本發(fā)明屬于通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉圖像的處理方法及裝置。

背景技術(shù)：

在拍攝過程中，由于人臉部較油或者由于光線等原因，會導(dǎo)致拍攝出來的照片的人臉的某些區(qū)域會呈現(xiàn)高光的效果，影響用戶正常觀看照片，造成不好的用戶體驗(yàn)。

現(xiàn)有技術(shù)中已經(jīng)存在很多中去除人臉圖像的高光的方法，但是，其提取出的高光區(qū)域往往不是很精確，尤其在高光區(qū)域與正常區(qū)域的交界處的像素點(diǎn)的提取的精確尤其不精確，導(dǎo)致后續(xù)生成的修補(bǔ)圖效果較差，與原圖的匹配度達(dá)不到預(yù)定的需求。

因此，如何提高人臉圖像處理中對于高光區(qū)域的提取的精確度的技術(shù)問題，需要迫切得到解決。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉圖像的處理方法及裝置，以解決現(xiàn)有人臉圖像處理中對于高光區(qū)域的提取的精確度不高的技術(shù)問題。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種人臉圖像的處理方法，包括以下步驟：

獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；

獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；

根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；

根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；

根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種人臉圖像的處理裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；

第二獲取模塊，用于獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；

優(yōu)化模塊，用于根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；

第三獲取模塊，用于根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；

修復(fù)模塊，用于根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

本發(fā)明實(shí)施例通過獲取人臉圖像的高光區(qū)域；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理，從而完成對人臉圖像的除去高光的操作，并且由于在提取高光區(qū)域的過程中，采用了膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，使得高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)更加接近于正常區(qū)域的像素值，有利于提高高光區(qū)域提取的精確度，使得根據(jù)該優(yōu)化像素值生成的初始修補(bǔ)圖與該人臉圖像的正常區(qū)域更加契合，有利于提高去除高光的修復(fù)效果。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉圖像的處理方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉圖像的處理方法的另一流程圖；

圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉圖像的處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉圖像的處理裝置的第一獲取模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉圖像的處理裝置的修復(fù)模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種終端的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明提供一種人臉圖像的處理方法及裝置。

其中，該人臉圖像的處理裝置可以集成在移動終端中，例如手機(jī)、平板電腦等，也可以集成在服務(wù)器中。例如，用戶采用手機(jī)拍攝了一張自拍照，然后存儲到相冊里，手機(jī)從該相冊里獲取到該自拍照進(jìn)行修復(fù)處理。首先，先將從相冊里獲取該自拍照，然后對從該自拍照提取出高光區(qū)域，然后對該高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化像素值；根據(jù)優(yōu)化像素值獲取與高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖，最后根據(jù)初始修補(bǔ)圖對高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理；從而完成對該自拍照的去除高光的修復(fù)。

以下分別進(jìn)行詳細(xì)說明。需說明的是，以下實(shí)施例的序號不作為對實(shí)施例優(yōu)選順序的限定。

實(shí)施例一、

在本實(shí)施例中，提供一種人臉圖像的處理方法，包括以下步驟：獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

如圖1所示，本實(shí)施例中以移動終端為實(shí)施主體，該人臉圖像的處理方法包括以下步驟：

S101、獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；

其中，該多個邊界像素點(diǎn)組成該高光區(qū)域的邊界。在具體實(shí)施過程中，可以根據(jù)人臉圖像在HSV(Hue,Saturation,Value)空間的亮度分量L以及飽和度分量V來實(shí)現(xiàn)提取對于高光區(qū)域的提取。當(dāng)然，其并不限于此，也可以采用其他的提取算法，從該人臉圖像中提取出高光區(qū)域。

S102、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域。

其中，膚色概率是該像素點(diǎn)屬于皮膚區(qū)域的概率。

在具體實(shí)施過程中，首先，根據(jù)膚色檢測算法計(jì)算出人臉圖像的各個像素點(diǎn)屬于人臉皮膚區(qū)域的膚色概率P。其中，該膚色檢測算法是算法，其主要是通過檢測該像素點(diǎn)的像素值，以測算出該像素點(diǎn)屬于人臉皮膚區(qū)域的膚色概率P。

