一種人臉圖像校正的方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉圖像校正的方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前使用手機(jī)自拍、視屏通話等已廣泛使用，用戶在使用手機(jī)前置攝像頭進(jìn)行人 臉自拍或進(jìn)行視頻通話時(shí)，拍攝距離較近，且由于光學(xué)成像將空間三維物體投影到二維的 成像面上的限制，導(dǎo)致拍攝的照片中人臉出現(xiàn)透視畸變，具體表現(xiàn)在人臉比實(shí)際顯得肥大， 特別是鼻子與人臉的比例失去協(xié)調(diào)，拍攝質(zhì)量較差，以及降低用戶體驗(yàn)。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中主要有以下兩種方式校正透視畸變：
[0004] -、通過(guò)從無(wú)窮遠(yuǎn)至最近的焦距調(diào)節(jié)，對(duì)被攝物拍攝，采集多幅原始圖像，通過(guò)計(jì) 算這些原始圖像的深度信息或者成像視差，得到被攝物的深度信息，然后通過(guò)該深度信息 對(duì)原始圖像進(jìn)行透視畸變校正處理。但該種方式需要通過(guò)雙攝像頭或移動(dòng)攝像頭或單攝像 頭多次拍攝，且需要用戶多次變換拍攝角度，對(duì)用戶的拍攝水平要求較高，并不適用所有用 戶。
[0005] 二、首先通過(guò)相機(jī)模塊獲取原始圖像，接著追蹤并檢測(cè)圖像中人臉區(qū)域的面部特 征，其中面部特征包括人中參數(shù)、臉頰參數(shù)、下巴參數(shù)以及面部角度參數(shù)的集合。一開(kāi)始，輸 入圖像檢測(cè)到的面部特征位置被設(shè)為參考特征位置，由于面部特征位置隨時(shí)間而變化，當(dāng) 目前面部特征位置超出給定閾值時(shí)，用當(dāng)前面部特征位置更新參考特征位置，即當(dāng)檢測(cè)到 的臉超出容忍區(qū)域時(shí)，畸變掩膜隨之調(diào)整。接著，根據(jù)輸出的特征位置參數(shù)構(gòu)造畸變掩膜， 畸變掩膜主要通過(guò)人臉特征位置參數(shù)控制，畸變掩膜覆蓋的是人中及臉頰部以下的區(qū)域， 然后依據(jù)畸變掩膜調(diào)整目前圖像中的面部區(qū)域尺寸，在一定程度上實(shí)現(xiàn)瘦臉，但并非還原 人臉的實(shí)際比率，且由于沒(méi)考慮人臉與相機(jī)之間的距離，從而無(wú)法準(zhǔn)確地降低人臉的畸變 率。
[0006] 通過(guò)以上兩種方案，均不能有效、精確地降低人臉畸變的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供一種人臉圖像校正的方法及裝置，能夠解決現(xiàn)有技術(shù)中降低人臉畸變 的精確度較低的問(wèn)題。
[0008] 本發(fā)明第一方面提供一種人臉圖像校正的方法，所述方法包括：
[0009] 獲取拍攝裝置所拍攝的初始人臉圖像的幾何信息集合；
[0010] 根據(jù)人臉模型和所述幾何信息集合得到距離信息集合，所述距離信息集合包括所 述幾何信息集合對(duì)應(yīng)的實(shí)際人臉模型中每個(gè)平面與所述拍攝裝置之間的距離信息；
[0011] 根據(jù)所述距離信息集合計(jì)算得到校正系數(shù)集合；
[0012] 根據(jù)所述校正系數(shù)集合構(gòu)造二維校正函數(shù)；
[0013] 利用所述二維校正函數(shù)對(duì)所述初始人臉圖像進(jìn)行校正，得到目標(biāo)人臉圖像，并將 所述目標(biāo)人臉圖像輸出和顯示。
[0014] 結(jié)合第一方面，本發(fā)明第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述人臉模型根據(jù)以下步 驟得到：
[0015] 獲取多個(gè)人臉圖像的三維幾何特征數(shù)據(jù)的集合；
[0016] 對(duì)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)的集合中的每個(gè)三維幾何特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，得到 每個(gè)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值；
[0017] 根據(jù)所述每個(gè)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值建立所述人臉模型。
[0018] 結(jié)合第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第一方面的第二種實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲 取多個(gè)人臉圖像的三維幾何特征數(shù)據(jù)的集合，包括：
