CN104899905A - 人脸图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸图像处理方法，包括：获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。本发明还公开了一种人脸图像处理装置。本发明实现了处理后的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征的像素点，使得处理后的第一人脸图像眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的过度更加自然、真实，提高了用户的视觉感受及用户体验。

Description

人脸图像处理方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法及装置。

背景技术

随着图像处理技术的快速发展，图像处理软件(例如，Photoshop)等越来越普及，使得人们可以根据需求实现静态照片的美化处理。

目前的图像处理软件，主要是通过眼睛等五官的定位，然后对图像中各种部位进行图像变换和滤波处理。但是，这些图像处理软件在处理人脸照片时无法充分保留源图像的皮肤与五官边缘等关键细节特征，导致处理后的人脸照片的视觉感受不自然、不真实。

发明内容

本发明提供一种人脸图像处理方法及装置，旨在解决图像处理过程中在处理人脸照片时无法充分保留源图像的皮肤与五官边缘等关键细节特征的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种人脸图像处理方法，所述人脸图像处理方法包括以下步骤：

获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

优选地，所述基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，所述基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，所述基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

对所述定位点参数进行插值操作，以获取人脸特征的特征曲线；

基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作，并将二值化后的所述待处理人脸图像的参数作为待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，所述基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位的步骤包括：

基于第一预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

对基于第一预设条件二值化操作后的参数进行开操作；

对开操作后的参数进行圆度评价，并将圆度最大的联通区域判为虹膜。

优选地，在所述基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数的步骤之后，所述人脸图像处理方法还包括：

根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种人脸图像处理装置，所述人脸图像处理装置包括：

第一获取模块，用于获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

第二获取模块，用于基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

第一计算模块，用于基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

第一生成模块，用于根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

优选地，所述第二获取模块包括：

定位单元，用于基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

第一获取单元，用于获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

确定单元，用于基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

第二获取单元，用于基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，所述第二获取单元包括：

确定子单元，用于根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

投影子单元，用于对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

第一获取子单元，用于基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

第二获取子单元，用于基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，所述人脸图像处理装置还包括：

二值化模块，用于根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第三获取模块，用于基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

第二计算模块，用于基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

第二生成模块，用于根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。

本发明提供的人脸图像处理方法，通过获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数，并基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数，然后基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数，最后根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像；使得第一参数中保留了待处理人脸图像眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的细节特征的像素点参数，实现了处理后的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征，进而使得处理后的第一人脸图像眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的过度更加自然、真实，提高了用户的视觉感受及用户体验。

附图说明

图1为本发明人脸图像处理方法第一实施例的流程示意图；

图2为图1中步骤S20的细化流程示意图；

图3为图2中步骤S21的细化流程示意图；

图4为图2中步骤S24的细化流程示意图；

图5为图4中步骤S244的细化流程示意图；

图6为本发明人脸图像处理方法第二实施例的流程示意图；

图7为本发明人脸图像处理装置第一实施例的功能模块示意图；

图8为图7中第二获取模块的细化功能模块示意图；

图9为图8中定位单元的细化功能模块示意图；

图10为图8中第二获取单元的细化功能模块示意图；

图11为图10中第二获取子单元的细化功能模块示意图；

图12为本发明人脸图像处理装置第二实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种人脸图像处理方法。

参照图1，图1为本发明人脸图像处理方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该人脸图像处理方法包括：

步骤S10，获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

本实施例中，待处理人脸图像的每一个像素点通过R/G/B(Red/Green/Blue，红/绿/蓝)三个基本色通道表示，获取待处理人脸图像的参数是指获取待处理人脸图像的每一个像素点的R/G/B数值，每个像素点均为N(例如N＝8)比特量化，即每一个像素点的R/G/B数值范围均为0～2^N-1。美化处理是指为消除待处理人脸图像中皮肤部分的斑点、瑕疵、杂色、或者美白等而进行的处理操作，在实际应用过程中是指对人脸图像的磨皮操作，美化处理后的待处理人脸图像的参数是指美化处理后的待处理人脸图像的像素点通过R/G/B表示并进行N＝8比特量化后的数值。其中，将待处理人脸图像的参数记为S，将美化处理后的待处理人脸图像的参数记为I₁，当然，可以将美化处理后的待处理人脸图像的参数进行边缘滤波，然后将边缘滤波后的参数作为I₁参与后续的计算。

