基于圖像信號處理對美顏相機功能的研究

田康 范群芳

摘?要：隨著市面上各類美顏相機的興起，人們也都在追求更完美的美顏照片。本文提實現(xiàn)了一種靜態(tài)圖片美顏方法。首先通過人臉識別確定面部特征點，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

近幾年來隨著各類直播場合、美顏相機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享受，尤其是在人們對美顏濾鏡的需求也越來越多的情況下，這對廣大年輕的朋友已成為不可或缺的需求。美顏相機的美顏功能的其實是圖像信號處理技術(shù)對于靜態(tài)圖像的應(yīng)用，其原理是首先通過手機相機收集到的每幀圖像送入云端后臺進行人臉定位和識別，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，對抓拍后的人臉圖進行圖像平滑和圖像融合的技術(shù)，可利用MATLAB編程實現(xiàn)人像虛擬美顏，從而達到對照片進行美化的目的。

1 人臉識別

人臉識別的目的是要確定臉部特征點（眼睛、眉毛、鼻、嘴、臉部外輪廓）。首先進行人臉定位，通過建立膚色分割模型[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多個結(jié)點構(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，確定各個特征點的位置。

2 圖像平滑技術(shù)

圖像平滑時一種過濾圖像噪聲的圖像處理方法，可通過突出圖像的寬區(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際上是利用濾波的操作來消除圖像噪聲。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節(jié)且確保邊界處不會被模糊掉（即同時使用高斯權(quán)重和灰度值相似性高斯權(quán)重），故采用雙邊濾波器過濾圖像噪聲實現(xiàn)圖像平滑效果。雙邊濾波器對圖片中的每一個點的所有相鄰點進行加權(quán)平均，設(shè)向量x為像素點，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為以像素點為中心的鄰近區(qū)域，G（x，y）為空域核和值域核兩個高斯核函數(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?？臻g權(quán)重基于像素之間的距離參數(shù)實現(xiàn)模糊去燥，相似權(quán)重基于像素值的大小實現(xiàn)保護邊緣。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)量相對原來提高。

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方面，為篩選各信道內(nèi)有利的圖像信息，可通過圖像技術(shù)和計算機技術(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)過圖像預(yù)處理，圖像融合算法、圖像融合評價等步驟。進行圖像預(yù)處理時，需經(jīng)過圖像數(shù)字化、平滑技術(shù)、圖像復(fù)原及增強等步驟消除無用信息。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，但在信號分析和處理中，小波變換具有良好的時頻特性，所以一般應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域。小波變換的過程是首先利用小波分解源圖像得到子圖像，再在變換域進行特征選擇，構(gòu)造融合圖像，最終通過逆變換重新構(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，首先利用小波變換分離出各自的低頻部分與高頻部分，進行分解與重構(gòu)（高通與低通濾波的過程），然后再根據(jù)融合原則（絕對值較大的小波系數(shù)優(yōu)選）進行融合，最終通過小波逆變換即可得到融合后圖像的結(jié)果。具體的算法實現(xiàn)過程：首先配準(zhǔn)圖像，結(jié)合像素;接著計算兩幅圖的小波變換，獲取每個點的小波系數(shù);然后整理融合的小波系數(shù)，統(tǒng)一進行小波逆變換;最終合成圖像。利用MATLAB實現(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。美顏相機里的裝飾物（頭飾）可利用泊松融合算法原理實現(xiàn)，除此之外，圖像融合技術(shù)還有多項應(yīng)用比如美顏相機中的多種濾鏡及AI換臉等多種特效。

4 小結(jié)

本文基于圖像處理技術(shù)對美顏相機原理進行分析，利用MATLAB實現(xiàn)圖像平滑技術(shù)和圖像融合技術(shù)的部分簡單應(yīng)用。在今后，隨著各種高級算法的改進和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，美顏相機的功能會越來越強大，實現(xiàn)更多強大的功能，滿足人們的需求。

參考文獻：

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

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

[3]吳啟虎.基于機器視覺的智能交通信號燈控制系統(tǒng)設(shè)計[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)字通信信號調(diào)制制式的識別研究[D].2016.

作者簡介：田康（2000-），男，安徽銅陵人，本科，主要研究方向為信號處理。

指導(dǎo)老師：范群芳（1986-），漢族，湖南衡陽人，博士，講師，研究方向：信號檢測與處理。