【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人像圖像處理，尤其涉及一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法。
技術介紹
1、隨著圖像處理技術的發展，人像圖像的美化和調整已成為圖像編輯應用中的重要部分，在社交媒體、攝影和廣告設計領域，用戶對于人像圖像的高質量處理需求不斷增加，目前的圖像處理系統通常允許用戶通過調整亮度、對比度和飽和度來自定義圖像效果以實現人像的優化和美化，然而，傳統的圖像處理方法在多特征參數的調整過程中存在一些顯著的技術瓶頸，難以滿足用戶對于智能化、個性化和快速調整的需求。
2、現有的圖像處理技術多采用獨立參數調整的方式，即用戶需手動調整每一個特征參數，并反復微調以獲得滿意的整體效果，這種方法不僅操作繁瑣，還往往存在不同特征參數之間的沖突問題，例如，當用戶調整圖像亮度以增強視覺效果時，可能導致對比度失真或膚色變化不自然造成整體圖像效果的不協調，由于特征參數之間缺乏聯動機制，用戶需要逐一調整各個參數并在多次試錯后才能獲得理想效果，過程耗時且對用戶的操作技能要求較高，此外，由于缺乏智能化的全局優化功能，傳統方法在多特征調整時往往出現調整不和諧的問題，導致圖像整體質量無法保障。
3、近年來，一些圖像處理軟件開始引入智能化的參數調整功能，利用預設的風格模板或自動化的圖像處理算法來幫助用戶獲得特定風格的人像效果，現有系統通常采用單一參數或預設模板的調整方式，未能在調整過程中有效實現多個特征參數的聯動調整導致風格模板無法靈活適應個性化的用戶需求，此外，現有的系統在用戶完成調整后缺乏有效的偏好值記錄和反饋機制，難以根據用戶的個
4、綜上所述，現有圖像處理技術在多特征參數的聯動調整、用戶操作簡便性和個性化體驗方面存在明顯的不足，難以滿足現代圖像處理應用對智能化、個性化和高效性的需求。基于此，亟需一種能夠實現多特征參數聯動調整的圖像處理方法，以有效解決傳統技術在操作復雜度、調整效果一致性以及用戶偏好記錄和反饋方面的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的一個目的在于提出一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，本專利技術使得每次圖像調整操作既保留用戶特定風格也能動態適應新的參數更新需求。
2、根據本專利技術實施例的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，包括如下步驟：
3、s1.通過圖像采集模塊獲取人像圖像，并對所述人像圖像進行初步處理；
4、s2.利用人臉檢測與特征提取算法對初步處理的人像圖像中的五官區域和皮膚區域進行分割，提取各特征區域的特征參數；
5、s3.基于用戶的預設風格或系統提供的風格模板，初始化多個調整項，每個調整項對應單個核心特征參數或一組多特征參數的加權組合，各特征參數的初始權重根據其在圖像效果中的重要性分配；
6、s4.當用戶執行某一調整時，系統基于調整位置和多特征聯動權重矩陣計算所關聯的核心特征參數或多特征參數組合的最優調整值；
7、s5.用戶完成調整后，系統將當前調整狀態鎖定為用戶偏好值，若用戶進行自定義調整，系統直接記錄之前的參數值或從云端及其他渠道獲取參數；
8、s6.用戶在調整核心特征參數時，系統允許用戶選擇單個核心特征或通過一鍵式預設模板進行調整；
9、s7.在用戶確認最終調整結果后，系統生成符合用戶預期的人像圖像，并將所有調整參數、調整位置、優化路徑和用戶偏好狀態存儲于數據庫中，用于后續調用和迭代。
10、可選的，所述s1包括以下步驟：
11、s11.通過圖像采集模塊獲取人像圖像；
12、s12.對采集的人像圖像進行去噪處理，采用多尺度分解算法對人像圖像中不同區域的噪聲進行分離，并通過設定噪聲閾值θnoise控制去噪強度，噪聲閾值θnoise根據人像圖像的噪聲分布特性和人像區域的需求來設定；
13、s13.在去噪后的人像圖像上進行色彩均衡化處理，計算人像圖像整體的亮度分布直方圖，并基于直方圖匹配算法將紅色通道、綠色通道以及藍色通道的亮度值映射至目標區間，目標區間定義為[lmin,lmax]，其中lmin為最低亮度值，lmax為最高亮度值；
14、s14.采用光照增強算法對均衡化后的人像圖像進行光照處理，通過動態范圍調整方法優化人像圖像的對比度和層次感，設定動態范圍增益值αgain控制人像圖像亮度變化，動態范圍增益值αgain的大小取決于人像圖像中光線分布不均衡的程度，使人像區域的光照效果達到預期標準；
15、s15.在人像圖像采集和處理完成后，輸出預處理后的人像圖像數據：
16、
17、其中，iout(x,y)表表示預處理后人像圖像在位置(x,y)處的像素值，iraw(x,y)表示原始人像圖像在位置(x,y)處的像素值，αgain表示動態范圍增益值，用于控制人像圖像的整體亮度增強，θnoise表示去噪閾值，決定去噪強度，ψk(x,y)表示第k層多尺度分解噪聲函數，用于對不同頻率和尺度的噪聲進行處理，共有n層。
18、可選的，所述s2包括以下步驟：
19、s21.采用多尺度特征金字塔模型φ(x,y,s)對預處理后的人像圖像進行人臉特征檢測，其中(x,y)為人像圖像坐標，s為尺度參數，通過計算人像圖像在不同尺度下的梯度特征構建特征響應函數：
20、
21、其中，det表示矩陣行列式，trace表示矩陣的跡，κs為尺度s下的調節系數，用于調整檢測敏感度；根據特征響應函數rs(x,y)的局部極大值點，識別并框定人臉的主要區域ωface；
22、s22.在人臉檢測區域ωface內，利用關鍵點檢測算法提取五官的初始位置點集合{pi,j}，其中pi,j＝(xi,j,yi,j)表示第i個五官區域的第j個特征點坐標，i為五官區域編號，j為該人臉檢測區域內特征點的編號，通過最小二乘法擬合五官輪廓曲線：
23、
24、其中，ci(t)為第i個五官的輪廓曲線，βi,k為第i個五官的控制點參數，為第k次伯恩斯坦基函數，n為曲線的階數；
25、s23.采用區域生長算法以關鍵點pi,j為種子點對初始檢測出的五官區域進行細化分割，構建面部輪廓模型ωi，依據相似度函數：
26、
27、其中，μi和σi分別為第i個五官區域的平均像素值和標準差，∥·∥表示歐氏距離；當相似度si(x,y)大于閾值θi時，將像素點(x,y)歸入面部輪廓模型ωi；
28、s24.提取各五官區域的特征參數，包括：
29、通過計算曲線c1(t)的一階和二階導數提取眼睛的輪廓曲率κe(t)：
30、
31、其中，c′1(t)和c″1(t)分別為眼睛輪廓曲線的一階和二階導數，×表示向量叉乘，∥·∥為向量的范數，用于描述眼睛輪廓的彎曲程度；
32、通過將嘴唇區域ω3轉換至hsv色彩空間，提取嘴唇的色度飽本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述S2包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述S3包括以下步驟：
5.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述S4包括以下步驟：
6.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述S5包括以下步驟：
【技術特征摘要】
1.一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的一種基于多特征參數全局聯動調整的人像圖像處理方法，其特征在于，所述s2包括以下步驟：
4.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：羅瓊，羅教為，
申請(專利權)人：深圳市本質科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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