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CN108510500A - 一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统 - Google Patents

一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统 Download PDF

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CN108510500A
CN108510500A CN201810138228.5A CN201810138228A CN108510500A CN 108510500 A CN108510500 A CN 108510500A CN 201810138228 A CN201810138228 A CN 201810138228A CN 108510500 A CN108510500 A CN 108510500A
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Abstract

一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，包括，检测人脸区域和特征点；肤色区域处理；肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；人脸掩码处理，边缘过渡自然；渲染各图层，生成最终的形象。本发明提供了一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统。由于在抠头中头发抠图的难度较大，抠头发的效果会由于各种背景和服装的影响而变得不自然，所以本发明采用了让头发放在身体和服装图层的后面的方案，遮盖住不自然的头发部分，使得生成的人物形象更加美观。

Description

一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法 及系统
技术领域
本发明涉及计算机图像处理领域，尤其涉及一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统。
背景技术
随着人工智能技术的不断发展，图像处理在我们的日常生活当中扮演着越来越重要的角色。其中，虚拟人物形象头发处理是图像处理当中比较重要一个领域，而在进行虚拟人物形象头发处理之前需要进行人脸、特征点、肤色区域检测。人脸和特征点检测主要是基于机器学习的检测技术。肤色检测主要是根据皮肤的固有色彩在图像中选取相对应的颜色范围作为皮肤颜色，也即是在图像中选取人体皮肤所在区域的像素点的过程。
现有的方案主要有，方案一：检测图片当前帧图片的人脸信息，根据主动形状模型(Active Shape Model，ASM)算法，得到人脸区域的大概轮廓，依据轮廓区域估计人脸的皮肤区域，规避掉一些可能误导的区域(比如眼睛，眉毛和嘴唇区域)，依据估计出的人脸的肤色区域，根据事先设定好的皮肤阈值经验参数，对估计出的人脸的肤色区域进行阈值分割，在不同的肤色区域，均匀选择一定数量的肤色种子，根据选定的种子点，进行周边连通区域的蔓延和检测，从而可以检测到所有连通的肤色区域；方案二：从图片当前帧图片的灰度图中获取人脸区域，计算人脸区域的直方图，并找到该直方图的近似谷点，通过该近似谷点对人脸区域中的肤色区域和非肤色区域进行划分。然而，上述两种方案在抠头中头发抠图的难度较大，抠头发的效果会由于各种背景和服装的影响而变得不自然。
发明内容
本发明提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，包括，
检测人脸区域和特征点；
肤色区域处理；
肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染各图层，生成最终的形象。
所述的检测图片的人脸区域，使用基于机器学习的人脸区域检测和特征点检测技术，得到五官和脸部轮廓的特征点。
所述的肤色区域处理，包括，
结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域；
结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域；
基于肤色区域，根据Skin Color Modeling of Digital Photographic Images数字摄影图像的肤色建模的方法估计肤色的椭球空间；
基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(max flow/mincut)方法求解，得到优化的肤色区域。
所述的结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域，包括，
在特征点0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,45,46,47,42,27,39,40,41,36围成的多边形区域中填充255，在特征点48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59围成的多边形区域中填充0；把亮度值L<30的的区域填充0，得到初始的肤色区域。
所述的结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域，包括，
统计得到肤色区域的亮度点集，其中记录肤色区域中每个像素的亮度和位置信息；
对亮度点集按亮度值从小到大排序，并去掉15％-20％过黑及10％-15％过亮的像素点；
选择肤色区域的中间亮度点集作为种子点集,根据肤色区域的点集，寻找中间的点的位置并选择左右正负5的范围，作为种子点集；
选择新的候选肤色区域，选择特征点1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,27,26,25,24,23,22,21,20,19,18作为外轮廓，把18，19，20，21，22(左眉毛)和23，24，25，26，27(右眉毛)的部分往下拉，去掉31,32,33,34,35，36(鼻子)围成的部分，并且去掉37,38,39,40,41，42(右眼)和43,44,45,46,47，48(左眼)围成的部分；
遍历种子点集，把(d)得到的候选肤色区域里所有与种子点的BGR颜色距离小于50的像素作为新的肤色区域。
所述的基于肤色区域，根据数字摄影图像的肤色建模Skin Color Modeling ofDigital Photographic Images的方法估计肤色的椭球空间，肤色的椭球空间模型为：
Φ(X)＝[X-Ψ]TA-l[X-Ψ]
其中，
X1,...,Xn代表肤色区域出现的颜色，f(Xi)代表颜色Xi出现的次数。
基于肤色区域，估计肤色的椭球空间模型；
对抠头掩码mask的每个像素都代入肤色的椭球空间模型求解，得到每个像素与肤色的椭球空间距离。
所述的基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(maxflow/min cut)方法求解得到更平滑的肤色区域，包括，
设置平滑项,代表相邻点之间的权值，
Dist1代表相邻像素之间的颜色差异，σ1设为15，α设为20；
设置数据项，代表点与源汇点(Source/Sink)之间的权值，
