一種人臉圖像處理方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術公開了一種人臉圖像處理方法，包括步驟：對當前圖像幀做人臉檢測，生成人臉基準區域；對人臉基準區域進行關鍵點檢測，識別出人臉關鍵點；根據人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出該圖像幀中的初始人臉皮膚區域；結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域；利用混合高斯模型對皮膚區域和頭發區域的像素點的特征向量進行概率分布估計；根據概率分布估計的結果該圖像幀進行圖像分割，得到該圖像幀的人頭區域；以及利用插值算法放大人頭區域，得到處理后的圖像幀。本發明專利技術還一并公開了相應的人臉圖像處理裝置。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及圖像處理
，尤其是一種人臉圖像處理方法及裝置。
技術介紹
圖像、視頻數據作為信息的主要載體，由于其視覺上的直觀性和表達的生動性，越來越受到人們的關注。目前，用戶不僅僅滿足于獲取更加高品質的圖像視頻(由于視頻可以看作是多幀圖像的組合，以下討論中以圖像代替圖像和視頻)，也對圖像的趣味性、美觀性等提出了更高的要求。以往，要對圖像進行修飾、處理，都需要專業技術人員來操作完成，普通用戶很難根據自己喜好去調整圖像內容。而現在，通過設置好的圖像處理算法對圖像內容進行修飾已經成為一種常見的手段，由于算法自動完成，不用進行過多用戶交互，因此不需要用戶掌握圖像處理技巧、簡單方便，因而越來越受大眾歡迎。諸如現在流行的人像美顏、膚色調整等方法；除此之外，通過在人臉上加入額外內容(例如頭盔、面具)來更改圖像內容，也會使圖像更加生動有趣，達到娛樂效果。
技術實現思路
為此，本專利技術提供了一種人臉圖像處理方法及裝置，以力圖解決或者至少緩解上面存在的至少一個問題。根據本專利技術的一個方面，提供了一種人臉圖像處理方法，包括步驟：對當前圖像幀做人臉檢測，生成人臉基準區域；對人臉基準區域進行關鍵點檢測，識別出人臉關鍵點；根據人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出該圖像幀中初始人臉皮膚區域；結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域；利用混合高斯模型對初始皮膚區域和初始頭發區域的像素點特征向量進行概率分布估計；根據概率分布估計的結果對該圖像幀進行圖像分割，得到該圖像幀的人頭區域；以及利用插值算法放大人頭區域，得到處理后的圖像幀。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，根據人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出圖像幀中的初始人臉皮膚區域的步驟包括：將人臉基準區域中除了預定區域之外的區域劃分為人臉的皮膚區域，其中，預定區域由預定關鍵點確定，預定關鍵點包括眼睛、眉毛、嘴巴。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域的步驟包括：將位于人臉基準區域上方預定比例、且為連通區域的區域初步判定為初始頭發區域。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，混合高斯模型定義為：其中，為第k個高斯模型的概率密度函數，且K為高斯模型的個數，πk為第k個模型的權重，x為某個像素的特征向量，N為特征向量的維度，μk為均值向量，Ck為N*N的協方差矩陣。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，利用混合高斯模型對初始人臉皮膚區域和初始頭發區域的像素點特征向量進行概率分布估計的步驟還包括：計算混合高斯模型的參數，其中參數包括每個模型的權重πk、均值向量μk、協方差矩陣Ck。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，根據概率分布估計結果對該圖像幀進行圖像分割的步驟還包括：通過分割算法、利用概率分布估計結果和像素點間顏色的相似性，分割出圖像中的人頭區域。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，在分割得到人頭區域后，還包括步驟：提取所分割得到的人頭區域的邊緣；以及對邊緣進行平滑處理。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，利用插值算法放大人頭區域的步驟包括：以特定的關鍵點為基準點，對該人頭區域作插值處理，得到放大后的人頭區域，并將放大后的人頭區域的基準點和原來的基準點對齊。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，特定的關鍵點包括鼻尖點、嘴中心點。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，還包括步驟：以當前圖像幀的混合高斯模型的參數為初始值，利用EM算法估計下一圖像幀中混合高斯模型中的參數。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理方法中，還包括步驟：若檢測到當前圖像幀中有多個人臉基準區域，則分割出多個人頭區域；以及利用多目標跟蹤算法分別計算下一圖像幀中人頭區域與當前圖像幀中人頭區域之間的對應關系。根據本專利技術的另一個方面，提供了一種人臉圖像處理裝置，包括：檢測單元，適于對當前圖像幀做人臉檢測，生成人臉基準區域；識別單元，適于對人臉基準區域進行關鍵點檢測，識別出人臉關鍵點；區域分割單元，適于根據人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出該圖像幀中的初始人臉皮膚區域、且結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域；計算單元，適于利用混合高斯模型對初始人臉皮膚區域和初始頭發區域的像素點特征向量進行概率分布估計；區域分割單元還適于根據概率分布估計的結果對該圖像幀進行圖像分割，得到該圖像幀的人頭區域；處理單元，適于利用插值算法放大人頭區域，得到處理后的圖像幀。