一种自动祛除图像黑圆圈的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种数字图像处理方法。
【背景技术】
[0002] 便携数字设备的广泛运用使摄影成为门槛更低的操作技能，以至于人们可以随时 记录自身活动，用于家居、商业等领域。人像的拍摄就是其中之惯常技术手段。这类通过数 字设备捕获的人物肖像具备更好的编辑能力，出于美感的考虑，人物肖像中的黑眼圈往往 需要技术处理，但通常情况下对于这类十分细腻的处理方法纵然可以使用数字图像处理软 件进行编辑，但其技术要求很高，而且操作步骤繁多、耗时，甚至需要专业的人机交互工具 例如鼠标、触控笔等等，因此，这种方法难以普及在大众便携数字设备上，导致很多用户都 对黑圆圈束手无策。因此，提供一种自动地祛除图片里人脸黑圆圈的方法，成为一个刻不容 缓的问题。
【发明内容】
[0003] 针对现有数字图像处理手段在人物肖像黑眼圈处理环节上耗时长、门槛高、硬件 要求高、难以普及在便携终端的缺陷，本发明提出一种数字图像处理方法，旨在提供一种自 动的数字图像黑眼圈处理手段，实现便利、快捷、低门槛、低成本的效果。其技术方案如下：
[0004] 一种自动祛除图像黑圆圈的方法，步骤如下：
[0005] 1)接收一数字图像A ;
[0006] 2)获取人脸和眼睛的具体位置，绘制左眼袋、右眼袋的轮廓区域，记为一眼袋轮廓 图，方法如下：
[0007] 确定该数字图像A中人脸区域，并根据一个眼睛的长度占人脸的比例计算得到眼 睛的详细区域，然后利用贝塞尔曲线和直线进行绘制，得到左右眼袋的区域。
[0008] 3)提取所述人脸区域每个像素点的亮度，使之成为一个新的图像B;提取方法如 下：
[0009] 计算该人脸区域每个像素点像素值的最大值与最小值；然后将最大值与最小值相 加得到的和再除以2,所得到的值为每个像素点的亮度值；
[0010] 4)对该图像B先后进行均值滤波、高反差保留、提亮算法得到图像C，方法如下：
[0011] 所述均值滤波，则是在待处理的图像上对目标像素给一个模板，该模板去掉目标 象素本身，包括了其周围最临近的8个像素，再用该模板中的全体像素的颜色值取平均值 来代替原来的所述目标像素其像素值；
[0012] 所述高反差保留，则是将待处理的图像的目标像素值减去高斯模糊的目标像素值 再加上128 ;其中高斯模糊是用正态分布计算图像中每个像素的变换，为：
[0013]
【主权项】
1. 一种自动祛除图像黑圆圈的方法，其特征在于：步骤如下： 1) 接收一数字图像A; 2) 获取人脸和眼睛的具体位置，绘制左眼袋、右眼袋的轮廓区域，记为一眼袋轮廓图； 3) 提取所述人脸区域每个像素点的亮度，使之成为一个新的图像B;提取方法如下： 计算该人脸区域每个像素点像素值的最大值与最小值；然后将最大值与最小值相加得 到的和再除以2,所得到的值为每个像素点的亮度值； 4) 对该图像B先后进行均值滤波、高反差保留、提亮算法得到图像C，方法如下： 所述均值滤波，则是在待处理的图像上对目标像素给一个模板，该模板去掉目标象素 本身，包括了其周围最临近的8个像素，再用该模板中的全体像素的颜色值取平均值来代 替原来的所述目标像素其像素值； 所述高反差保留，则是将待处理的图像的目标像素值减去高斯模糊的目标像素值再加 上128 ;其中高斯模糊是用正态分布计算图像中每个像素的变换，为：
其中r是模糊半径，r2=u2+v2, 〇是正态分布的标准偏差，u是原像素点在水平轴上相对 原像素点位置的偏移值，v是原像素点在坚直轴上相对原像素点位置的偏移值；该模糊半 径r范围为[6,12], 所述提亮算法，是利用提亮映射表进行颜色的映射，该提亮映射表的映射公式为：colorResult=arrayLight[color]； 其中，arrayLight为提亮映射表，其大小为256,其中arrayLight[i] >i;color为待 处理图像每个像素点的初始颜色值； 5) 对图像B先后进行所述均值滤波处理后，再进行直方图统计，进而与所述眼袋轮廓 图以及图像C进行计算得到图像D，方法如下： 所述均值滤波处理同4)中方法； 所述直方图统计为：先预设一个大小为256的数组hist[256]，并且初始化所有值为0， 接着将图像B的每个像素点的颜色值作为数组的索引，然后将其索引自动+1 : hist[color] =hist[color]+1 ； color为待处理图像每个像素点的颜色值； 与所述眼袋轮廓图以及图像C的计算方法为： 预设一个阈值threshold，其范围为32到200之间； 然后判断所述眼袋轮廓图在该像素点是否为黑色，若是则设图像D上该像素点的颜 色值为255 ;否则就接着判断图像B经过均值滤波后在该像素点上的颜色值是否小于阈值 threshold，如果小于的话，则设图像D上该像素点的颜色值为255,否则就将图像C上该像 素点的颜色值赋值给图像D; 6) 对图像D进行高斯模糊；此处的高斯模糊的方法同步骤4)中方式的高斯模糊，其模 糊半径r的范围为[2,8]，导到图像E。 