Dist2代表像素离肤色的椭球空间距离(5c)，β设为1，δ2设为15。
所述的对人脸掩码处理，边缘过渡自然，包括，
对人脸掩码mask做膨胀7圈再缩小7圈的操作；
再做5x5的高斯模糊2次，保证人脸边缘过渡自然；
得到处理的人脸掩码和人脸四通道图片。
所述的渲染各图层，生成最终的形象，包括，
贴真实的头部图层，抠头掩码得到的四通道图片；
贴虚拟的身体和衣服图层；
顶层贴真实的人脸图层；
最终的形象生成效果。
本发明提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理系统，包括，
检测模块，用于检测人脸区域和特征点；
区域处理模块，用于肤色区域处理；
抠头处理模块，用于肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理模块，用于人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染模块，用于渲染各图层，生成最终的形象。
本发明提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理的产品，包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、以及非真实接触量体的图像。
有益效果：
本发明提供了一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统。由于在抠头中头发抠图的难度较大，抠头发的效果会由于各种背景和服装的影响而变得不自然，所以本发明采用了让头发放在身体和服装图层的后面的方案，遮盖住不自然的头发部分，使得生成的人物形象更加美观。
附图说明：
图1是五官和脸部轮廓的特征点示意图
图2是抠头mask掩码示意图
图3是初始的肤色区域示意图
图4是准确的肤色区域示意图
图5是新的肤色区域示意图
图6是每个像素与肤色的椭球空间距离示意图
图7是优化肤色区域示意图
图8是人脸mask掩码示意图
图9处理后的人脸mask掩码示意图
图10处理后的人脸四通道示意图
图11最终的形象生成效果示意图
具体实施方式
本实施例提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，包括，
检测人脸区域和特征点；
肤色区域处理；
肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染各图层，生成最终的形象。
优选实施例，本实施例中的检测图片的人脸区域，使用基于机器学习的人脸区域检测和特征点检测技术，得到五官和脸部轮廓的特征点。
优选实施例，本实施例中的肤色区域处理，包括，
结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域；
结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域；
基于肤色区域，根据Skin Color Modeling of Digital Photographic Images数字摄影图像的肤色建模的方法估计肤色的椭球空间；
基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(max flow/mincut)方法求解，得到优化的肤色区域。
优选实施例，本实施例中结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域，包括，在特征点0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,45,46,47,42,27,39,40,41,36围成的多边形区域中填充255，在特征点48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59围成的多边形区域中填充0；把亮度值L<30的的区域填充0，得到初始的肤色区域。
优选实施例，本实施例中结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域，包括，
统计得到肤色区域的亮度点集，其中记录肤色区域中每个像素的亮度和位置信息；
对亮度点集按亮度值从小到大排序，并去掉15％-20％过黑及10％-15％过亮的像素点；
选择肤色区域的中间亮度点集作为种子点集,根据肤色区域的点集，寻找中间的点的位置并选择左右正负5的范围，作为种子点集；
选择新的候选肤色区域，选择特征点1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,27,26,25,24,23,22,21,20,19,18作为外轮廓，把18，19，20，21，22(左眉毛)和23，24，25，26，27(右眉毛)的部分往下拉，去掉31,32,33,34,35，36(鼻子)围成的部分，并且去掉37,38,39,40,41，42(右眼)和43,44,45,46,47，48(左眼)围成的部分；
遍历种子点集，把(d)得到的候选肤色区域里所有与种子点的BGR颜色距离小于50的像素作为新的肤色区域。
优选实施例，本实施例中基于肤色区域，根据数字摄影图像的肤色建模SkinColor Modeling of Digital Photographic Images的方法估计肤色的椭球空间，肤色的椭球空间模型为：
Φ(X)＝[X-Ψ]TA-l[X-Ψ]
其中，
X1,...,Xn代表肤色区域出现的颜色，f(Xi)代表颜色Xi出现的次数。
基于肤色区域，估计肤色的椭球空间模型；
对抠头掩码mask的每个像素都代入肤色的椭球空间模型求解，得到每个像素与肤色的椭球空间距离。
优选实施例，本实施例中基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(max flow/min cut)方法求解得到更平滑的肤色区域，包括，
设置平滑项,代表相邻点之间的权值，
Dist1代表相邻像素之间的颜色差异，σ1设为15，α设为20；
设置数据项，代表点与源汇点(Source/Sink)之间的权值，
Dist2代表像素离肤色的椭球空间距离(5c)，β设为1，δ2设为15。
优选实施例，本实施例中对人脸掩码处理，边缘过渡自然，包括，
对人脸掩码mask做膨胀7圈再缩小7圈的操作；
再做5x5的高斯模糊2次，保证人脸边缘过渡自然；
得到处理的人脸掩码和人脸四通道图片。
优选实施例，本实施例中渲染各图层，生成最终的形象，包括，
贴真实的头部图层，抠头掩码得到的四通道图片；
贴虚拟的身体和衣服图层；
顶层贴真实的人脸图层；
最终的形象生成效果。
本实施例提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理系统，包括，
检测模块，用于检测人脸区域和特征点；
区域处理模块，用于肤色区域处理；
抠头处理模块，用于肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理模块，用于人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染模块，用于渲染各图层，生成最终的形象。
本实施例提供一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理的产品，包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、以及非真实接触量体的图像。