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，區域分割單元包括：第一子單元，適于將人臉基準區域中除了預定區域之外的區域劃分為人臉的皮膚區域，其中，預定區域根據所述預定關鍵點確定，預定關鍵點包括眼睛、眉毛、嘴巴。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，區域分割單元還包括：第二子單元，適于將位于人臉基準區域上方預定比例的、且為連通區域的區域初步判定為初始頭發區域。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，混合高斯模型定義為：其中為第k個高斯模型的概率密度函數，且K為高斯模型的個數，πk為第k個模型的權重，x為某個像素的特征向量，N為特征向量的維度，μk為均值向量，Ck為N*N的協方差矩陣。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，計算單元還適于計算混合高斯模型的參數，其中參數包括每個模型的權重πk、均值向量μk、協方差矩陣Ck。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，區域分割單元還包括：第三子單元，適于通過分割算法、利用概率分布估計結果和像素點間顏色的相似性，分割出圖像中的人頭區域。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，還包括：邊緣處理單元，適于對經區域分割單元分割中的人頭區域進行邊緣平滑處理。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，處理單元還適于以特定的關鍵點為基準點，對該人頭區域作插值處理，得到放大后的人頭區域，并將放大后的人頭區域的基準點和原來的基準點對齊。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，特定的關鍵點包括鼻尖點、嘴中心點。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，計算單元還適于以當前圖像幀的混合高斯模型的參數為初始值，利用EM算法估計下一圖像幀中混合高斯模型中的參數。可選地，在根據本專利技術的人臉圖像處理裝置中，區域分割單元還適于在檢測單元檢測到多個人臉基準區域時，分割出多個人頭區域；計算單元還適于利用多目標跟蹤算法分別計算下一圖像幀中人頭區域與當前圖像幀中人頭區域之間的對應關系。根據本專利技術的人臉圖像處理方案，首先通過圖像檢測等算法確定出圖像幀中的初始皮膚區域和初始頭發區域，然后利用概率建模，對初始皮膚區域和初始頭發區域進行聚類，再結合聚類結果、利用圖像分割算法自動分割出圖像幀中的人頭區域，對人頭區域進行插值運算，輸出放大人頭的圖像幀。進一步地，考慮到視頻中圖像幀與幀之間相互關聯，當要處理具有連續多幀圖像的視頻時，不是對單幀圖像分別進行分割處理，而是采用參數估計的方式，將上一幀圖像的參數值作為下一幀圖像的初始值，以保證視頻中圖像幀之間分割得一致性，在避免出現單幀跳變現象的同時，也提高了算法中的建模速度。另外，當圖像幀中存在多個人頭區域時，利用多目標跟蹤算法分別計算下一圖像幀中人頭區域與當前圖像幀中人頭區域之間的對應關系，從而保證了GMM參數更新本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種人臉圖像處理方法，包括步驟：對當前圖像幀做人臉檢測，生成人臉基準區域；對所述人臉基準區域進行關鍵點檢測，識別出人臉關鍵點；根據所述人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出該圖像幀中的初始人臉皮膚區域；結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域；利用混合高斯模型對所述初始人臉皮膚區域和所述初始頭發區域的像素點的特征向量進行概率分布估計，其中所述特征向量包括顏色特征向量和紋理特征向量；根據概率分布估計的結果對該圖像幀進行圖像分割，得到該圖像幀的人頭區域；以及利用插值算法放大所述人頭區域，得到處理后的圖像幀。

【技術特征摘要】
1.一種人臉圖像處理方法，包括步驟：對當前圖像幀做人臉檢測，生成人臉基準區域；對所述人臉基準區域進行關鍵點檢測，識別出人臉關鍵點；根據所述人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出該圖像幀中的初始人臉皮膚區域；結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中的初始頭發區域；利用混合高斯模型對所述初始人臉皮膚區域和所述初始頭發區域的像素點的特征向量進行概率分布估計，其中所述特征向量包括顏色特征向量和紋理特征向量；根據概率分布估計的結果對該圖像幀進行圖像分割，得到該圖像幀的人頭區域；以及利用插值算法放大所述人頭區域，得到處理后的圖像幀。2.如權利要求1所述的方法，其中所述根據人臉關鍵點從人臉基準區域中劃分出圖像幀中初始人臉皮膚區域的步驟包括：將人臉基準區域中除了預定區域之外的區域劃分為初始人臉皮膚區域，其中，所述預定區域根據所述預定關鍵點確定，所述預定關鍵點包括眼睛、眉毛、嘴巴。3.如權利要求1或2所述的方法，其中所述結合人臉基準區域及先驗知識計算出該圖像幀中初始頭發區域的步驟包括：將位于人臉基準區域上方預定比例的、且為連通區域的區域初步判定為初始頭發區域。4.如權利要求1-3中任一項所述的方法，其中，所述混合高斯模型定義為：p(x)=Σk=1Kπkpk(x)]]>其中，pk(x)=1(2π)N|Ck|exp(-12(x-μk)TCk-1(x-μk))]]>為第k個高斯模型的概率密度函數，且K為高斯模型的個數，πk為第k個模型的權重，x為某個像素的特征向量，N為特征向量的維度，μk為均值向量，Ck為N*N的協方差矩陣。5.如權利要求4所述的方法，其中所述利用混合高斯模型對初始人臉皮膚區域和初始頭發區域的像素點的特征向量進行概率分布估計...

【專利技術屬性】
技術研發人員：萬鵬飛，張偉，傅松林，曲曉超，
申請(專利權)人：廈門美圖之家科技有限公司，
類型：發明
國別省市：福建;35