然后，分別獲取每一邊界像素點(diǎn)的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的各個像素點(diǎn)的膚色概率P，并從中篩選出膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率P。其中，該預(yù)設(shè)區(qū)域是距離對應(yīng)的邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域，具體地，在本實(shí)施例中，該預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)樵撨吔缦袼攸c(diǎn)的預(yù)定鄰域。

S103、根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。

其中，對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理的方式可以有多種，例如，可以如下：

在具體實(shí)施過程中，若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率小于第一預(yù)設(shè)值，則以所述邊界像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率大于或等于第一預(yù)設(shè)值，則以所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。其中，該第一預(yù)設(shè)值可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求進(jìn)行設(shè)置，比如，該第一預(yù)設(shè)值可以為0.7。

S104、根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖。

具體實(shí)施過程中，采用對所有邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值進(jìn)行雙線性差值處理，從而將邊界之內(nèi)的區(qū)域的各個像素點(diǎn)的像素值補(bǔ)充完整，進(jìn)而得到該初始修補(bǔ)圖。

S105、根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

具體實(shí)施過程中，可以直接將該初始修補(bǔ)圖與人臉圖像的原圖進(jìn)行混合疊加處理，也即是用該初始修補(bǔ)圖去替換原圖的高光區(qū)域，從而完成修復(fù)處理。也可以采取優(yōu)化算法對該初始修補(bǔ)圖進(jìn)行優(yōu)化處理，然后再采用優(yōu)化處理后的修補(bǔ)圖與原圖進(jìn)行混合疊加處理，從而完成修復(fù)處理。

由上可知，本實(shí)施例提供的人臉圖像的處理方法通過獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理，從而完成對人臉圖像的除去高光的操作，并且由于在提取高光區(qū)域的過程中，采用了膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，使得高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)更加接近于正常區(qū)域的像素值，使得根據(jù)該優(yōu)化像素值生成的初始修補(bǔ)圖與該人臉圖像的正常區(qū)域更加契合，有利于提高去除高光的修復(fù)效果。

實(shí)施例二、

在本實(shí)施例中，提供一種人臉圖像的處理方法，包括以下步驟：獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

如圖2所示，以實(shí)施主體為移動終端為實(shí)施主體，該人臉圖像的處理方法包括以下步驟：

S201、獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；

其中，該多個邊界像素點(diǎn)組成該高光區(qū)域的邊界。可以根據(jù)人臉圖像在HSV空間的亮度分量L以及飽和度分量V來實(shí)現(xiàn)提取對于高光區(qū)域的提取。當(dāng)然，其并不限于此，也可以采用現(xiàn)有的提取算法，從該人臉圖像中提取出高光區(qū)域。

在具體實(shí)施過程中，該步驟S201包括以下子步驟：

S2011、獲取待處理的人臉圖像。

例如，移動終端可以從本地相冊或者網(wǎng)絡(luò)上獲取待處理器的人臉圖像。

其中，該待處理的人臉圖像的格式可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求而定，比如，該待處理的人臉圖像是RGB(紅、綠、藍(lán))彩色圖像。

S2012、對該人臉圖像進(jìn)行去處噪聲處理。

為了減少噪聲點(diǎn)對影響，應(yīng)對獲取的人臉圖像進(jìn)行去除噪聲處理。

其中，去除噪聲處理的方式可以有多種，比如，在本實(shí)施例中，可以采用雙邊濾波器對人臉圖像進(jìn)行去噪處理。

S2013、對該人臉圖像進(jìn)行頂帽變換處理。

在具體實(shí)施過程在，采用白頂帽變換來增加圖像高光區(qū)域和非高光區(qū)域的對比度，以便于后續(xù)的高光區(qū)域的提取操作。

S2014、將該人臉圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間，以分別獲取該人臉圖像的各個像素點(diǎn)的亮度分量L以及飽和度分量S。

由于人臉圖像在RGB彩色空間的數(shù)據(jù)不便于分析其亮度以及飽和度，因此，在本實(shí)施例中選擇把人臉圖像由RGB彩色空間轉(zhuǎn)換到HSV空間進(jìn)行分析處理。

S2015、根據(jù)每一所述像素點(diǎn)的亮度分量L和飽和度分量S獲取所述多個像素點(diǎn)的亮度分量L的均值M₁以及方差V₁、飽和度分量S的均值M₂以及方差V₂。

