圖像處理方法和裝置的制造方法
【專利摘要】本發明涉及一種圖像處理方法和裝置。所述方法包括步驟：獲取基準RGB比值；對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；獲取所述人臉區域的各個RGB比值；將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。所述裝置包括：基準RGB比值獲取模塊，用于獲取基準RGB比值；人臉區域獲取模塊，用于對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；人臉區域RGB比值獲取模塊，用于獲取所述人臉區域的各個RGB比值；膚色調節模塊，用于將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。本發明通過對基準膚色和真實膚色進行加權，從而使不同膚色的人在美顏后都能有一個較好的膚色。
【專利說明】
圖像處理方法和裝置
技術領域
[0001]本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像處理方法和一種圖像處理裝置。
【背景技術】
[0002]在通過移動終端進行拍照時，尤其是自拍時，用戶一般都希望拍出效果較好的照片，例如用戶希望拍出的照片膚色均勻白皙，所以常常通過移動終端自帶的美顏功能對圖像進行處理，比如膚色的美白等。但是在膚色調試過程中，一般很難找到一組美顏參數對不同膚色的人都能起到好的皮膚美顏的效果，比如，如果將偏黃膚色的人調美白了，那么本身已經是偏白膚色的人美顏后就顯得沒有氣色。
【發明內容】
[0003]基于此，有必要針對上述問題，提供一種圖像處理方法和裝置，能夠使各個膚色的人均得到較好的皮膚美顏效果。
[0004]為了達到上述目的，本發明采取的技術方案如下:
[0005]一種圖像處理方法，包括步驟:
[0006]獲取基準RGB比值；
[0007]對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；
[0008]獲取所述人臉區域的各個RGB比值；
[0009]將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。
[0010]一種圖像處理裝置，包括:
[0011]基準RGB比值獲取模塊，用于獲取基準RGB比值；
[0012]人臉區域獲取模塊，用于對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；
[0013]人臉區域RGB比值獲取模塊，用于獲取所述人臉區域的各個RGB比值；
[0014]膚色調節模塊，用于將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。
[0015]本發明圖像處理方法和裝置，獲取膚色較好的基準膚色，將基準膚色與用戶的真實膚色進行加權，相當于在用戶真實膚色上覆蓋了一張好的膚色，然后通過調節加權權重，得到適用于該用戶的膚色，例如，對于偏黃的膚色，加大基準膚色的比重，則得到效果較好的膚色;對于偏白的膚色，降低基準膚色的比重，從而保證美顏后皮膚顯得有氣色。本發明通過對基準膚色和真實膚色進行加權，從而使不同膚色的人在美顏后都能有一個較好的膚色。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發明圖像處理方法實施例的流程示意圖；
[0017]圖2為本發明圖像處理裝置實施例的結構示意圖；
[0018]圖3為本發明基準RGB比值獲取模塊實施例的結構示意圖；
[0019]圖4為本發明膚色調節模塊實施例一的結構示意圖；
[0020]圖5為本發明膚色調節模塊實施例二的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0021]為更進一步闡述本發明所采取的技術手段及取得的效果，下面結合附圖及較佳實施例，對本發明的技術方案，進行清楚和完整的描述。
[0022 ]如圖1所示，一種圖像處理方法，包括步驟:
[0023]S110、獲取基準RGB(紅、綠、藍)比值；
[0024]S120、對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；
[0025]S130、獲取所述人臉區域的各個RGB比值；
[0026]S140、將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。
[0027]本發明方法可以通過相應的程序實現，所述程序可以運行在具有拍照功能的移動終端，例如手機和平板電腦等。為了更好地理解本發明的實施過程，下面對本發明的各個步驟進行詳細介紹。
[0028]在步驟SllO中，為了能夠對用戶的真實膚色進行調節，需要獲取一個膚色較好的基準皮膚，然后計算出該基準皮膚的RGB比值，作為基準膚色。
[0029]獲取基準RGB值的方法有很多種，例如，在一個實施例中，步驟SI10可以包括:
