基于圖像信號(hào)處理對(duì)美顏相機(jī)功能的研究

田康 范群芳

摘?要：隨著市面上各類美顏相機(jī)的興起，人們也都在追求更完美的美顏照片。本文提實(shí)現(xiàn)了一種靜態(tài)圖片美顏方法。首先通過(guò)人臉識(shí)別確定面部特征點(diǎn)，然后引入圖像平滑技術(shù)，采用雙邊濾波器濾除圖像噪聲實(shí)現(xiàn)美白提亮功能;可利用圖像融合技術(shù)，利用小波變換圖像融合算法疊加圖片像素實(shí)現(xiàn)裝飾物、濾鏡等一系列特效。所有的算法結(jié)果皆可由MATLAB實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：圖像平滑與融合技術(shù);雙邊濾波;小波變換;MATLAB

近幾年來(lái)隨著各類直播場(chǎng)合、美顏相機(jī)app的不斷出現(xiàn)，美化相片已經(jīng)成為人們消遣的一種娛樂(lè)享受，尤其是在人們對(duì)美顏濾鏡的需求也越來(lái)越多的情況下，這對(duì)廣大年輕的朋友已成為不可或缺的需求。美顏相機(jī)的美顏功能的其實(shí)是圖像信號(hào)處理技術(shù)對(duì)于靜態(tài)圖像的應(yīng)用，其原理是首先通過(guò)手機(jī)相機(jī)收集到的每幀圖像送入云端后臺(tái)進(jìn)行人臉定位和識(shí)別，確定五官的特征位置，應(yīng)用圖像處理技術(shù)，得到美顏后的照片。本文主要著重于圖像處理技術(shù)方面，對(duì)抓拍后的人臉圖進(jìn)行圖像平滑和圖像融合的技術(shù)，可利用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)人像虛擬美顏，從而達(dá)到對(duì)照片進(jìn)行美化的目的。

1 人臉識(shí)別

人臉識(shí)別的目的是要確定臉部特征點(diǎn)（眼睛、眉毛、鼻、嘴、臉部外輪廓）。首先進(jìn)行人臉定位，通過(guò)建立膚色分割模型[1]，利用MATLAB得到不同子區(qū)間的圖像像素，根據(jù)膚色相似性可得到灰度圖分布，確定人臉區(qū)域。然后采用主成分分析法（PCA），利用分布在人面部從低到高的80多個(gè)結(jié)點(diǎn)構(gòu)造主要的子空間，將所拍攝的照片投影至主元空間上，得到一組投影系數(shù)，根據(jù)人臉圖像的灰度圖模式，確定各個(gè)特征點(diǎn)的位置。

2 圖像平滑技術(shù)

圖像平滑時(shí)一種過(guò)濾圖像噪聲的圖像處理方法，可通過(guò)突出圖像的寬區(qū)域，低頻分量，主干部分或者減小高頻分量，使得到的圖像亮度平緩提亮，改善圖像質(zhì)量。而美顏中的美膚功能實(shí)際上是利用濾波的操作來(lái)消除圖像噪聲。一般常用的濾波器有中值濾波、邊緣保持濾波、雙邊濾波等方法。由于雙邊濾波能夠保留大量人臉細(xì)節(jié)且確保邊界處不會(huì)被模糊掉（即同時(shí)使用高斯權(quán)重和灰度值相似性高斯權(quán)重），故采用雙邊濾波器過(guò)濾圖像噪聲實(shí)現(xiàn)圖像平滑效果。雙邊濾波器對(duì)圖片中的每一個(gè)點(diǎn)的所有相鄰點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)平均，設(shè)向量x為像素點(diǎn)，坐標(biāo)為（i，j），向量f（x）為輸出影像，f為輸入影像，G為濾波核，k為以像素點(diǎn)為中心的鄰近區(qū)域，G（x，y）為空域核和值域核兩個(gè)高斯核函數(shù)的乘積[2]。公式如下：

雙邊濾波有兩種權(quán)重，分別為空間權(quán)重和相似權(quán)重。空間權(quán)重基于像素之間的距離參數(shù)實(shí)現(xiàn)模糊去燥，相似權(quán)重基于像素值的大小實(shí)現(xiàn)保護(hù)邊緣。設(shè)定相應(yīng)的參數(shù)，利用MATLAB即可完成仿真，得到除噪的圖片，仿真結(jié)果如下：