其中，本實(shí)施例中采用將該人臉圖像的亮度分量L以及飽和度分量S進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，從而分別計(jì)算出該人臉圖像所有像素點(diǎn)的亮度分量的均值以及方差，亮度分量的均值以及方差。

S2016、根據(jù)所述多個像素點(diǎn)的亮度分量的均值M₁以及方差V₁、所述多個像素點(diǎn)的飽和度分量的均值M₂以及方差V₂、每一所述像素點(diǎn)的亮度分量L以及飽和度分量S，提取出所述人臉圖像的高光區(qū)域。

其中，在具體實(shí)施過程中，先根據(jù)公式ST＝M ₂-1.5V₂計(jì)算出飽和度閾值ST，以及根據(jù)公式LT＝M 1+V1計(jì)算出亮度閾值LT。然后，根據(jù)公式Q＝(L/S)/(LT/ST)，計(jì)算出該像素點(diǎn)屬于高光區(qū)域的可能性Q值。當(dāng)該Q值大于1時，判斷該像素點(diǎn)為高光區(qū)域的像素點(diǎn)，當(dāng)該Q值小于或等于1時，判斷該像素點(diǎn)為非高光區(qū)域的像素點(diǎn)，由此提取出該人臉圖像的一個或各個高光區(qū)域。

S202、獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中，所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；

在具體實(shí)施過程中，首先，根據(jù)膚色檢測算法計(jì)算出人臉圖像的各個像素點(diǎn)是人臉皮膚的膚色概率P。其中，該膚色檢測算法是主要是通過檢測該像素點(diǎn)的像素值，以得出一個該像素點(diǎn)屬于人臉皮膚的膚色概率P。

然后，分別獲取每一邊界像素點(diǎn)的預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)的各個像素點(diǎn)的膚色概率PP，并從中篩選出膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率PP。其中，該預(yù)設(shè)區(qū)域時距離對應(yīng)的邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域，具體地，在本實(shí)施例中，該預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)樵撨吔缦袼攸c(diǎn)的預(yù)定鄰域。

S203、根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。

在具體實(shí)施過程中，若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率小于第一預(yù)設(shè)值，則以所述邊界像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率大于或等于第一預(yù)設(shè)值，則以所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值?？梢愿鶕?jù)實(shí)際應(yīng)用的需求進(jìn)行設(shè)置，比如，該第一預(yù)設(shè)值為0.7。

S204、根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖。

具體實(shí)施過程中，采用對所有邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值進(jìn)行雙線性差值處理，從而將邊界之內(nèi)的區(qū)域的各個像素點(diǎn)的像素值補(bǔ)充完整，進(jìn)而得到該初始修補(bǔ)圖。

S205、根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

其中，可以采取優(yōu)化算法對該初始修補(bǔ)圖進(jìn)行優(yōu)化處理，然后再采用優(yōu)化處理后的修補(bǔ)圖與原圖進(jìn)行混合疊加處理，從而完成修復(fù)處理。

其中，在具體實(shí)施過程中，該步驟S205包括以下子步驟：

S2051、根據(jù)所述高光區(qū)域周圍預(yù)定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)的像素值對所述初始修補(bǔ)圖做高斯模糊處理，以獲取平滑修補(bǔ)圖。其中，該高光區(qū)域周圍預(yù)定范圍可以是指距離該高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)預(yù)定個數(shù)的像素點(diǎn)的范圍內(nèi)，例如100個或者200個像素點(diǎn)。該高斯模糊處理采用高斯分布公式進(jìn)行處理，其具體原理不贅述。對該初始修補(bǔ)圖進(jìn)行高斯模糊處理可以使得平滑修補(bǔ)圖與高光區(qū)域周圍的像素點(diǎn)的過渡更加平滑，有利于提高對高光區(qū)域修補(bǔ)的效果。

S2052、獲取人臉圖像的紋理信息。其中，具體實(shí)施過程中，該人臉圖像的紋理信息采用該人臉圖像的二階導(dǎo)數(shù)來量化表示，其采用公式Δ²f(x，y)＝δ²f/δx²+δ²f/δy²求出，其中，x和y分別代表對應(yīng)像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)，f代表該像素點(diǎn)的像素值。