步骤S20，基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

人脸特征主要包括人脸图像的眼睛、嘴唇等区域以及粉底、腮红等区域。待处理人脸图像的人脸特征的参数是指待处理人脸图像的眼睛、嘴唇等区域以及粉底、腮红等特征区域的像素点位置及通过R/G/B表示并进行N＝8比特量化后的数值。

本实施例中，参照图2，步骤S20包括：

步骤S21，基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

对所述待处理人脸图像进行虹膜定位可以采用现有的虹膜定位方式，本实施例中，虹膜定位方式如下，请参照图3，步骤S21包括：

步骤S211，基于第一预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第一预设条件为待处理人脸图像的参数(R、G、B)的三个通道是否大于该通道对应的门限值，其中，大于或等于门限值时，待处理人脸图像的参数的R/G/B三色通道的数值置1，小于门限值时，待处理人脸图像的参数的R/G/B三色通道的数值置0。以R通道为例，当N＝8时，门限值可以设置为128，将待处理人脸图像的参数的R通道数值与门限值进行比较，在R通道数值大于或等于门限值时该像素点R/G/B三色通道的数值置1，在R通道数值小于门限值时该像素点R/G/B三色通道的数值置0，其中，二值化后参数中的1为参数是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0，其中单通道8比特量化的数值用来表示图像的灰度或亮度的数值。

步骤S212，对基于第一预设条件二值化操作后的参数进行开操作；

开操作的作用是使操作对象的轮廓变得光滑，断开狭窄的间断和消除细的突出物。

步骤S213，对开操作后的参数进行圆度评价，并将圆度最大的联通区域判为虹膜。

圆度为：abs(4*pi*Area/Perimeter^2-1)，其中，联通区面积Area为联通区域内像素点的总数，联通区周长Perimeter为联通区域边缘像素点的总数。在对开操作后的参数进行圆度评价时，圆度门限设为0.5，计算开操作后的参数对应像素点的每一个联通区域的圆度，并将每一个联通区域的圆度于圆度门限进行比较，获取大于等于圆度门限的联通区域，并将圆度最大的联通区域判为虹膜。人脸模板是指对n(n>100)张人脸图片，计算出平均的瞳距，同时可以计算其他五官特征点的距离与瞳距的比例关系。

步骤S22，获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

瞳距是指虹膜中心距L。

步骤S23，基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

根据瞳距L及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系，确定待处理人脸图像中人脸特征的位置信息，即确定眼睛、嘴唇等区域在待处理人脸图像中的位置的信息。

步骤S24，基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

根据眼睛、嘴唇等区域在待处理人脸图像中的位置信息获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

本实施例中，参照图4，步骤S24包括：

步骤S241，根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

根据所述位置信息确定待处理人脸图像中眼睛、嘴唇等人脸特征区域。

步骤S242，对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

对人脸特征区域的灰度进行水平投影和/或垂直投影操作，和/或，对人脸特征区域的灰度梯度行水平投影和/或垂直投影操作。

步骤S243，基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

其中，定位点参数是指眼睛、嘴唇等人脸特征区域的像素点的数值参数。

步骤S244，基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

根据眼睛、嘴唇等区域的定位点参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，参照图5，步骤S244包括：

步骤S2441，对所述定位点参数进行插值操作，以获取人脸特征的特征曲线；

对获取的所述定位点参数进行插值操作，进而得到眼睛、嘴唇等区域的特征曲线，即得到眼睛、嘴唇等区域的轮廓曲线。

步骤S2442，基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作，并将二值化后的所述待处理人脸图像的参数作为待处理人脸图像的人脸特征的参数。