7) 对所述人脸区域进行高斯模糊得到一人脸高斯图，此处的高斯模糊步骤4)中方式 的高斯模糊，模糊半径的范围为[1，6]。 8) 对所述图像E、人脸区域、人脸高斯图进行计算，得到结果图；该计算步骤如下： a) 根据图像E这个图的颜色值作为透明度来对所述人脸区域和所述人脸高斯图进行 透明度混合，其公式为： alpha=colorE/255. 0 ； colorResult=colorFace*alpha+(1. 〇-alpha)*colorFaceGauss； 其中alpha为图像E的颜色值进行归一化的结果；colorE为图像E的颜色值；colorResult为混合后的结果；colorFace为所述人脸区域上的颜色值； colorFaceGauss为所述人脸高斯图上的颜色值。 b) 接着将混合后的值再根据预设的透明度与人脸区域再进行透明度混合得到结果图； 其中透明度混合的公式为： colorResultAll=colorResult*textureAlpha+(1. 〇-textureAlpha)^colorFace； 其中colorResultAll为结果图上的像素点的值；colorResult为步骤a)计算的结果 值；textureAlpha为预设的透明度，范围为[0. 2,0. 8];colorFace为所述人脸区域上的颜 色值。
2. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤1)中 具有一人脸检测步骤，当检测到人脸时，获取人脸的区域位置并执行步骤2)，否则结束所有 步骤。
3. 根据权利要求2所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述人脸检测 步骤后具有一眼睛检测步骤：当检测到眼睛时，获取眼睛的具体位置并执行步骤2)，否则 结束所有步骤。
4. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤5)中 的阈值threshold为 128。
5. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤8)中 的所述透明度textureAlpha预设为0. 5。
6. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤4)中 的所述模糊半径r为8。
7. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤6)中 的所述模糊半径r为5。
8. 根据权利要求1所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于：所述步骤7)中 高斯模糊的所述模糊半径为3。
9. 根据权利要求1至8中任一项所述一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于： 所述眼袋轮廓图绘制方法如下：采用上下两条水平线段作为该眼袋轮廓图的上下边缘；再 用两条横向外凸的贝塞尔曲线分别将所述上下两条线段的两端连通。
【专利摘要】本发明属于数字图像处理领域，公开了一种自动祛除图像黑眼圈的方法，其特征在于，先绘制左眼袋、右眼袋的轮廓区域，记为眼袋轮廓图；然后获得人脸区域图；并且提取人脸区域每个像素点的亮度，导到结果记为图像B；接着对图像B先后进行均值滤波、高反差保留、提亮算法得到图像C；对图像B先后进行均值滤波、直方图统计、再与眼袋轮廓图以及图像C进行计算得到图像D，对图像D进行高斯模糊；再对人脸区域进行高斯模糊得到人脸高斯图；最后对图像D、人脸区域、人脸高斯图进行计算，得到结果图。本方案实现对黑眼圈的自动祛除功能，使用户操作的难度和门槛降到最低，可以普及在多种便携数字设备，省却了鼠标、键盘等人机交互设备，硬件成本低；具有便利、快捷的特点。
【IPC分类】G06T5-00
【公开号】CN104574285
【申请号】CN201310503624
【发明人】张伟, 傅松林, 李志阳, 张长定
【申请人】厦门美图网科技有限公司
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2013年10月23日