S2053、根據(jù)所述紋理信息對所述平滑修補(bǔ)圖進(jìn)行紋理疊加處理，以獲取目標(biāo)修補(bǔ)圖。具體實(shí)施過程中，采用的計(jì)算方法是將平滑修補(bǔ)圖乘以該人臉圖像的二階導(dǎo)數(shù)Δ²f(x，y)，即可得到該目標(biāo)修補(bǔ)圖。

S2054、根據(jù)所述目標(biāo)修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。具體實(shí)施過程中，將該目標(biāo)修補(bǔ)圖與該原圖進(jìn)行混合疊加，也即是采用將該目標(biāo)修補(bǔ)圖去替換原圖中的高光區(qū)域，即可得到修補(bǔ)后的人臉圖像。

由上可知，本實(shí)施例提供的人臉圖像的處理方法通過獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理，從而完成對人臉圖像的除去高光的操作，并且由于在提取高光區(qū)域的過程中，采用了膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，使得高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)更加接近于正常區(qū)域的像素值，使得根據(jù)該優(yōu)化像素值生成的初始修補(bǔ)圖與該人臉圖像的正常區(qū)域更加契合，有利于提高后續(xù)的去除高光的修復(fù)效果；進(jìn)一步地，由于在對該初始修補(bǔ)圖依次進(jìn)行了高斯模糊處理以及紋理疊加操作，從而得到目標(biāo)修補(bǔ)圖，該目標(biāo)修補(bǔ)圖相對于初始修補(bǔ)圖更接近于人臉圖像的真實(shí)情況，有利于進(jìn)一步提高修復(fù)效果。

實(shí)施例三、

為了更好的實(shí)現(xiàn)上述方法，本發(fā)明還提供了一種人臉圖像的處理裝置，如圖3所示，該人臉圖像的處理裝置包括：第一獲取模塊301、第二獲取模塊302、優(yōu)化模塊303、第三獲取模塊304以及修復(fù)模塊305。

其中，該第一獲取模塊301用于獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)。

其中，如圖4所示，該第一獲取模塊301包括：

獲取單元3011，用于獲取待處理的人臉圖像，該待處理的人臉圖像是RGB彩色圖像。其中，該待處理的人臉圖像可以是該移動終端從本地相冊或者網(wǎng)絡(luò)上獲取待處理器的人臉圖像。

去噪單元3012，用于對該人臉圖像進(jìn)行去處噪聲處理。為了減少噪聲點(diǎn)對影響，必須對獲取的人臉圖像去除噪聲處理。在本實(shí)施例中，采用雙邊濾波器對人臉圖像進(jìn)行去噪處理。

頂帽變換單元3013，用于對該人臉圖像進(jìn)行頂帽變換處理。具體地，頂帽變換單元采用白頂帽變換來增加圖像高光區(qū)域和非高光區(qū)域的對比度，以便于后續(xù)的高光區(qū)域的提取操作。

轉(zhuǎn)換單元3014，用于將該人臉圖像轉(zhuǎn)換到HSV空間，以分別獲取該人臉圖像的各個像素點(diǎn)的亮度分量L以及飽和度分量S。由于人臉圖像在RGB彩色空間的數(shù)據(jù)不便于分析其亮度以及飽和度，因此，在本實(shí)施例中選擇把人臉圖像RGB彩色空間轉(zhuǎn)換到HSV空間進(jìn)行分析處理。

計(jì)算單元3015，用于根據(jù)每一所述像素點(diǎn)的亮度分量L和飽和度分量S獲取所述多個像素點(diǎn)的亮度分量L的均值M₁以及方差V₁、飽和度分量S的均值M₂以及方差V₂。其中，本實(shí)施例中采用將該人臉圖像的亮度分量L以及飽和度分量S進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，從而分別計(jì)算出該人臉圖像所有像素點(diǎn)的亮度分量的均值以及方差，亮度分量的均值以及方差。