從圖（1）可看出，圖片經(jīng)過(guò)雙邊濾波處理后，人臉的膚色提亮且變得光滑，圖像質(zhì)量相對(duì)原來(lái)提高。

3 圖像融合技術(shù)

圖像融合技術(shù)是信息融合方式的一個(gè)方面，為篩選各信道內(nèi)有利的圖像信息，可通過(guò)圖像技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)處理多源信道采集到的圖像數(shù)據(jù)[3]，最后融合成較高質(zhì)量的圖像。圖像融合技術(shù)需經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理，圖像融合算法、圖像融合評(píng)價(jià)等步驟。進(jìn)行圖像預(yù)處理時(shí)，需經(jīng)過(guò)圖像數(shù)字化、平滑技術(shù)、圖像復(fù)原及增強(qiáng)等步驟消除無(wú)用信息。圖像融合算法包括平均與加權(quán)平均方法、調(diào)制技術(shù)以及像素灰度值選大（選小）等各種算法，但在信號(hào)分析和處理中，小波變換具有良好的時(shí)頻特性，所以一般應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域。小波變換的過(guò)程是首先利用小波分解源圖像得到子圖像，再在變換域進(jìn)行特征選擇，構(gòu)造融合圖像，最終通過(guò)逆變換重新構(gòu)造融合圖像[4]。小波變化的公式如下：

小波變化與傅里葉變換類似，但有區(qū)別的是小波變換有兩個(gè)變量，分別為尺度a和位移量τ，尺度a決定小波函數(shù)的舒卷程度，位移量τ控制小波函數(shù)的位移量[5]。當(dāng)討論將兩種圖像信息融合成一幅圖像時(shí)，首先利用小波變換分離出各自的低頻部分與高頻部分，進(jìn)行分解與重構(gòu)（高通與低通濾波的過(guò)程），然后再根據(jù)融合原則（絕對(duì)值較大的小波系數(shù)優(yōu)選）進(jìn)行融合，最終通過(guò)小波逆變換即可得到融合后圖像的結(jié)果。具體的算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程：首先配準(zhǔn)圖像，結(jié)合像素;接著計(jì)算兩幅圖的小波變換，獲取每個(gè)點(diǎn)的小波系數(shù);然后整理融合的小波系數(shù)，統(tǒng)一進(jìn)行小波逆變換;最終合成圖像。利用MATLAB實(shí)現(xiàn)如下圖所示：

從圖（2）可看出：模糊風(fēng)景圖與左模糊風(fēng)景圖融合后能夠看清原圖的基本成像，提取左模圖與右模糊圖體現(xiàn)圖像融合的思想。美顏相機(jī)里的裝飾物（頭飾）可利用泊松融合算法原理實(shí)現(xiàn)，除此之外，圖像融合技術(shù)還有多項(xiàng)應(yīng)用比如美顏相機(jī)中的多種濾鏡及AI換臉等多種特效。

4 小結(jié)

本文基于圖像處理技術(shù)對(duì)美顏相機(jī)原理進(jìn)行分析，利用MATLAB實(shí)現(xiàn)圖像平滑技術(shù)和圖像融合技術(shù)的部分簡(jiǎn)單應(yīng)用。在今后，隨著各種高級(jí)算法的改進(jìn)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，美顏相機(jī)的功能會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大，實(shí)現(xiàn)更多強(qiáng)大的功能，滿足人們的需求。

參考文獻(xiàn)：

[1]張弛，王慶.一種基于降維的膚色特征提取和膚色檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2009（02）：38-40+53.

[2]胡廣宇.視頻虛擬美顏技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D].華北電力大學(xué)（北京），2018.

[3]吳啟虎.基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].

[4]代曉燕.基于小波變換的多聚焦圖像融合技術(shù)研究[D].青島大學(xué)，2008.

[5]金黎黎.數(shù)字通信信號(hào)調(diào)制制式的識(shí)別研究[D].2016.

作者簡(jiǎn)介：田康（2000-），男，安徽銅陵人，本科，主要研究方向?yàn)樾盘?hào)處理。

指導(dǎo)老師：范群芳（1986-），漢族，湖南衡陽(yáng)人，博士，講師，研究方向：信號(hào)檢測(cè)與處理。