[0030]SllOl、獲取包含皮膚信息的人像圖片；
[0031]人像圖片可以是用戶自己拍攝的人像圖片，也可以是其他人拍攝的人像圖片，也可以是網上的人像圖片等等。獲取人像圖片時，可以直接輸入用戶人工從多個圖片中選取的膚色較好的圖片，也可以輸入多個人像圖片，按照預設條件自行篩選出一張膚色較好的圖片。
[0032]S1102、從所述人像圖片中選取皮膚子區域；
[0033]由于本發明主要對用戶的真實膚色進行美顏，所以在選取皮膚子區域時應該選擇膚色細膩白皙的部分。皮膚子區域可以為各個身體部位，例如，在一個實施例中，所述皮膚子區域為人像圖片的臉部區域中的子區域。皮膚子區域還可以是手臂、脖子等部位的子區域，只要該部分皮膚膚色較好，都可以作為基準膚色。
[0034]在選取皮膚子區域時，可以是用戶直接通過肉眼判斷哪部分皮膚膚色較好，然后通過鼠標等選中該部分區域，檢測鼠標等選中的區域就可以得到皮膚子區域，也可以自行根據算法篩選出人像圖片中膚色較好的皮膚子區域，本發明并不對此做出限定。
[0035]S1103、獲得所述皮膚子區域的RGB比值，將獲得的皮膚子區域的RGB比值作為基準RGB比值。
[0036]除了通過獲取基準照片的方式獲得基準RGB比值，用戶還可以根據經驗直接設置膚色較好的基準RGB比值，然后將該基準RGB比值輸入，就可以以輸入的該基準RGB比值進行后續的加權計算。
[0037]在步驟S120和步驟S130中，對圖像進行人臉識別的方式可以根據現有技術中已有的方式實現。通過人臉識別獲取到人臉區域后，通過現有技術中已有的方式獲取人臉區域的各個RGB比值。
[0038]在步驟S140中，通過加權的方式對用戶的真實膚色進行調節。加權的方式有很多種，下面以兩個具體實施例進行說明。
[0039]在一個實施例中，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值；
[0040]將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值的步驟包括:
[0041]根據設置的權重*所述第一比值+(1-設置的權重)*所述第一基準比值，獲得新的R和G的比值；
[0042]根據設置的權重*所述第二比值+(1-設置的權重)*所述第二基準比值，獲得新的B和G的比值。
[0043]例如，基準膚色部分為R/G和B/G，人臉區域的膚色部分
face/G_face，加權權重為K，則美顏處理后的膚色，B_newface/G_newface為:
[0044]R_newface/G_newface=K*R_face/G_face+( 1-K)R/G
[0045]B_newface/G_newface=K*B_face/G_face+( 1-K)B/G
[0046]其中表示比值，表示相乘，O彡K彡I。
[0047]加權權重K可以根據實際需要進行設置。例如，如果需要獲得膚色較好的皮膚，則K設置成較小值，基準膚色的比重較大，如果用戶本身的膚色已經較好，則可以將K設置成較大值，用戶真實膚色的比重較大，從而避免美顏后顯得沒有氣色。
[0048]在另一個實施例中，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值；
[0049]將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值的步驟包括:
[0050]根據設置的權重*所述第一基準比值+(1-設置的權重)*所述第一比值，獲得新的R和G的比值；
[0051]根據設置的權重*所述第二基準比值+(1-設置的權重)*所述第二比值，獲得新的B和G的比值。
[0052]例如，基準膚色部分為R/G和B/G，人臉區域的膚色部分
face/G_face，加權權重為K，則美顏處理后的膚色，B_newface/G_newface為:
[0053]R_newface/G_newface=K*R/G+( l-K)R_face/G_face
[0054]B_newface/G_newface=K*B/G+( l-K)B_face/G_face
[0055]加權權重K可以根據實際需要進行設置。例如，如果需要獲得膚色較好的皮膚，則K設置成較大值，基準膚色的比重較大，如果用戶本身的膚色已經較好，則可以將K設置成較小值，用戶真實膚色的比重較大，從而避免美顏后顯得沒有氣色。
[0056]需要說明的是，各個RGB比值與所述基準RGB比值的加權并不限制于上述表示形式，例如，用戶還可以將1-K換成2-K等其他形式，本發明并不對此做出限定。
[0057]基于同一發明構思，本發明還提供一種圖像處理裝置，下面結合附圖對本發明裝置的【具體實施方式】做詳細描述。
[0058]如圖2所示，一種圖像處理裝置，包括:
[0059 ] 基準RGB比值獲取模塊110，用于獲取基準RGB比值；
[0060]人臉區域獲取模塊120，用于對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域；