基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作具体为：将特征曲线上及内部像素点的R/G/B三色通道的数值置1，将特征曲线外的像素点的参数的R/G/B三色通道的数值置0，将基于所述特征曲线二值化后的待处理人脸图像参数待处理人脸图像的人脸特征的参数，优选地，在待处理人脸图像基于所述特征曲线二值化后，对人脸特征的参数c₁进行滤波，并将滤波后的人脸特征的参数作为c₁。其中，二值化后的参数c₁中的1为参数是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0，其中单通道8比特量化的数值用来表示图像的灰度或亮度的数值。

步骤S30，基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

第一参数I是指处理后的第一人脸图像的像素点的参数，即与处理后的第一人脸图像一一对应，具体为像素点通过R/G/B表示并进行8比特量化后的数值，第一参数I保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的具体细节特征的像素点的参数。

基于待处理人脸图像的参数S、美化处理后的待处理人脸图像的参数I₁及人脸特征的参数c₁计算获得第一参数I，第一参数I的计算公式为：

I＝c₁*S+(1-c₁)*I₁。

为了使得第一参数I与待处理人脸图像的参数S中眼睛、嘴唇等特征区域的参数近似甚至相同，首先对人脸特征的参数进行滤波(例如，高斯滤波)，并将滤波后的人脸特征的参数作为c₁。

步骤S40，根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

根据第一参数I生成处理后的第一人脸图像，生成的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征。

本实施例中，通过获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数，并基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数，基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数，最后根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像；使得第一参数中保留了待处理人脸图像眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的细节特征的像素点参数，实现了处理后的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征，进而使得处理后的人脸图像眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的过度更加自然、真实，提高了用户的视觉感受及用户体验。

参照图6，图6为本发明人脸图像处理方法第二实施例的流程示意图。

基于第一实施例提出本发明人脸图像处理方法的第二实施例，本实施例中，人脸图像处理方法还包括：

步骤S50，根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第二预设条件包括：(R>95)&(G>40)&(B>20)、max(R，G，B)–min(R，G，B)>15、abs(R-G)>15或R>G，例如选择第一个条件进行二值化操作，当待处理人脸图像的参数中像素点的R/G/B三色通道的数值满足条件时，将该像素点用单通道的数值1表示，在待处理人脸图像的参数中像素点的R/G/B三色通道的数值不满足条件时，将该像素点用单通道的数值0表示；其中。

二值化后的参数c₂中的1为参数是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0。

步骤S60，基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

基于二值化操作后的参数可以直接作为人脸图像的背景参数/皮肤参数，其中，背景参数取反后即可得到皮肤参数，当然，为了使得后续图像的边缘更接近与待处理人脸图像的边缘，可以首先对二值化操作后的参数进行边缘滤波，最后将边缘滤波后的参数作为待处理人脸图像的背景参数c₂。

步骤S70，基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

第二参数I₂是指处理后的人脸图像的像素点的参数，具体为像素点通过R/G/B表示并进行8比特量化后的数值，第二参数I₂在第一参数I基础上还保留了待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘之间的细节特征的像素点参数。

基于待处理人脸图像的参数S、待处理人脸图像的背景参数c₂及所述第一参数I计算获得第二参数I₂，第二参数I₂的计算公式为：

I₂＝(1-c₂)*S+c₂*I。

步骤S80，根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。

用户可以直接根据第二参数I₂生成处理后的第二人脸图像，生成的第二人脸图像在第一人脸图像的基础上海保留了皮肤与背景之间的细节特征。

在其他实施例中，保留待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘细节特征的像素点参数的步骤还可以在保留待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的细节特征的像素点参数的步骤之前，其具体流程如下：获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；基于二值化后的参数获取待处理人脸图像的背景参数；基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数计算获得第三参数，其中第三参数保留了待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘的细节特征的像素点参数；基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；基于待处理人脸图像的参数、第三参数及人脸特征的参数计算获得第四参数，其中第四参数为在第三参数的基础上还保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的细节特征的像素点参数。

