翻转和平移的重叠部分面积，f(x)为高斯分布函数，为累积分布函数，x、y为随机变量，w为权重系数。

因此，在图像的平坦区域，f(y)-f(x)的值变化很小，对应的值域权重接近于1，此时空域权重起主要作用，相当于直接对此区域进行高斯模糊。而在图像的边缘区域，f(y)-f(x)会有较大的差异，此时值域系数会下降，导致此处整个核函数分布的下降，从而保持了边缘的细节信息。因此，该算法是由一个高斯分量与梯度分量组成权重信息，以此实现模糊平滑图像的同时，保留边缘的功能。

S14：对平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果。

进一步的是，对平坦区域进行高斯模糊处理，具体为：在平坦区域，根据高斯曲线调节纹理的像素色值。

对于现有技术而言，虽然图形处理器(Graphics Processing Unit，简称GPU)滤镜基本可以实现大体的美颜磨皮效果，但是磨皮的本质是图像的模糊，仅运用GPU滤镜则只考虑了像素间的距离权重，没有考虑像素之间差异的特点。例如，人的眼部与人脸皮肤的颜色差异很大，即黑色与人皮肤的颜色之间具有差异，如果仅采用GPU滤镜则人的眼部与人脸皮肤之间的边缘也会模糊，这显然不是用户想要的结果。

本实施例中，通过本实施例提供的图像美化方法，运用双边滤波法，考虑到了颜色的差异，它的像素点取值也是周边像素点的加权平均，而且权重也是高斯函数，解决了类似人的眼部与人脸皮肤之间的边缘会模糊的问题，而且最终从实际效果上看，它同时结合了像素间空间距离以及像素值本身的差异，实现了较好的磨皮效果。

实施例二：

本发明实施例提供的一种图像美化方法，可以针对安卓移动端的相机美颜软件，如图2所示，该方法包括以下步骤：

S101：获取图像的纹理。

S102：识别纹理中的脸部部位。

作为本实施例的另一种实施方式，根据阈值肤色识别准则，通过肤色检测识别纹理中的脸部部位。其中，阈值肤色识别准则是基于RGB的色彩模式。识别准则具体为：R>95且G>40且B>20且R>G且R>B且Max(R,G,B)-Min(R,G,B)>15且Abs(R-G)>15。

其中，R为红色索引值，G为绿色索引值，B为蓝色索引值，Max为取最大值函数，Min为取最小值函数，Abs为取绝对值函数。

作为本实施例的优选实施方式，运用基于RGB颜色空间的阈值肤色识别准则，可以较精确的获取实时相机中的人脸部位，能够有效的降低程序的执行时间，降低CPU消耗，以提高图像美化编辑软件的性能，减少移动端性能的消耗。

S1021：对非脸部部位不处理。

需要说明的是，通过对非脸部部位的不处理，以此降低图形处理器的消耗，提高图像美化编辑软件的性能，减少移动端性能的消耗。

S1022：对脸部部位进行双边滤波。

具体的，通过双边滤波法对脸部部位的边缘区域与平坦区域进行区分，并根据双边滤波法的边缘保持特性，保留边缘区域的像素色值信息，同时对平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果。

因此，在对脸部部位识别后的基础上进行肤色的磨皮，运用双边滤波算法对脸部部位进行处理，即实现美白磨皮的效果。

S1023：优化OpenGL，完成相机美颜磨皮。

在对平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果之后，还可以包括：对高斯模糊处理结果的着色编程语言的精度进行优化，得到图像美化结果。

作为一个优选方案，最后优化OpenGL的着色语言(OpenGL Shading Language，简称GLSL)的精度实现着色器的GPU编程，达到优化美颜磨皮并降低CPU消耗的目的。

本发明实施例提供的图像美化方法可以基于移动端的实时相机美颜磨皮来实现，该方法可以涉及移动应用或者游戏领域。

现有的相机美颜磨皮方法，即使能通过手机或直播平台完成磨皮美颜效果，但是手机等终端设备往往消耗过高，特别是安卓手机的配置参差不齐，导致手机发烫耗电量急剧增加。通过本实施例提供的相机美颜磨皮方法，提高了它的性能，减少CPU手机性能的消耗，避免手机发烫的现象的发生。而且最后看到的美颜磨皮效果更为自然，不是全部都模糊状态，达到交界处不模糊，清晰且明显。

实施例三：

本发明实施例提供的图像美化终端设备1，如图3所示，该终端设备包括：纹理获取模块11与双边滤波模块12。

需要说明的是，纹理获取模块11用于获取图像的纹理。具体的，纹理获取模块11通过图形应用程序编程接口的子集获取相机预览图像的纹理。其中，图像包括动态图像与静态图像，因此，图像可以是图片以及视频的模式。

进一步的是，双边滤波模块12用于通过双边滤波法对纹理的边缘区域与平坦区域进行区分，双边滤波模块12还用于根据双边滤波法的边缘保持特性，保留边缘区域的像素色值信息，其中，双边滤波法的边缘保持特性主要是通过在卷积的过程中组合空域函数和值域核函数来实现的，典型的核函数为高斯分布函数。

作为本实施例的另一种实施方式，双边滤波模块12还用于对平坦区域进行高斯模糊处理，得到高斯模糊处理结果。在平坦区域，双边滤波模块12根据高斯曲线调节纹理的像素色值。

本实施例中，通过图像美化终端设备1运用双边滤波法，考虑到颜色的差异，它的像素点取值也是周边像素点的加权平均，而且权重也是高斯函数，解决了类似人的眼部与人脸皮肤之间的边缘会模糊的问题，而且最终从实际效果上看，它同时结合了像素间空间距离以及像素值本身的差异，实现了较好的磨皮效果。

如图4所示，图像美化终端设备1还可以包括脸部识别模块13，用于识别纹理中的脸部部位。脸部识别模块13根据阈值肤色识别准则，通过肤色检测识别纹理中的脸部部位。其中，阈值肤色识别准则是基于RGB的色彩模式。

作为本实施例的优选实施方式，图像美化终端设备1还可以包括结果优化模块14，如图4所示，结果优化模块14用于对高斯模糊处理结果的着色编程语言的精度进行优化，得到图像美化结果，达到优化美颜磨皮并降低CPU消耗的目的。

需要说明的是，图像美化终端设备1能够实现移动端相机的美颜美白效果，达到主播解说的同时，实时的为主播美颜美白。

本发明实施例提供的图像美化终端设备，与上述实施例提供的图像美化方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。

本发明实施例所提供的图像美化方法以及终端设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明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。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。