提取單元3016，用于根據(jù)所述多個像素點(diǎn)的亮度分量的均值M₁以及方差V₁、所述多個像素點(diǎn)的飽和度分量的均值M₂以及方差V₂、每一所述像素點(diǎn)的亮度分量L以及飽和度分量S，提取出所述人臉圖像的高光區(qū)域。其中，在具體實(shí)施過程中，先根據(jù)公式ST＝M ₂-1.5V₂計(jì)算出飽和度閾值ST，以及根據(jù)公式LT＝M₁+V₁計(jì)算出亮度閾值LT。然后，根據(jù)公式Q＝(L/S)/(LT/ST)，計(jì)算出該像素點(diǎn)屬于高光區(qū)域的可能性Q值。當(dāng)該Q值大于1時，判斷該像素點(diǎn)為高光區(qū)域的像素點(diǎn)，當(dāng)該Q值小于或等于1時，判斷該像素點(diǎn)為非高光區(qū)域的像素點(diǎn)，由此提取出該人臉圖像的高光區(qū)域。

該第二獲取模塊302用于獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域。

該優(yōu)化模塊303用于根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。其中，若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率小于第一預(yù)設(shè)值，則以所述邊界像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。若所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的膚色概率大于或等于第一預(yù)設(shè)值，則以所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值作為所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值。其中，該第一預(yù)設(shè)值可以為0.7。

該第三獲取模塊304用于根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖。具體地，該第三獲取模塊304采用對所有邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值進(jìn)行雙線性差值處理，從而將邊界之內(nèi)的區(qū)域的各個像素點(diǎn)的像素值補(bǔ)充完整，進(jìn)而得到該初始修補(bǔ)圖。

修復(fù)模塊305用于根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。其中，如圖5所示，該修復(fù)模塊305包括：

高斯處理單元3051，用于根據(jù)所述高光區(qū)域周圍預(yù)定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)的像素值對所述初始修補(bǔ)圖做高斯模糊處理，以獲取平滑修補(bǔ)圖。其中，該高光區(qū)域周圍預(yù)定范圍可以是指距離該高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)預(yù)定個數(shù)的像素點(diǎn)的范圍內(nèi)，例如100個或者200個像素點(diǎn)。該高斯模糊處理采用高斯分布公式進(jìn)行處理，其具體原理不贅述。對該初始修補(bǔ)圖進(jìn)行高斯模糊處理之后可以使得平滑修補(bǔ)圖與高光區(qū)域周圍的像素點(diǎn)的過渡更加平滑，有利于提高對高光區(qū)域修補(bǔ)的效果。

紋理信息獲取單元3052，用于獲取人臉圖像的紋理信息。其中，具體實(shí)施過程中，該人臉圖像的紋理信息采用該人臉圖像的二階導(dǎo)數(shù)來量化，其采用公式Δ²f(x，y)＝δ²f/δx²+δ²f/δy²求出，其中，x和y分別代表對應(yīng)像素點(diǎn)的橫坐標(biāo)與縱坐標(biāo)，f代表該像素點(diǎn)的像素值。

疊加單元3053，用于根據(jù)所述紋理信息對所述平滑修補(bǔ)圖進(jìn)行紋理疊加處理，以獲取目標(biāo)修補(bǔ)圖。具體實(shí)施過程中，采用的計(jì)算方法是將平滑修補(bǔ)圖乘以該人臉圖像的二階導(dǎo)數(shù)Δ²f(x，y)，即可得到該目標(biāo)修補(bǔ)圖。

修復(fù)單元3054，用于根據(jù)所述目標(biāo)修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

由上可知，本實(shí)施例提供的人臉圖像的處理裝置第一獲取模塊通過獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；第二獲取模塊獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；優(yōu)化模塊根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；第三獲取模塊根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；修復(fù)模塊根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理，從而完成對人臉圖像的除去高光的操作，并且由于在提取高光區(qū)域的過程中，第三獲取模塊采用了膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，使得高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)更加接近于正常區(qū)域的像素值，使得根據(jù)該優(yōu)化像素值生成的初始修補(bǔ)圖與該人臉圖像的正常區(qū)域更加契合，有利于提高后續(xù)的去除高光的修復(fù)效果；進(jìn)一步地，由于修復(fù)模塊對該初始修補(bǔ)圖依次進(jìn)行了高斯模糊處理以及紋理疊加操作，從而得到目標(biāo)修補(bǔ)圖，該目標(biāo)修補(bǔ)圖相對于初始修補(bǔ)圖更接近于人臉圖像的真實(shí)情況，有利于進(jìn)一步提高修復(fù)效果。