[0019] 分別將每個(gè)所述人臉圖像分為鼻尖平面、鼻子平面、臉頰平面及耳朵平面；
[0020] 并獲取如下三維幾何特征數(shù)據(jù)：鼻子高度、鼻子長(zhǎng)度、鼻子寬度、所述鼻子平面與 所述臉頰平面之間的第一垂直間距、所述臉頰平面與所述耳朵平面之間的第二垂直間距、 臉頰長(zhǎng)度、臉頰寬度、所述耳朵平面上人臉的長(zhǎng)度及所述耳朵平面上所述人臉的寬度。
[0021] 結(jié)合第一方面或第一方面的第一或第二種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第一方面的第三種實(shí) 現(xiàn)方式中，所述獲取拍攝裝置所拍攝的初始人臉圖像的幾何信息集合，包括：
[0022] 利用人臉檢測(cè)算法得到所述初始人臉圖像的人臉圖像數(shù)據(jù)，所述人臉圖像數(shù)據(jù)包 括人臉中心在所述初始人臉圖像的坐標(biāo)信息，所述初始人臉圖像中人臉的人臉長(zhǎng)度、人臉 寬度，以及以所述人臉中心為中心點(diǎn)的覆蓋所述初始人臉圖像中人臉的最小橢圓的長(zhǎng)軸和 短軸；
[0023] 根據(jù)所述人臉長(zhǎng)度和所述人臉寬度，計(jì)算得到所述人臉長(zhǎng)度所占的第一像元數(shù)， 和所述人臉寬度所占的第二像元數(shù)；
[0024] 根據(jù)像元的大小、所述第一像元數(shù)和所述第二像元數(shù)得到所述人臉的大小。
[0025] 結(jié)合第一方面或第一方面的第一至第三種實(shí)現(xiàn)方式中的任一種，本發(fā)明第一方面 的第四種實(shí)現(xiàn)方式中，所述幾何信息集合包括目標(biāo)耳朵平面、目標(biāo)鼻尖平面、目標(biāo)鼻子平面 及目標(biāo)臉頰平面，所述根據(jù)人臉模型和所述幾何信息集合得到距離信息集合，包括：
[0026] 根據(jù)焦距，成像相似關(guān)系及所述人臉模型中的人臉長(zhǎng)度、人臉寬度，計(jì)算得到所述 目標(biāo)耳朵平面與所述拍攝裝置之間的第三垂直間距；
[0027] 根據(jù)所述第三垂直間距，所述人臉模型中的所述鼻子高度、所述第一垂直間距及 所述第二垂直間距，分別計(jì)算得到所述目標(biāo)臉頰平面與所述拍攝裝置之間的第四垂直間 距、所述目標(biāo)鼻子平面與所述拍攝裝置之間的第五垂直間距、所述目標(biāo)鼻尖平面與所述拍 攝裝置之間的第六垂直間距。
[0028] 結(jié)合第一方面的第四種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第一方面的第五種實(shí)現(xiàn)方式中，所述根 據(jù)所述距離信息集合計(jì)算得到校正系數(shù)集合，包括：
[0029] 根據(jù)預(yù)設(shè)公式計(jì)算得到目標(biāo)垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系數(shù)k，所述預(yù)設(shè)公式為：k=L/ L'，其中所述L為目標(biāo)垂直間距，L'為所述第三垂直間距；
[0030] 所述目標(biāo)垂直間距包括所述第三垂直間距、所述第四垂直間距、所述第五垂直間 距或第六垂直間距，所述目標(biāo)垂直間距與校正系數(shù)一一對(duì)應(yīng)。
[0031] 結(jié)合第一方面的第五種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第一方面的第六種實(shí)現(xiàn)方式中，所述人 臉圖像數(shù)據(jù)還包括人臉平面與成像平面之間的夾角，所述二維校正函數(shù)為分段連續(xù)的函 數(shù)；
[0032] 所述根據(jù)所述校正系數(shù)集合構(gòu)造二維校正函數(shù)，包括：
[0033] 根據(jù)所述夾角、所述坐標(biāo)信息、所述人臉的大小、所述第三垂直間距、所述第四垂 直間距、所述第五垂直間距及所述第六垂直間距，構(gòu)造所述二位校正函數(shù)。
[0034] 結(jié)合第一方面的第六種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第一方面的第七種實(shí)現(xiàn)方式中，所述根 據(jù)所述夾角、所述坐標(biāo)信息、所述人臉的大小、第三垂直間距、第四垂直間距、第五垂直間距 及第六垂直間距，構(gòu)造所述二位校正函數(shù)，包括：
[0035] 利用所述夾角、所述坐標(biāo)信息、所述人臉的大小、所述第五垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系 數(shù)，和所述第六垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系數(shù)得到第一段校正函數(shù)；
[0036] 利用所述夾角、所述坐標(biāo)信息、所述人臉的大小、所述第四垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系 數(shù)，和所述第五垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系數(shù)得到第二段校正函數(shù)；