Claims (11)

1.一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，包括，
检测人脸区域和特征点；
肤色区域处理；
肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染各图层，生成最终的形象。
2.如权利要求1所述一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，所述的检测图片的人脸区域，使用基于机器学习的人脸区域检测和特征点检测技术，得到五官和脸部轮廓的特征点。
3.如权利要求1所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，所述的肤色区域处理，包括，
结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域；
结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域；
基于肤色区域，根据Skin Color Modeling of Digital Photographic Images数字摄影图像的肤色建模的方法估计肤色的椭球空间；
基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(max flow/min cut)方法求解，得到优化的肤色区域。
4.如权利要求3所述一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，所述的结合特征点和亮度信息得到初始的肤色区域，包括，在特征点0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,45,46,47,42,27,39,40,41,36围成的多边形区域中填充255，在特征点48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59围成的多边形区域中填充0；把亮度值L<30的的区域填充0，得到初始的肤色区域。
5.如权利要求3所述一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，所述的结合亮度和颜色信息在初始的肤色区域，得到准确的肤色区域，包括，
统计得到肤色区域的亮度点集，其中记录肤色区域中每个像素的亮度和位置信息；
对亮度点集按亮度值从小到大排序，并去掉15％-20％过黑及10％-15％过亮的像素点；
选择肤色区域的中间亮度点集作为种子点集,根据肤色区域的点集，寻找中间的点的位置并选择左右正负5的范围，作为种子点集；
选择新的候选肤色区域，选择特征点1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,27,26,25,24,23,22,21,20,19,18作为外轮廓，把18，19，20，21，22(左眉毛)和23，24，25，26，27(右眉毛)的部分往下拉，去掉31,32,33,34,35，36(鼻子)围成的部分，并且去掉37,38,39,40,41，42(右眼)和43,44,45,46,47，48(左眼)围成的部分；
遍历种子点集，把(d)得到的候选肤色区域里所有与种子点的BGR颜色距离小于50的像素作为新的肤色区域。
6.如权利要求3所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，所述的基于肤色区域，根据数字摄影图像的肤色建模Skin Color Modelingof Digital Photographic Images的方法估计肤色的椭球空间，肤色的椭球空间模型为：
Φ(X)＝[X-Ψ]ΤΛ-1[X-Ψ]
其中，
X1,...,Xn代表肤色区域出现的颜色，f(Xi)代表颜色Xi出现的次数。
基于肤色区域，估计肤色的椭球空间模型；
对抠头掩码mask的每个像素都代入肤色的椭球空间模型求解，得到每个像素与肤色的椭球空间距离。
7.如权利要求3所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，基于肤色椭球空间距离，用图割(graph cut)中的最大流最小割(max flow/min cut)方法求解得到更平滑的肤色区域，包括，
设置平滑项,代表相邻点之间的权值，
Dist1代表相邻像素之间的颜色差异，σ1设为15，α设为20；
设置数据项，代表点与源汇点(Source/Sink)之间的权值，
Dist2代表像素离肤色的椭球空间距离(5c)，β设为1，δ2设为15。
8.如权利要求1所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，对人脸掩码处理，边缘过渡自然，包括，
对人脸掩码mask做膨胀7圈再缩小7圈的操作；
再做5x5的高斯模糊2次，保证人脸边缘过渡自然；
得到处理的人脸掩码和人脸四通道图片。
9.如权利要求1所述的所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法，其特征在于，渲染各图层，生成最终的形象，包括，
贴真实的头部图层，抠头掩码得到的四通道图片；
贴虚拟的身体和衣服图层；
顶层贴真实的人脸图层；
最终的形象生成效果。
10.如权利要求1所述的所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理系统，其特征在于，包括，
检测模块，检测人脸区域和特征点；
区域处理模块，肤色区域处理；
抠头处理模块，肤色区域以及特征点轮廓、抠头掩码mask等信息，得到人脸掩码mask；
人脸掩码处理模块，人脸掩码处理，边缘过渡自然；
渲染模块，渲染各图层，生成最终的形象。
11.一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理的产品，其特征在于，包括适用于虚拟现实、虚拟试衣、虚拟社交、服装、鞋和配饰、以及非真实接触量体的图像，所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理的产品为权利要求1至9中任意一项所述的一种基于人脸肤色检测的虚拟人物形象的头发图层处理方法及系统。
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