一種圖像處理方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種圖像處理方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著相機(jī)和手機(jī)等具有拍攝功能的設(shè)備的普及，照片在人們生活出現(xiàn)的次數(shù)越來(lái)越多。例如:外出游玩、聚會(huì)、會(huì)議等場(chǎng)所中人們都會(huì)通過(guò)照片為記錄這些場(chǎng)所，且目前拍攝的照片大多數(shù)都是人物照片。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，人們經(jīng)常會(huì)在網(wǎng)上瀏覽或者發(fā)表照片，為了美觀，人們經(jīng)常會(huì)將網(wǎng)上的照片進(jìn)行美化操作。例如，將自己或者別人的人臉替換掉，以形成新的合成圖像。但目前的圖像處理技術(shù)是很難實(shí)現(xiàn)人臉的替換，只是非常少量的圖像處理專業(yè)人員才可以通過(guò)一些圖像處理軟件實(shí)現(xiàn)人臉的替換，且實(shí)現(xiàn)過(guò)程都是通過(guò)手動(dòng)操作的，例如:手動(dòng)摳出人臉區(qū)域，再手動(dòng)將人臉覆蓋至其它人臉區(qū)域?？梢?jiàn)，目前人臉替換的過(guò)程過(guò)于復(fù)雜。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明實(shí)施例提供了一種圖像處理方法及裝置，可以簡(jiǎn)化人臉替換的過(guò)程。
[0004]第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像處理方法，包括:
[0005]獲取源人臉圖像，計(jì)算出所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述源人臉圖像中包括所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合的摳圖區(qū)域圖像；
[0006]計(jì)算出目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉圖像，計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖中包括所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的貼圖區(qū)域圖像；
[0007]根據(jù)所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的圖像參數(shù)調(diào)整所述摳圖區(qū)域圖像，得到替換摳圖區(qū)域圖像；
[0008]將所述替換摳圖區(qū)域圖像替換掉所述貼圖區(qū)域圖像。
[0009]第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種圖像處理裝置，包括:獲取單元、計(jì)算單元、第一調(diào)整單元和替換單元，其中:
[0010]所述獲取單元，用于獲取源人臉圖像，計(jì)算出所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述源人臉圖像中包括所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合的摳圖區(qū)域圖像；
[0011]所述計(jì)算單元，用于計(jì)算出目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉圖像，計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖中包括所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的貼圖區(qū)域圖像；
[0012]所述第一調(diào)整單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的圖像參數(shù)調(diào)整所述摳圖區(qū)域圖像，得到替換摳圖區(qū)域圖像；
[0013]所述替換單元，用于將所述替換摳圖區(qū)域圖像替換掉所述貼圖區(qū)域圖像。
[0014]上述技術(shù)方案中，獲取源人臉圖像，計(jì)算出所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述源人臉圖像中包括所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合的摳圖區(qū)域圖像；計(jì)算出目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉圖像，計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖中包括所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的貼圖區(qū)域圖像；根據(jù)所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的圖像參數(shù)調(diào)整所述摳圖區(qū)域圖像，得到替換摳圖區(qū)域圖像；將所述替換摳圖區(qū)域圖像替換掉所述貼圖區(qū)域圖像。相比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明實(shí)施例中不需要手工進(jìn)行人臉替換，可以自動(dòng)完成人臉的替換，從而本發(fā)明實(shí)施例可以簡(jiǎn)化人臉替換的過(guò)程。
【附圖說(shuō)明】
[0015]為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0016]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理方法的流程示意圖；
[0017]圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種圖像處理方法的流程示意圖；
[0018]圖3是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0019]圖4是本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020]下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)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)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)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。
[0021]圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的一種圖像處理方法的流程示意圖，如圖1所示，包括以下步驟:
[0022]S101、獲取源人臉圖像，計(jì)算出所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述源人臉圖像中包括所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合的摳圖區(qū)域圖像。
[0023]可選的，具體可以是獲取一張包括源人臉的照片，再通過(guò)人臉識(shí)別算法(例如:Boost級(jí)聯(lián)框架的人臉檢測(cè)算法)計(jì)算出源人臉圖像，具體可以是計(jì)算出該照片的人臉區(qū)域，該區(qū)域的圖像就是源人臉圖像；上述照片可以是執(zhí)行本方法的設(shè)備接收其它設(shè)備發(fā)送的照片，或者從本地獲取上述照片。當(dāng)然還可以是直接獲取到源人臉圖像。即計(jì)算源人臉圖像的過(guò)程在其它設(shè)備上已經(jīng)完成。
[0024]可選的，計(jì)算源人臉圖像的特征點(diǎn)集合具體可以是通過(guò)主動(dòng)形狀模型(ActiveShape Model, ASM)計(jì)算出源人臉圖像的特征點(diǎn)集合。由于上述源人臉圖像可能會(huì)包括特征點(diǎn)集合構(gòu)成的圖像之外的圖像，這樣再根據(jù)源人臉圖像的特征點(diǎn)集合計(jì)算出摳圖區(qū)域圖像，從而可以將源人臉圖像包括特征點(diǎn)集合構(gòu)成的圖像之外的圖像去掉，當(dāng)然，源人臉圖像可能也不會(huì)包括特征點(diǎn)集合構(gòu)成的圖像之外的圖像，即源人臉圖像就為上述摳圖區(qū)域圖像。具體還可以是計(jì)算出包括所述源人臉圖像的特征點(diǎn)集合的摳圖區(qū)域，而該摳圖區(qū)域包括的圖像就是上述摳圖區(qū)域圖像。
[0025]可選的，上述特征點(diǎn)集合可以包括如下至少一項(xiàng):
[0026]眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和人臉外輪廓。
[0027]由于通過(guò)上述眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和人臉外輪廓就可以將源人臉圖像的人臉特征反應(yīng)出，從而實(shí)現(xiàn)人臉的替換。當(dāng)然本實(shí)施例還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)耳朵和頭部的替換，具體的計(jì)算過(guò)程可以參考人臉替換的過(guò)程。
[0028]S102、計(jì)算出目標(biāo)圖像中的目標(biāo)人臉圖像，計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合，并計(jì)算出所述目標(biāo)人臉圖中包括所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的貼圖區(qū)域圖像。
[0029]可選的，具體可以是通過(guò)人臉識(shí)別算法計(jì)算出目標(biāo)圖像中的人臉區(qū)域，而該區(qū)域的圖像就是上述目標(biāo)人臉圖像。其中，采用的人臉識(shí)別算法包括但不限于如下算法:
[0030]基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)與獨(dú)立成份分析(Independent Component Analysis, I CA)獨(dú)的人臉識(shí)別算法、基于奇異值分解(Singularvalue Decomposit1n, SVD)和KL投影相融合的有臉識(shí)別算法、基于正交領(lǐng)域保持投射的雙樹(shù)復(fù)小波變換(dual tree complex wavelet transform, DT-CffT)特征人臉識(shí)別算法。
[0031]該步驟計(jì)算貼圖區(qū)域圖像的過(guò)程可以參考上述計(jì)算摳圖區(qū)域圖像的計(jì)算過(guò)程，此處不作重復(fù)說(shuō)明。
[0032]S103、根據(jù)所述目標(biāo)人臉圖像的特征點(diǎn)集合的圖像參數(shù)調(diào)整