当然，在实际应用中，本实施例中的步骤S50和步骤S60可以在步骤S30之前的任何步骤顺序执行，也可以与步骤S30并行执行。

本实施例中，通过根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作，并基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数，然后基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数，最后根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像，使得第二参数在第一参数基础上还还保留了待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘的细节特征的像素点参数，实现了处理后的第二人脸图像保留了皮肤与背景之间的特征，使得处理后的第二人脸图像皮肤与背景之间的过度更加自然，进一步提高了用户的视觉感受及用户体验。

本发明进一步提供一种人脸图像处理装置。

参照图7，图7为本发明人脸图像处理装置第一实施例的功能模块示意图。

在本实施例中，该人脸图像处理装置包括：

第一获取模块10，用于获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

本实施例中，待处理人脸图像的每一个像素点通过R/G/B(Red/Green/Blue，红/绿/蓝)三个基本色通道表示，获取待处理人脸图像的参数是指获取待处理人脸图像的每一个像素点的R/G/B数值，每个像素点均为N(例如N＝8)比特量化，即每一个像素点的R/G/B数值范围均为0～2^N-1。美化处理是指为消除待处理人脸图像中皮肤部分的斑点、瑕疵、杂色、或者美白等而进行的处理操作，在实际应用过程中是指对人脸图像的磨皮操作，美化处理后的待处理人脸图像的参数是指美化处理后的待处理人脸图像的像素点通过R/G/B表示并进行N＝8比特量化后的数值。其中，将待处理人脸图像的参数记为S，将美化处理后的待处理人脸图像的参数记为I₁，当然，可以将美化处理后的待处理人脸图像的参数进行边缘滤波，然后将边缘滤波的参数作为I₁参与后续的计算。

第二获取模块20，用于基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

人脸特征主要包括人脸图像的眼睛、嘴唇等区域以及粉底、腮红等。待处理人脸图像的人脸特征的参数是指待处理人脸图像的眼睛、嘴唇等区域以及粉底、腮红等特征区域的像素点位置及通过R/G/B表示并进行N＝8比特量化后的数值。

参照图8，本实施例中，第二获取模块20包括：

定位单元21，用于基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

参照图9，定位单元21包括：

第二二值化子单元211，用于基于第一预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第一预设条件为待处理人脸图像的参数(R、G、B)的三个通道是否大于该通道对应的门限值，其中，大于或等于门限值时，待处理人脸图像的参数的R/G/B三色通道的数值置1，小于门限值时，待处理人脸图像的参数的R/G/B三色通道的数值置0。以R通道为例，当N＝8时，门限值可以设置为128，将待处理人脸图像的参数的R通道数值与门限值进行比较，在R通道数值大于或等于门限值时该像素点R/G/B三色通道的数值置1，在R通道数值小于门限值时该像素点R/G/B三色通道的数值置0，其中，二值化后参数中的1为参数是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0，其中单通道8比特量化的数值用来表示图像的灰度或亮度的数值。

运算子单元212，用于对基于第一预设条件二值化操作后的参数进行开操作；

评价子单元213，用于对开操作后的参数进行圆度评价，将圆度最大的联通区域判为虹膜。

圆度为：abs(4*pi*Area/Perimeter^2-1)，其中，联通区面积Area为联通区域内像素点的总数，联通区周长Perimeter为联通区域边缘像素点的总数。在对开操作后的参数进行圆度评价时，圆度门限设为0.5，计算开操作后的参数对应像素点的每一个联通区域的圆度，并将每一个联通区域的圆度于圆度门限进行比较，获取大于等于圆度门限的联通区域，并将圆度最大的联通区域判为虹膜。人脸模板是指对n(n>100)张人脸图片，计算出平均的瞳距，同时可以计算其他五官特征点的距离与瞳距的比例关系。

第一获取单元22，用于获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

确定单元23，用于基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

确定单元23根据瞳距L及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系，确定待处理人脸图像中人脸特征的位置信息，即确定眼睛、嘴唇等区域在待处理人脸图像中的位置的信息。

第二获取单元24，用于基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

第二获取单元24根据眼睛、嘴唇等区域在待处理人脸图像中的位置的信息获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