本發(fā)明實(shí)施例提供的，譬如為計(jì)算機(jī)、平板電腦、具有觸摸功能的手機(jī)等等，該人臉圖像的處理裝置與上文實(shí)施例中的人臉圖像的處理方法屬于同一構(gòu)思，在該人臉圖像的處理裝置上可以運(yùn)行該人臉圖像的處理方法實(shí)施例中提供的任一方法，其具體實(shí)現(xiàn)過程詳見該人臉圖像的處理方法實(shí)施例，此處不再贅述。

實(shí)施例四、

相應(yīng)的，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種終端，如圖6所示，該終端可以包括射頻(RF，Radio Frequency)電路601、包括有一個或一個以上計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)的存儲器602、輸入單元603、顯示單元604、傳感器605、音頻電路606、無線保真(WiFi，Wireless Fidelity)模塊607、包括有一個或者一個以上處理核心的處理器608、以及電源609等部件。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，圖6中示出的終端結(jié)構(gòu)并不構(gòu)成對終端的限定，可以包括比圖示更多或更少的部件，或者組合某些部件，或者不同的部件布置。其中：

RF電路601可用于收發(fā)信息或通話過程中，信號的接收和發(fā)送，特別地，將基站的下行信息接收后，交由一個或者一個以上處理器608處理；另外，將涉及上行的數(shù)據(jù)發(fā)送給基站。通常，RF電路601包括但不限于天線、至少一個放大器、調(diào)諧器、一個或多個振蕩器、用戶身份模塊(SIM，SubscriberIdentity Module)卡、收發(fā)信機(jī)、耦合器、低噪聲放大器(LNA，LowNoiseAmplifier)、雙工器等。此外，RF電路601還可以通過無線通信與網(wǎng)絡(luò)和其他設(shè)備通信。所述無線通信可以使用任一通信標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，包括但不限于全球移動通訊系統(tǒng)(GSM，Global System ofMobile communication)、通用分組無線服務(wù)(GPRS，General Packet Radio Service)、碼分多址(CDMA，Code Division Multiple Access)、寬帶碼分多址(WCDMA，Wideband Code Division MultipleAccess)、長期演進(jìn)(LTE，Long Term Evolution)、電子郵件、短消息服務(wù)(SMS，Short Messaging Service)等。

存儲器602可用于存儲軟件程序以及模塊，處理器608通過運(yùn)行存儲在存儲器602的軟件程序以及模塊，從而執(zhí)行各種功能應(yīng)用以及數(shù)據(jù)處理。存儲器602可主要包括存儲程序區(qū)和存儲數(shù)據(jù)區(qū)，其中，存儲程序區(qū)可存儲操作系統(tǒng)、至少一個功能所需的應(yīng)用程序(比如聲音播放功能、圖像播放功能等)等；存儲數(shù)據(jù)區(qū)可存儲根據(jù)終端的使用所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)(比如音頻數(shù)據(jù)、電話本等)等。此外，存儲器602可以包括高速隨機(jī)存取存儲器，還可以包括非易失性存儲器，例如至少一個磁盤存儲器件、閃存器件、或其他易失性固態(tài)存儲器件。相應(yīng)地，存儲器602還可以包括存儲器控制器，以提供處理器608和輸入單元603對存儲器602的訪問。

輸入單元603可用于接收輸入的數(shù)字或字符信息，以及產(chǎn)生與用戶設(shè)置以及功能控制有關(guān)的鍵盤、鼠標(biāo)、操作桿、光學(xué)或者軌跡球信號輸入。具體地，在一個具體的實(shí)施例中，輸入單元603可包括觸敏表面以及其他輸入設(shè)備。觸敏表面，也稱為觸摸顯示屏或者觸控板，可收集用戶在其上或附近的觸摸操作(比如用戶使用手指、觸筆等任何適合的物體或附件在觸敏表面上或在觸敏表面附近的操作)，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的程式驅(qū)動相應(yīng)的連接裝置。可選的，觸敏表面可包括觸摸檢測裝置和觸摸控制器兩個部分。其中，觸摸檢測裝置檢測用戶的觸摸方位，并檢測觸摸操作帶來的信號，將信號傳送給觸摸控制器；觸摸控制器從觸摸檢測裝置上接收觸摸信息，并將它轉(zhuǎn)換成觸點(diǎn)坐標(biāo)，再送給處理器608，并能接收處理器608發(fā)來的命令并加以執(zhí)行。此外，可以采用電阻式、電容式、紅外線以及表面聲波等多種類型實(shí)現(xiàn)觸敏表面。除了觸敏表面，輸入單元603還可以包括其他輸入設(shè)備。具體地，其他輸入設(shè)備可以包括但不限于物理鍵盤、功能鍵(比如音量控制按鍵、開關(guān)按鍵等)、軌跡球、鼠標(biāo)、操作桿等中的一種或多種。