[0061 ]人臉區域RGB比值獲取模塊130，用于獲取所述人臉區域的各個RGB比值；
[0062]膚色調節模塊140，用于將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。
[0063]本發明裝置可以通過相應的芯片實現，所述芯片可以安裝在具有拍照功能的移動終端中，例如手機和平板電腦等。為了更好地理解本發明的實施過程，下面對本發明裝置的各個模塊進行詳細介紹。
[0064]為了能夠對用戶的真實膚色進行調節，基準RGB比值獲取模塊110需要獲取一個膚色較好的基準皮膚，然后計算出該基準皮膚的RGB比值，作為基準膚色。基準RGB比值獲取模塊110獲取基準RGB值的方法有很多種，例如，在一個實施例中，如圖3所示，所述基準RGB比值獲取模塊110可以包括:
[0065]人像圖片獲取單元1101，用于獲取包含皮膚信息的人像圖片；
[0066]人像圖片可以是用戶自己拍攝的人像圖片，也可以是其他人拍攝的人像圖片，也可以是網上的人像圖片等等。人像圖片獲取單元1101獲取人像圖片時，可以直接輸入用戶人工從多個圖片中選取的膚色較好的圖片，也可以輸入多個人像圖片，按照預設條件自行篩選出一張膚色較好的圖片。
[0067]子區域選取單元1102，用于從所述人像圖片中選取皮膚子區域；
[0068]由于本發明主要對用戶的真實膚色進行美顏，所以在選取皮膚子區域時應該選擇膚色細膩白皙的部分。皮膚子區域可以為各個身體部位，例如，在一個實施例中，所述皮膚子區域為人像圖片的臉部區域中的子區域。皮膚子區域還可以是手臂、脖子等部位的子區域，只要該部分皮膚膚色較好，都可以作為基準膚色。
[0069]子區域選取單元1102在選取皮膚子區域時，可以檢測鼠標等選中的區域，將該選中的區域作為皮膚子區域，也可以自行根據算法篩選出人像圖片中膚色較好的皮膚子區域，本發明并不對此做出限定。
[0070]基準RGB比值確定單元1103，用于獲得所述皮膚子區域的RGB比值，將獲得的皮膚子區域的RGB比值作為基準RGB比值。
[0071]除了通過獲取基準照片的方式獲得基準RGB比值，用戶還可以根據經驗直接設置膚色較好的基準RGB比值，然后將該基準RGB比值輸入，就可以以輸入的該基準RGB比值進行后續的加權計算。
[0072]人臉區域獲取模塊120對圖像進行人臉識別的方式可以根據現有技術中已有的方式實現。通過人臉識別獲取到人臉區域后，人臉區域RGB比值獲取模塊130通過現有技術中已有的方式獲取人臉區域的各個RGB比值。
[0073]膚色調節模塊140通過加權的方式對用戶的真實膚色進行調節。加權的方式有很多種，下面以兩個具體實施例進行說明。
[0074]在一個實施例中，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值；
[0075]如圖4所示，所述膚色調節模塊140可以包括:
[0076]第一RG比值獲得單元1401，用于根據設置的權重*所述第一比值+(1-設置的權重)*所述第一基準比值，獲得新的R和G的比值；
[0077]第一BG比值獲得單元1402，用于根據設置的權重*所述第二比值+(1_設置的權重)*所述第二基準比值，獲得新的B和G的比值。
[0078]加權權重K可以根據實際需要進行設置。例如，如果需要獲得膚色較好的皮膚，則K設置成較小值，基準膚色的比重較大，如果用戶本身的膚色已經較好，則可以將K設置成較大值，用戶真實膚色的比重較大，從而避免美顏后顯得沒有氣色。
[0079]在另一個實施例中，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值；
[0080]如圖5所示，所述膚色調節模塊140可以包括:
[0081]第二RG比值獲得單元1403，用于根據設置的權重*所述第一基準比值+(1-設置的權重)*所述第一比值，獲得新的R和G的比值；
[0082]第二BG比值獲得單元1404，用于根據設置的權重*所述第二基準比值+(1-設置的權重)*所述第二比值，獲得新的B和G的比值。
[0083]加權權重K可以根據實際需要進行設置。例如，如果需要獲得膚色較好的皮膚，則K設置成較大值，基準膚色的比重較大，如果用戶本身的膚色已經較好，則可以將K設置成較小值，用戶真實膚色的比重較大，從而避免美顏后顯得沒有氣色。
[0084]需要說明的是，各個RGB比值與所述基準RGB比值的加權并不限制于上述表示形式，例如，用戶還可以將1-K換成2-K等其他形式，本發明并不對此做出限定。
[0085]本發明先獲取膚色較好的基準膚色，然后將基準膚色與用戶的真實膚色進行加權，通過調節加權權重，從而使不同膚色的人在美顏后都能有一個較好的膚色，例如，對于偏黃的膚色，加大基準膚色的比重，則得到效果較好的膚色;對于偏白的膚色，降低基準膚色的比重，保證美顏后皮膚顯得有氣色。
[0086]以上所述實施例的各技術特征可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術特征的組合不存在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