参照图10，第二获取单元24包括：

确定子单元241，用于根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

确定子单元241根据所述位置信息确定待处理人脸图像中眼睛、嘴唇等人脸特征区域。

投影子单元242，用于对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

投影子单元242对人脸特征区域的灰度进行水平投影和/或垂直投影操作，和/或，投影子单元242对人脸特征区域的灰度梯度行水平投影和/或垂直投影操作。

第一获取子单元243，用于基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

第二获取子单元244，用于基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

第二获取子单元244根据眼睛、嘴唇等区域的定位点参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

优选地，参照图11，第二获取子单元244包括：

插值子单元2441，用于对所述定位点参数进行插值操作，以获取人脸特征的特征曲线；

插值子单元2441对获取的所述定位点参数进行插值操作，进而得到眼睛、嘴唇等区域的特征曲线，即得到眼睛、嘴唇等区域的轮廓曲线。

第一二值化子单元2442，用于基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作，并将二值化后的所述待处理人脸图像的参数作为待处理人脸图像的人脸特征的参数。

基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作具体为：将特征曲线上及内部像素点的R/G/B三色通道的数值置1，将特征曲线外的像素点的参数的R/G/B三色通道的数值置0，将基于所述特征曲线二值化后的待处理人脸图像参数待处理人脸图像的人脸特征的参数，优选地，在待处理人脸图像基于所述特征曲线二值化后，对人脸特征的参数c₁进行滤波，并将滤波后的待处理人脸图像的参数作为c₁。其中，二值化后的参数c₁中的1是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0，其中单通道8比特量化的数值用来表示图像的灰度或亮度的数值。

第一计算模块30，用于基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

第一参数I是指处理后的人脸图像的像素点的参数，即与处理后的第一人脸图像一一对应，具体为保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的具体细节特征的像素点的参数。

第一计算模块30基于待处理人脸图像的参数S、美化处理后的待处理人脸图像的参数I₁及人脸特征的参数c₁计算获得第一参数I，第一参数I的计算公式为：

I＝c₁*S+(1-c₁)*I₁。

为了使得第一参数I与待处理人脸图像的参数S中眼睛、嘴唇等特征区域的参数近似甚至相同，首先人脸特征的参数进行滤波(例如，高斯滤波)，并将滤波后的人脸特征的参数作为c₁。

第一生成模块40，用于根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

生成的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征。

本实施例中，通过第一获取模块10获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数，接着第而获取模块20基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数，然后第一计算模块30基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数，接着第一生成模块40根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像，使得人脸图像的第一参数中保留了待处理人脸图像眼睛、嘴唇等特征区域与皮肤之间的细节特征的像素点参数，实现了处理后的第一人脸图像保留了待处理人脸图像中的眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的细节特征，进而使得处理后的第一人脸图像眼睛、嘴唇等区域与皮肤之间的过度更加自然、真实，提高了用户的视觉感受及用户体验。

参照图12，图12为本发明人脸图像处理装置第二实施例的功能模块示意图。

基于第一实施例提出本发明人脸图像处理装置的第二实施例，本实施例中，人脸图像处理装置还包括：

二值化模块50，用于根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第二预设条件包括：(R>95)&(G>40)&(B>20)、max(R，G，B)–min(R，G，B)>15、abs(R-G)>15或R>G，例如选择第一个条件进行二值化操作，当待处理人脸图像的参数中像素点的R/G/B三色通道的数值满足上述条件的时，将该像素点用单通道的数值1表示，在待处理人脸图像的参数中像素点的R/G/B三色通道的数值均不满足上述条件时，将该像素点用单通道的数值0表示。

二值化后的参数c₂中的1为参数是单通道8比特量化时的255，0为单通道8比特量化时的0。

第三获取模块60，用于基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

基于根据第二预设条件二值化后的参数可以直接作为人脸图像的背景参数/皮肤参数，其中，背景参数取反后即可得到皮肤参数，当然，为了使得后续图像的边缘更接近与待处理人脸图像的边缘，可以首先对基于根据第二预设条件二值化后的参数进行边缘滤波，最后第三获取模块60将边缘滤波后的参数作为待处理人脸图像的背景参数c₂。