顯示單元604可用于顯示由用戶輸入的信息或提供給用戶的信息以及終端的各種圖形用戶接口，這些圖形用戶接口可以由圖形、文本、圖標(biāo)、視頻和其任意組合來構(gòu)成。顯示單元604可包括顯示面板，可選的，可以采用液晶顯示器(LCD，Liquid Crystal Display)、有機(jī)發(fā)光二極管(OLED，Organic Light-Emitting Diode)等形式來配置顯示面板。進(jìn)一步的，觸敏表面可覆蓋顯示面板，當(dāng)觸敏表面檢測到在其上或附近的觸摸操作后，傳送給處理器608以確定觸摸事件的類型，隨后處理器608根據(jù)觸摸事件的類型在顯示面板上提供相應(yīng)的視覺輸出。雖然在圖6中，觸敏表面與顯示面板是作為兩個獨(dú)立的部件來實(shí)現(xiàn)輸入和輸入功能，但是在某些實(shí)施例中，可以將觸敏表面與顯示面板集成而實(shí)現(xiàn)輸入和輸出功能。

終端還可包括至少一種傳感器605，比如光傳感器、運(yùn)動傳感器以及其他傳感器。具體地，光傳感器可包括環(huán)境光傳感器及接近傳感器，其中，環(huán)境光傳感器可根據(jù)環(huán)境光線的明暗來調(diào)節(jié)顯示面板的亮度，接近傳感器可在終端移動到耳邊時，關(guān)閉顯示面板和/或背光。作為運(yùn)動傳感器的一種，重力加速度傳感器可檢測各個方向上(一般為三軸)加速度的大小，靜止時可檢測出重力的大小及方向，可用于識別手機(jī)姿態(tài)的應(yīng)用(比如橫豎屏切換、相關(guān)游戲、磁力計(jì)姿態(tài)校準(zhǔn))、振動識別相關(guān)功能(比如計(jì)步器、敲擊)等；至于終端還可配置的陀螺儀、氣壓計(jì)、濕度計(jì)、溫度計(jì)、紅外線傳感器等其他傳感器，在此不再贅述。

音頻電路606、揚(yáng)聲器，傳聲器可提供用戶與終端之間的音頻接口。音頻電路606可將接收到的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的電信號，傳輸?shù)綋P(yáng)聲器，由揚(yáng)聲器轉(zhuǎn)換為聲音信號輸出；另一方面，傳聲器將收集的聲音信號轉(zhuǎn)換為電信號，由音頻電路606接收后轉(zhuǎn)換為音頻數(shù)據(jù)，再將音頻數(shù)據(jù)輸出處理器608處理后，經(jīng)RF電路601以發(fā)送給比如另一終端，或者將音頻數(shù)據(jù)輸出至存儲器602以便進(jìn)一步處理。音頻電路606還可能包括耳塞插孔，以提供外設(shè)耳機(jī)與終端的通信。

WiFi屬于短距離無線傳輸技術(shù)，終端通過WiFi模塊607可以幫助用戶收發(fā)電子郵件、瀏覽網(wǎng)頁和訪問流式媒體等，它為用戶提供了無線的寬帶互聯(lián)網(wǎng)訪問。雖然圖6示出了WiFi模塊607，但是可以理解的是，其并不屬于終端的必須構(gòu)成，完全可以根據(jù)需要在不改變發(fā)明的本質(zhì)的范圍內(nèi)而省略。

