一种人脸图像校正的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及图像技术领域，尤其涉及一种人脸图像校正的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 目前使用手机自拍、视屏通话等已广泛使用，用户在使用手机前置摄像头进行人 脸自拍或进行视频通话时，拍摄距离较近，且由于光学成像将空间三维物体投影到二维的 成像面上的限制，导致拍摄的照片中人脸出现透视畸变，具体表现在人脸比实际显得肥大， 特别是鼻子与人脸的比例失去协调，拍摄质量较差，以及降低用户体验。
[0003] 现有技术中主要有以下两种方式校正透视畸变：
[0004] -、通过从无穷远至最近的焦距调节，对被摄物拍摄，采集多幅原始图像，通过计 算这些原始图像的深度信息或者成像视差，得到被摄物的深度信息，然后通过该深度信息 对原始图像进行透视畸变校正处理。但该种方式需要通过双摄像头或移动摄像头或单摄像 头多次拍摄，且需要用户多次变换拍摄角度，对用户的拍摄水平要求较高，并不适用所有用 户。
[0005] 二、首先通过相机模块获取原始图像，接着追踪并检测图像中人脸区域的面部特 征，其中面部特征包括人中参数、脸颊参数、下巴参数以及面部角度参数的集合。一开始，输 入图像检测到的面部特征位置被设为参考特征位置，由于面部特征位置随时间而变化，当 目前面部特征位置超出给定阈值时，用当前面部特征位置更新参考特征位置，即当检测到 的脸超出容忍区域时，畸变掩膜随之调整。接着，根据输出的特征位置参数构造畸变掩膜， 畸变掩膜主要通过人脸特征位置参数控制，畸变掩膜覆盖的是人中及脸颊部以下的区域， 然后依据畸变掩膜调整目前图像中的面部区域尺寸，在一定程度上实现瘦脸，但并非还原 人脸的实际比率，且由于没考虑人脸与相机之间的距离，从而无法准确地降低人脸的畸变 率。
[0006] 通过以上两种方案，均不能有效、精确地降低人脸畸变的问题。
【发明内容】
[0007] 本发明提供一种人脸图像校正的方法及装置，能够解决现有技术中降低人脸畸变 的精确度较低的问题。
[0008] 本发明第一方面提供一种人脸图像校正的方法，所述方法包括：
[0009] 获取拍摄装置所拍摄的初始人脸图像的几何信息集合；
[0010] 根据人脸模型和所述几何信息集合得到距离信息集合，所述距离信息集合包括所 述几何信息集合对应的实际人脸模型中每个平面与所述拍摄装置之间的距离信息；
[0011] 根据所述距离信息集合计算得到校正系数集合；
[0012] 根据所述校正系数集合构造二维校正函数；
[0013] 利用所述二维校正函数对所述初始人脸图像进行校正，得到目标人脸图像，并将 所述目标人脸图像输出和显示。
[0014] 结合第一方面，本发明第一方面的第一种实现方式中，所述人脸模型根据以下步 骤得到：
[0015] 获取多个人脸图像的三维几何特征数据的集合；
[0016] 对所述三维几何特征数据的集合中的每个三维几何特征数据进行统计处理，得到 每个所述三维几何特征数据对应的统计值；
[0017] 根据所述每个所述三维几何特征数据对应的统计值建立所述人脸模型。
[0018] 结合第一方面的第一种实现方式，本发明第一方面的第二种实现方式中，所述获 取多个人脸图像的三维几何特征数据的集合，包括：
[0019] 分别将每个所述人脸图像分为鼻尖平面、鼻子平面、脸颊平面及耳朵平面；
[0020] 并获取如下三维几何特征数据：鼻子高度、鼻子长度、鼻子宽度、所述鼻子平面与 所述脸颊平面之间的第一垂直间距、所述脸颊平面与所述耳朵平面之间的第二垂直间距、 脸颊长度、脸颊宽度、所述耳朵平面上人脸的长度及所述耳朵平面上所述人脸的宽度。
[0021] 结合第一方面或第一方面的第一或第二种实现方式，本发明第一方面的第三种实 现方式中，所述获取拍摄装置所拍摄的初始人脸图像的几何信息集合，包括：
[0022] 利用人脸检测算法得到所述初始人脸图像的人脸图像数据，所述人脸图像数据包 括人脸中心在所述初始人脸图像的坐标信息，所述初始人脸图像中人脸的人脸长度、人脸 宽度，以及以所述人脸中心为中心点的覆盖所述初始人脸图像中人脸的最小椭圆的长轴和 短轴；
[0023] 根据所述人脸长度和所述人脸宽度，计算得到所述人脸长度所占的第一像元数， 和所述人脸宽度所占的第二像元数；
[0024] 根据像元的大小、所述第一像元数和所述第二像元数得到所述人脸的大小。
[0025] 结合第一方面或第一方面的第一至第三种实现方式中的任一种，本发明第一方面 的第四种实现方式中，所述几何信息集合包括目标耳朵平面、目标鼻尖平面、目标鼻子平面 及目标脸颊平面，所述根据人脸模型和所述几何信息集合得到距离信息集合，包括：
[0026] 根据焦距，成像相似关系及所述人脸模型中的人脸长度、人脸宽度，计算得到所述 目标耳朵平面与所述拍摄装置之间的第三垂直间距；