第二计算模块70，用于基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

第二参数I₂是指处理后的人脸图像的像素点的参数，具体为像素点通过R/G/B表示并进行8比特量化后的数值，第二参数I₂在第一参数I基础上还保留了待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘之间的细节特征的像素点参数。

第二计算模块70基于待处理人脸图像的参数S、待处理人脸图像的背景参数c₂及所述第一参数I计算获得第二参数I₂，第二参数I₂的计算公式为：

I₂＝(1-c₂)*S+c₂*I。

第二生成模块80，用于根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。

生成的第二人脸图像在第一人脸图像的基础上海保留了皮肤与背景之间的细节特征。

本实施例中，通过二值化模块50根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作，然后第三获取模块60基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数，接着第二计算模块70基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数，最后第二生成模块80根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像，使得第二参数在第一参数基础上还保留了待处理人脸图像的背景区域与皮肤边缘的细节特征的像素点参数，实现了处理后的第二人脸图像保留了皮肤与背景之间的特征，使得处理后的第二人脸图像皮肤与背景之间的过度更加自然，进一步提高了用户的视觉感受及用户体验。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸图像处理方法，其特征在于，所述人脸图像处理方法包括以下步骤：

获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

2.如权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

3.如权利要求2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

4.如权利要求3所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数的步骤包括：

对所述定位点参数进行插值操作，以获取人脸特征的特征曲线；

基于所述特征曲线对所述待处理人脸图像进行二值化操作，并将二值化后的所述待处理人脸图像的参数作为待处理人脸图像的人脸特征的参数。

5.如权利要求2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位的步骤包括：

基于第一预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

对基于第一预设条件二值化操作后的参数进行开操作；

对开操作后的参数进行圆度评价，并将圆度最大的联通区域判为虹膜。

6.如权利要求1至5任一项所述的人脸图像处理方法，其特征在于，在所述基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数的步骤之后，所述人脸图像处理方法还包括：

根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。

7.一种人脸图像处理装置，其特征在于，所述人脸图像处理装置包括：

第一获取模块，用于获取待处理人脸图像的参数及美化处理后的待处理人脸图像的参数；

第二获取模块，用于基于待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数；

第一计算模块，用于基于待处理人脸图像的参数、美化处理后的待处理人脸图像的参数及人脸特征的参数计算获得第一参数；

第一生成模块，用于根据所述第一参数生成处理后的第一人脸图像。

8.如权利要求7所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：

定位单元，用于基于待处理人脸图像的参数对所述待处理人脸图像进行虹膜定位；

第一获取单元，用于获取虹膜定位后的待处理人脸图像的瞳距；

确定单元，用于基于所述瞳距及人脸模板中的人脸特征与瞳距的比例关系确定所述待处理人脸图像中人脸特征的位置信息；

第二获取单元，用于基于所述位置信息和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

9.如权利要求8所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述第二获取单元包括：

确定子单元，用于根据所述位置信息确定所述待处理人脸图像中的人脸特征区域；

投影子单元，用于对所述人脸特征区域的灰度和/或灰度梯度进行水平和/或垂直投影操作；

第一获取子单元，用于基于投影操作后的人脸特征区域获取人脸特征的定位点参数；

第二获取子单元，用于基于所述定位点参数和所述待处理人脸图像的参数获取待处理人脸图像的人脸特征的参数。

10.如权利要求7至9任一项所述的人脸图像处理装置，其特征在于，所述人脸图像处理装置还包括：

二值化模块，用于根据第二预设条件对待处理人脸图像的参数进行二值化操作；

第三获取模块，用于基于二值化操作后的参数获取待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数；

第二计算模块，用于基于待处理人脸图像的参数、待处理人脸图像的背景参数/皮肤参数及所述第一参数计算获得第二参数；

第二生成模块，用于根据所述第二参数生成处理后的第二人脸图像。