人脸图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本公开涉及图像处理技术领域，尤其涉及人脸图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着终端设备技术的不断发展和普及，越来越多的用户使用带有摄像头的终端设备进行拍照。为了美化拍摄的照片，已经开发出了一些可以美化照片的应用(APP)。这些APP使用起来非常方便，用户只要选择相应的功能，就可以自动地对照片进行美化，例如，可以对人脸进行处理实现磨皮嫩肤的效果。如何精确地获取人脸图像中的皮肤区域，进而可以对皮肤区域进行图像处理是一个亟待解决的问题。
【发明内容】
[0003]本公开实施例提供人脸图像处理方法及装置。所述技术方案如下:
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种人脸图像处理方法，包括:
[0005]确定人脸图像中的人脸区域以及所述人脸区域中的关键部位；
[0006]去除所述人脸区域中的关键部位，得到所述人脸区域中的剩余区域；
[0007]为所述人脸区域中的剩余区域建立肤色模型；
[0008]利用所述肤色模型生成所述人脸区域的第一肤色区域；
[0009]基于所述第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域。
[0010]可选地，所述为所述人脸区域中的剩余区域建立肤色模型，包括:
[0011 ]计算所述剩余区域的直方图；
[0012]将所述直方图进行归一化得到所述肤色模型。
[0013]可选地，基于所述第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域，包括:
[0014]根据第一预设阈值，将所述第一肤色区域二值化得到第一肤色二值图；所述第一肤色二值图中包括第一较大值和第一较小值；
[0015]将所述第一肤色二值图中值为第一较大值的像素作为种子像素进行区域增长:当所述种子像素的邻域像素的边缘强度小于第二预设阈值，并且所述邻域像素的值为第一较小值，则将所述邻域像素的值置为第一较大值，得到种子像素；
[0016]直到对所有种子像素完成区域增长后，将所述第一肤色二值图中值为第一较大值的像素组成的区域作为第二肤色区域。
[0017]可选地，所述基于所述第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域，还包括:
[0018]根据第三预设阈值，将所述第一肤色区域二值化得到第二肤色二值图；所述第三预设阈值小于所述第一预设阈值；
[0019]对所述第二肤色二值图进行膨胀操作，得到新的第二肤色二值图；
[0020]所述将所述第一肤色二值图中值为第一较大值的像素作为种子像素进行区域增长，包括:
[0021]当所述种子像素的邻域像素未超出新的第二肤色二值图的范围，且所述邻域像素的边缘强度小于第二预设阈值，以及所述邻域像素的值为第一较小值时，则将所述邻域像素的值置为第一较大值，得到种子像素。
[0022]可选地，所述方法还包括:
[0023]当所述第二肤色区域包括多个独立的肤色子区域时，对所述肤色子区域进行连通域处理。
[0024]可选地，在确定人脸图像中的人脸区域以及人脸区域中的关键部位之前，所述方法还包括:
[0025]对所述人脸图像进行去噪预处理。
[0026]可选地，对所述人脸图像进行去噪预处理，包括:
[0027]对所述人脸图像进行中值滤波处理。
[0028]根据本公开实施例的第二方面，提供一种人脸图像处理装置，包括:
[0029]确定模块，用于确定人脸图像中的人脸区域以及所述人脸区域中的关键部位；
[0030]去除模块，用于去除所述确定模块确定的所述人脸区域中的关键部位，得到所述人脸区域中的剩余区域；
[0031]建立模块，用于为所述去除模块得到的人脸区域中的剩余区域建立肤色模型；
[0032]生成模块，用于利用所述建立模块建立的所述肤色模型生成所述人脸区域的第一肤色区域；
[0033]处理模块，用于基于所述生成模块生成的所述第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域。
[0034]可选地，所述建立模块，包括:
[0035]计算子模块，用于计算所述剩余区域的直方图；
[0036]归一化子模块，用于将所述计算子模块计算的所述直方图进行归一化得到所述肤色模型。
[0037]可选地，所述处理模块，包括:
[0038]第一二值化子模块，用于根据第一预设阈值，将所述生成模块生成的所述第一肤色区域二值化得到第一肤色二值图；所述第一肤色二值图中包括第一较大值和第一较小值；
[0039]区域增长子模块，用于将所述第一二值化子模块得到的第一肤色二值图中值为第一较大值的像素作为种子像素进行区域增长:当所述种子像素的邻域像素的边缘强度小于第二预设阈值，并且所述邻域像素的值为第一较小值，则将所述邻域像素的值置为第一较大值，得到种子像素；
[0040]确认子模块，用于直到所述区域增长子模块对所有种子像素完成区域增长后，将所述第一肤色二值图中值为第一较大值的像素组成的区域作为第二肤色区域。
[0041 ] 可选地，所述处理模块，还包括:
[0042]第二二值化子模块，用于根据第三预设阈值，将所述生成模块生成的所述第一肤色区域二值化得到第二肤色二值图；所述第三预设阈值小于所述第一预设阈值；
[0043]膨胀子模块，用于对所述第二二值化子模块得到的所述第二肤色二值图进行膨胀操作，得到新的第二肤色二值图；
[0044]所述区域增长子模块，用于当所述种子像素的邻域像素未超出所述膨胀子模块得到的新的第二肤色二值图的范围，且所述邻域像素的边缘强度小于第二预设阈值，以及所述邻域像素的值为第一较小值时，则将所述邻域像素的值置为第一较大值，得到种子像素。
[0045]可选地，所述装置还包括:
[0046]连通域处理模块，用于当所述处理模块获得的第二肤色区域包括多个独立的肤色子区域时，对所述肤色子区域进行连通域处理。
[0047]可选地，所述装置还包括:
[0048]预处理模块，用于所述确定模块确定人脸图像中的人脸区域以及人脸区域中的关键部位之前，对所述人脸图像进行去噪预处理。
[0049 ]可选地，所述预处理模块，用于对所述人脸图像进行中值滤波处理。
[0050]根据本公开实施例的第三方面，提供一种人脸图像处理装置，包括:
[0051]处理器；
[0052]用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0053]其中，所述处理器被配置为:
[0054]确定人脸图像中的人脸区域以及所述人脸区域中的关键部位；
[0055]去除所述人脸区域中的关键部位，得到所述人脸区域中的剩余区域；
[0056]为所述人脸区域中的剩余区域建立肤色模型；
[0057]利用所述肤色模型生成所述人脸区域的第一肤色区域；
[0058]基于所述第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域。
[0059]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
[0060]上述技术方案，终端设备在进行人脸图像处理获取人脸肤色区域时，首先为人脸区域中的去除关键部位后的剩余区域建立肤色模型，然后利用肤色模型生成第一肤色区域;基于第一肤色区域以及图像梯度信息进行区域增长，获得第二肤色区域。该技术方案结合人脸检测和关键位置定位、肤色、图像梯度信息，各种信息相互补充和融合，利用人脸检测和特征点识别结果，建立的肤色模型受光照和偏色影响小，采用区域增长法对第一肤色区域进一步优化时利用梯度信息作为颜色的补充，因此获得的第二肤色区域更准确、完整。
[0061]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
【附图说明】
[0062]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
[0063]图1是根据一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。
[0064]图2是根据另一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。
[0065]图3是根据另一示例性实施例示出的人脸图像处理方法的流程图。
[0066]图4是根据一示