[0027] 根据所述第三垂直间距，所述人脸模型中的所述鼻子高度、所述第一垂直间距及 所述第二垂直间距，分别计算得到所述目标脸颊平面与所述拍摄装置之间的第四垂直间 距、所述目标鼻子平面与所述拍摄装置之间的第五垂直间距、所述目标鼻尖平面与所述拍 摄装置之间的第六垂直间距。
[0028] 结合第一方面的第四种实现方式，本发明第一方面的第五种实现方式中，所述根 据所述距离信息集合计算得到校正系数集合，包括：
[0029] 根据预设公式计算得到目标垂直间距对应的校正系数k，所述预设公式为：k=L/ L'，其中所述L为目标垂直间距，L'为所述第三垂直间距；
[0030] 所述目标垂直间距包括所述第三垂直间距、所述第四垂直间距、所述第五垂直间 距或第六垂直间距，所述目标垂直间距与校正系数一一对应。
[0031] 结合第一方面的第五种实现方式，本发明第一方面的第六种实现方式中，所述人 脸图像数据还包括人脸平面与成像平面之间的夹角，所述二维校正函数为分段连续的函 数；
[0032] 所述根据所述校正系数集合构造二维校正函数，包括：
[0033] 根据所述夹角、所述坐标信息、所述人脸的大小、所述第三垂直间距、所述第四垂 直间距、所述第五垂直间距及所述第六垂直间距，构造所述二位校正函数。
[0034] 结合第一方面的第六种实现方式，本发明第一方面的第七种实现方式中，所述根 据所述夹角、所述坐标信息、所述人脸的大小、第三垂直间距、第四垂直间距、第五垂直间距 及第六垂直间距，构造所述二位校正函数，包括：
[0035] 利用所述夹角、所述坐标信息、所述人脸的大小、所述第五垂直间距对应的校正系 数，和所述第六垂直间距对应的校正系数得到第一段校正函数；
[0036] 利用所述夹角、所述坐标信息、所述人脸的大小、所述第四垂直间距对应的校正系 数，和所述第五垂直间距对应的校正系数得到第二段校正函数；
[0037] 利用所述夹角、所述坐标信息、所述人脸的大小、所述第四垂直间距对应的校正系 数，和所述第三垂直间距对应的校正系数得到第三段校正函数；
[0038] 根据所述第一段校正函数、所述第二段校正函数及所述第三段校正函数构造所述 二维校正函数。
[0039] 结合第一方面或第一方面的第一至第七种实现方式中的任一种，本发明第一方面 的第八种实现方式中，所述利用所述二维校正函数对所述初始人脸图像进行校正，得到目 标人脸图像，包括：
[0040] 将所述二维校正函数的坐标原点移至所述人脸图像中的人脸中心；
[0041] 将所述二维校正函数分别与所述初始人脸图像中的每个坐标信息对应相乘，得到 校正后的坐标信息的集合；
[0042] 对所述校正后的坐标信息进行坐标转换与插值，得到所述目标人脸图像。
[0043] 本发明第二方面提供一种人脸图像校正的装置，所述装置包括：
[0044] 获取模块，用于获取拍摄装置所拍摄的初始人脸图像的几何信息集合；
[0045] 处理模块，用于根据人脸模型和所述获取模块获取到的所述几何信息集合得到距 离信息集合，所述距离信息集合包括所述几何信息集合对应的实际人脸模型中每个平面与 所述拍摄装置之间的距离信息；
[0046] 根据所述距离信息集合计算得到校正系数集合；
[0047] 根据所述校正系数集合构造二维校正函数；
[0048] 利用所述二维校正函数对所述初始人脸图像进行校正，得到目标人脸图像；
[0049] 显示模块，用于将所述处理模块得到的所述目标人脸图像输出和显示。
[0050] 结合第二方面，本发明第二方面的第一种实现方式中，所述处理模块执行以下步 骤得到所述人脸模型：
[0051] 通过所述获取模块获取多个人脸图像的三维几何特征数据的集合；
[0052] 对所述三维几何特征数据的集合中的每个三维几何特征数据进行统计处理，得到 每个所述三维几何特征数据对应的统计值；
[0053] 根据所述每个所述三维几何特征数据对应的统计值建立所述人脸模型。
[0054] 结合第二方面的第一种实现方式，本发明第二方面的第二种实现方式中，所述处 理模块具体用于：
[0055] 分别将每个所述人脸图像分为鼻尖平面、鼻子平面、脸颊平面及耳朵平面；
[0056]并通过所述获取模块获取如下三维几何特征数据：鼻子高度、鼻子长度、鼻子宽 度、所述鼻子平面与所述脸颊平面之间的第一垂直间距、所述脸颊平面与所述耳朵平面之 间的第二垂直间距、脸颊长度、脸颊宽度、所述耳朵平面上人脸的长度及所述耳朵平面上所 述人脸的宽度。
[0057]结合第二方面或第二方面的第一种或第二种实现方式，本发明第二方面的第三种 实现方式中，所述处理模块具体用于：
[0058] 利用人脸检测算法得到所述初始人脸图像的人脸图像数据，所述人脸图像数据包 括人脸中心在所述初始人脸图像的坐标信息，所述初始人脸图像中人脸的人脸长度、人脸 宽度，以及以所述人脸中心为中心点的覆盖所述初始人脸图像中人脸的最小椭圆的长轴和 短轴；
[0059] 根据所述人脸长度和所述人脸宽度，计算得到所述人脸长度所占的第一像元数， 和所述人脸宽度所占的第二像元数；
[0060] 根据像元的大小、所述第一像元数和所述第二像元