[0087]以上所述實施例僅表達了本發明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對發明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發明的保護范圍。因此，本發明專利的保護范圍應以所附權利要求為準。
【主權項】
1.一種圖像處理方法，其特征在于，包括步驟: 獲取基準RGB比值； 對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域； 獲取所述人臉區域的各個RGB比值； 將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。2.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值； 將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值的步驟包括: 根據設置的權重*所述第一比值+(1-設置的權重)*所述第一基準比值，獲得新的R和G的比值； 根據設置的權重*所述第二比值+(1-設置的權重)*所述第二基準比值，獲得新的B和G的比值。3.根據權利要求1所述的圖像處理方法，其特征在于，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值； 將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值的步驟包括: 根據設置的權重*所述第一基準比值+(1-設置的權重)*所述第一比值，獲得新的R和G的比值； 根據設置的權重*所述第二基準比值+(1-設置的權重)*所述第二比值，獲得新的B和G的比值。4.根據權利要求1至3任意一項所述的圖像處理方法，其特征在于，獲取基準RGB比值的步驟包括: 獲取包含皮膚信息的人像圖片； 從所述人像圖片中選取皮膚子區域； 獲得所述皮膚子區域的RGB比值，將獲得的皮膚子區域的RGB比值作為基準RGB比值。5.根據權利要求4所述的圖像處理方法，其特征在于，所述皮膚子區域為人像圖片的臉部區域中的子區域。6.—種圖像處理裝置，其特征在于，包括: 基準RGB比值獲取模塊，用于獲取基準RGB比值； 人臉區域獲取模塊，用于對圖像進行人臉識別，獲取人臉區域； 人臉區域RGB比值獲取模塊，用于獲取所述人臉區域的各個RGB比值； 膚色調節模塊，用于將各個RGB比值與所述基準RGB比值進行加權，獲得所述人臉區域的新的RGB比值。7.根據權利要求6所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值； 所述膚色調節模塊包括: 第一 RG比值獲得單元，用于根據設置的權重*所述第一比值+(1-設置的權重)*所述第一基準比值，獲得新的R和G的比值； 第一 BG比值獲得單元，用于根據設置的權重*所述第二比值+(1-設置的權重)*所述第二基準比值，獲得新的B和G的比值。8.根據權利要求6所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述基準RGB比值包括R和G的第一基準比值和B和G的第二基準比值，各個RGB比值分別包括R和G的第一比值和B和G的第二比值； 所述膚色調節模塊包括: 第二 RG比值獲得單元，用于根據設置的權重*所述第一基準比值+(1-設置的權重)*所述第一比值，獲得新的R和G的比值； 第二 BG比值獲得單元，用于根據設置的權重*所述第二基準比值+(1-設置的權重)*所述第二比值，獲得新的B和G的比值。9.根據權利要求6至8任意一項所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述基準RGB比值獲取模塊包括: 人像圖片獲取單元，用于獲取包含皮膚信息的人像圖片； 子區域選取單元，用于從所述人像圖片中選取皮膚子區域； 基準RGB比值確定單元，用于獲得所述皮膚子區域的RGB比值，將獲得的皮膚子區域的RGB比值作為基準RGB比值。10.根據權利要求9所述的圖像處理裝置，其特征在于，所述皮膚子區域為人像圖片的臉部區域中的子區域。
【文檔編號】G06T5/00GK106097261SQ201610388992
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月1日 公開號201610388992.9, CN 106097261 A, CN 106097261A, CN 201610388992, CN-A-106097261, CN106097261 A, CN106097261A, CN201610388992, CN201610388992.9
【發明人】雷輝
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