[0037] 利用所述夾角、所述坐標(biāo)信息、所述人臉的大小、所述第四垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系 數(shù)，和所述第三垂直間距對(duì)應(yīng)的校正系數(shù)得到第三段校正函數(shù)；
[0038] 根據(jù)所述第一段校正函數(shù)、所述第二段校正函數(shù)及所述第三段校正函數(shù)構(gòu)造所述 二維校正函數(shù)。
[0039] 結(jié)合第一方面或第一方面的第一至第七種實(shí)現(xiàn)方式中的任一種，本發(fā)明第一方面 的第八種實(shí)現(xiàn)方式中，所述利用所述二維校正函數(shù)對(duì)所述初始人臉圖像進(jìn)行校正，得到目 標(biāo)人臉圖像，包括：
[0040] 將所述二維校正函數(shù)的坐標(biāo)原點(diǎn)移至所述人臉圖像中的人臉中心；
[0041] 將所述二維校正函數(shù)分別與所述初始人臉圖像中的每個(gè)坐標(biāo)信息對(duì)應(yīng)相乘，得到 校正后的坐標(biāo)信息的集合；
[0042] 對(duì)所述校正后的坐標(biāo)信息進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換與插值，得到所述目標(biāo)人臉圖像。
[0043] 本發(fā)明第二方面提供一種人臉圖像校正的裝置，所述裝置包括：
[0044] 獲取模塊，用于獲取拍攝裝置所拍攝的初始人臉圖像的幾何信息集合；
[0045] 處理模塊，用于根據(jù)人臉模型和所述獲取模塊獲取到的所述幾何信息集合得到距 離信息集合，所述距離信息集合包括所述幾何信息集合對(duì)應(yīng)的實(shí)際人臉模型中每個(gè)平面與 所述拍攝裝置之間的距離信息；
[0046] 根據(jù)所述距離信息集合計(jì)算得到校正系數(shù)集合；
[0047] 根據(jù)所述校正系數(shù)集合構(gòu)造二維校正函數(shù)；
[0048] 利用所述二維校正函數(shù)對(duì)所述初始人臉圖像進(jìn)行校正，得到目標(biāo)人臉圖像；
[0049] 顯示模塊，用于將所述處理模塊得到的所述目標(biāo)人臉圖像輸出和顯示。
[0050] 結(jié)合第二方面，本發(fā)明第二方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理模塊執(zhí)行以下步 驟得到所述人臉模型：
[0051] 通過(guò)所述獲取模塊獲取多個(gè)人臉圖像的三維幾何特征數(shù)據(jù)的集合；
[0052] 對(duì)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)的集合中的每個(gè)三維幾何特征數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理，得到 每個(gè)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值；
[0053] 根據(jù)所述每個(gè)所述三維幾何特征數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值建立所述人臉模型。
[0054] 結(jié)合第二方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第二方面的第二種實(shí)現(xiàn)方式中，所述處 理模塊具體用于：
[0055] 分別將每個(gè)所述人臉圖像分為鼻尖平面、鼻子平面、臉頰平面及耳朵平面；
[0056]并通過(guò)所述獲取模塊獲取如下三維幾何特征數(shù)據(jù)：鼻子高度、鼻子長(zhǎng)度、鼻子寬 度、所述鼻子平面與所述臉頰平面之間的第一垂直間距、所述臉頰平面與所述耳朵平面之 間的第二垂直間距、臉頰長(zhǎng)度、臉頰寬度、所述耳朵平面上人臉的長(zhǎng)度及所述耳朵平面上所 述人臉的寬度。
[0057]結(jié)合第二方面或第二方面的第一種或第二種實(shí)現(xiàn)方式，本發(fā)明第二方面的第三種 實(shí)現(xiàn)方式中，所述處理模塊具體用于：
[0058] 利用人臉檢測(cè)算法得到所述初始人臉圖像的人臉圖像數(shù)據(jù)，所述人臉圖像數(shù)據(jù)包 括人臉中心在所述初始人臉圖像的坐標(biāo)信息，所述初始人臉圖像中人臉的人臉長(zhǎng)度、人臉 寬度，以及以所述人臉中心為中心點(diǎn)的覆蓋所述初始人臉圖像中人臉的最小橢圓的長(zhǎng)軸和 短軸；
[0059] 根據(jù)所述人臉長(zhǎng)度和所述人臉寬度，計(jì)算得到所述人臉長(zhǎng)度所占的第一像元數(shù)， 和所述人臉寬度所占的第二像元數(shù)；
[0060] 根據(jù)像元的大小、所述第一像元數(shù)和所述第二像元