處理器608是終端的控制中心，利用各種接口和線路連接整個手機(jī)的各個部分，通過運(yùn)行或執(zhí)行存儲在存儲器602內(nèi)的軟件程序和/或模塊，以及調(diào)用存儲在存儲器602內(nèi)的數(shù)據(jù)，執(zhí)行終端的各種功能和處理數(shù)據(jù)，從而對手機(jī)進(jìn)行整體監(jiān)控?？蛇x的，處理器608可包括一個或多個處理核心；優(yōu)選的，處理器608可集成應(yīng)用處理器和調(diào)制解調(diào)處理器，其中，應(yīng)用處理器主要處理操作系統(tǒng)、用戶界面和應(yīng)用程序等，調(diào)制解調(diào)處理器主要處理無線通信?？梢岳斫獾氖牵鲜稣{(diào)制解調(diào)處理器也可以不集成到處理器608中。

終端還包括給各個部件供電的電源609(比如電池)，優(yōu)選的，電源可以通過電源管理系統(tǒng)與處理器608邏輯相連，從而通過電源管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)管理充電、放電、以及功耗管理等功能。電源609還可以包括一個或一個以上的直流或交流電源、再充電系統(tǒng)、電源故障檢測電路、電源轉(zhuǎn)換器或者逆變器、電源狀態(tài)指示器等任意組件。

盡管未示出，終端還可以包括攝像頭、藍(lán)牙模塊等，在此不再贅述。具體在本實(shí)施例中，終端中的處理器608會按照如下的指令，將一個或一個以上的應(yīng)用程序的進(jìn)程對應(yīng)的可執(zhí)行文件加載到存儲器602中，并由處理器608來運(yùn)行存儲在存儲器602中的應(yīng)用程序，從而實(shí)現(xiàn)各種功能：

獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；

獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；

根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；

根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理。

由上可知，該終端通過處理器608運(yùn)行存儲在存儲器602中的應(yīng)用程序，從而實(shí)現(xiàn)獲取人臉圖像的高光區(qū)域，所述高光區(qū)域包括多個邊界像素點(diǎn)；獲取預(yù)設(shè)區(qū)域內(nèi)膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值，其中所述預(yù)設(shè)區(qū)域?yàn)榫嚯x一所述邊界像素點(diǎn)預(yù)設(shè)值的區(qū)域；根據(jù)所述膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，以獲取所述邊界像素點(diǎn)的優(yōu)化像素值；根據(jù)所述優(yōu)化像素值獲取與所述高光區(qū)域?qū)?yīng)的初始修補(bǔ)圖；根據(jù)所述初始修補(bǔ)圖對所述高光區(qū)域進(jìn)行修復(fù)處理；進(jìn)而完成對人臉圖像的高光區(qū)域的修復(fù)；由于在提取高光區(qū)域的過程中，采用了膚色概率最大的像素點(diǎn)的像素值對所述邊界像素點(diǎn)的像素值進(jìn)行優(yōu)化處理，使得高光區(qū)域的邊界像素點(diǎn)更加接近于正常區(qū)域的像素值，使得根據(jù)該優(yōu)化像素值生成的初始修補(bǔ)圖與該人臉圖像的正常區(qū)域更加契合，有利于提高后續(xù)的去除高光的修復(fù)效果。需要說明的是，對本發(fā)明人臉圖像的處理方法而言，本領(lǐng)域普通測試人員可以理解實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例該人臉圖像的處理方法的全部或部分流程，是可以通過計(jì)算機(jī)程序來控制相關(guān)的硬件來完成，該計(jì)算機(jī)程序可存儲于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，如存儲在終端的存儲器中，并被該終端內(nèi)的至少一個處理器執(zhí)行，在執(zhí)行過程中可包括如該導(dǎo)航信息的顯示方法的實(shí)施例的流程。其中，該的存儲介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲器(ROM，Read Only Memory)、隨機(jī)存取記憶體(RAM，Random Access Memory)等。

對本發(fā)明實(shí)施例的人臉圖像的處理裝置而言，其各功能模塊可以集成在一個處理芯片中，也可以是各個模塊單獨(dú)物理存在，也可以兩個或兩個以上模塊集成在一個模塊中。上述集成的模塊既可以采用硬件的形式實(shí)現(xiàn)，也可以采用軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)。該集成的模塊如果以軟件功能模塊的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時，也可以存儲在一個計(jì)算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，該存儲介質(zhì)譬如為只讀存儲器，磁盤或光盤等。

以上對本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種人臉圖像的處理方法及裝置進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。