自適應(yīng)的快速人臉膚色轉(zhuǎn)移分析范文

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《中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)》2016年第一期

摘要:

目的圖像之間的顏色遷移技術(shù)是近些年來(lái)研究的熱點(diǎn)，如今社會(huì)這種技術(shù)更多地應(yīng)用于生活中相片的顏色調(diào)節(jié)，而傳統(tǒng)的顏色遷移技術(shù)都是面向圖像一般化處理。提出了一種針對(duì)于膚色的自適應(yīng)顏色遷移算法。方法首先，用戶(hù)通過(guò)人機(jī)交互指定圖像需要膚色變換的區(qū)域，在YCbCr空間內(nèi)，初次獲得膚色區(qū)域，實(shí)現(xiàn)膚色數(shù)據(jù)的粗提取。其次，利用在lɑβ空間中膚色分量的分布特性，實(shí)現(xiàn)對(duì)純膚色信息的精確提取。最后，通過(guò)對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)膚色的轉(zhuǎn)換。結(jié)果實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該算法實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換后的膚色相比于其他算法，膚色特征更自然，在人臉區(qū)域避開(kāi)改變非膚色區(qū)域的色彩信息，并且保持了處理前圖像的清晰度，具有很強(qiáng)的應(yīng)用性。結(jié)論該算法只對(duì)選擇的膚色信息進(jìn)行處理，避開(kāi)非膚色數(shù)據(jù)，保持了其他事物的原有色彩，實(shí)現(xiàn)對(duì)膚色的自適應(yīng)選取，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)膚色遷移，在差別很大的膚色之間實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)換也取得了較好的效果。

關(guān)鍵詞:

圖像處理;膚色遷移;顏色區(qū)域;膚色調(diào)整;lɑβ顏色空間

顏色遷移在圖形圖像處理領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。顏色是圖像吸引人的關(guān)鍵因素，能給人最直觀的感受。顏色遷移的實(shí)質(zhì)就是在不破壞目標(biāo)圖像紋理的條件下，將源圖像的色彩信息傳遞給目標(biāo)圖像。使變換后的目標(biāo)圖像具有和源圖像相似的色彩特性。顏色遷移領(lǐng)域在近展迅速。Reinhard等人［1］首先提出彩色圖像間顏色遷移算法，該算法利用顏色全局信息對(duì)整體圖像進(jìn)行顏色遷移，使用像素各分量的均值和方差進(jìn)行顏色矯正，該算法原理簡(jiǎn)單，處理速度較快，其局限性在于不適合處理色彩豐富的兩幅圖像，如果圖像色彩信息較豐富，其結(jié)果不理想。Welsh等人［2］提出了對(duì)灰度圖像進(jìn)行著色的顏色遷移算法，該算法在保持目標(biāo)圖像亮度的前提下在源圖像中找出匹配的像素并傳給目標(biāo)圖像指定像素。對(duì)于色彩復(fù)雜的源圖像，Welsh提出了一種指定分塊的交互式方法，這樣避免了不自然顏色的產(chǎn)生，降低了自動(dòng)處理能力，可能導(dǎo)致色彩的不連續(xù)性。近年來(lái)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于圖像色彩遷移算法的研究也有很大進(jìn)展，如文獻(xiàn)［3］提出的自動(dòng)采集樣本的圖像顏色傳遞算法;文獻(xiàn)［4］提出的一種快速顏色傳遞算法;文獻(xiàn)［5］提出的基于色彩傳遞與擴(kuò)充的圖像著色算法;這些算法的研究對(duì)象都是面向圖像一般化處理，不能對(duì)人臉膚色達(dá)到很好的收斂效果，文獻(xiàn)［3］通過(guò)計(jì)算各子塊的紋理特征和亮度統(tǒng)計(jì)值，建立樣本塊之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這種算法很容易造成非膚色與膚色域的錯(cuò)誤匹配，文獻(xiàn)［4］在處理膚色轉(zhuǎn)換時(shí)，與文獻(xiàn)［3］具有同樣缺點(diǎn)，文獻(xiàn)［5］的處理對(duì)象是灰度圖。隨著相機(jī)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，照片處理活動(dòng)已融入多數(shù)人的生活，膚色調(diào)整技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，近些年對(duì)于膚色調(diào)整的研究在國(guó)內(nèi)較少，在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了一種針對(duì)膚色的快速顏色遷移算法，該算法利用YCbCr顏色空間［6－7］和lαβ顏色空間［7］分離膚色信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)膚色的轉(zhuǎn)換，膚色區(qū)域收斂準(zhǔn)確，避免了對(duì)非膚色顏色的處理，針對(duì)性強(qiáng)，處理速度快，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。

1本文算法

顏色傳遞效果的關(guān)鍵因素取決于對(duì)應(yīng)圖像中目標(biāo)像素的準(zhǔn)確選取，與自然景物不同，膚色具有很強(qiáng)的連續(xù)性，根據(jù)這種特性，通過(guò)一些方式對(duì)整體數(shù)據(jù)進(jìn)行合理篩選，就可得出純正膚色的聚類(lèi)區(qū)域。首先，將源圖像和目標(biāo)圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間，根據(jù)Chai提出的理論［6］，如果輸入像素的顏色落入Cr=［133;173］和Cb=［77;127］限定的矩形區(qū)域，就認(rèn)為是膚色像素，以這種方式初次縮小膚色聚類(lèi)區(qū)域。接著，將源圖像區(qū)域和目標(biāo)圖像由RGB空間轉(zhuǎn)化至lαβ空間，統(tǒng)計(jì)初次縮小膚色聚類(lèi)區(qū)域中α、β分量的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)純膚色區(qū)域數(shù)據(jù)直方圖分布的對(duì)稱(chēng)性，再次縮小膚色聚類(lèi)區(qū)域，求出源圖像與目標(biāo)圖像膚色分量最終的膚色區(qū)域并求出各區(qū)域的平均值和區(qū)域跨度數(shù)據(jù)，用于下一步的膚色校正。然后，確定找到膚色區(qū)域的像素點(diǎn)并矯正，進(jìn)行對(duì)應(yīng)膚色區(qū)域的顏色遷移，得出對(duì)應(yīng)像素的變化值。最后，評(píng)估變化范圍是否在目標(biāo)膚色有效區(qū)域并進(jìn)行最后的微調(diào)，完成膚色遷移過(guò)程。

1．1膚色區(qū)間初次聚類(lèi)RGB顏色空間是最常見(jiàn)的色彩空間，可是此空間中各分量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，直接運(yùn)用此空間所得處理效果不理想;由于YCbCr顏色空間將色彩中的亮度分離，避免了亮度信息影響實(shí)際膚色區(qū)域的聚類(lèi)，而且YCbCr顏色空間對(duì)于不同人種都具有很好的膚色聚類(lèi)特性，適合進(jìn)行膚色的初次聚類(lèi)。由于lαβ空間各通道之間相互正交，各分量獨(dú)立性大，不會(huì)出現(xiàn)通道交叉問(wèn)題，并且α、β分量在純膚色區(qū)域數(shù)據(jù)直方圖［8］分布具有很顯著的對(duì)稱(chēng)性，適合進(jìn)行膚色的再次精準(zhǔn)聚類(lèi)。在YCbCr顏色空間，如果輸入像素的顏色落入Cr=［133;173］和Cb=［77;127］限定的矩形區(qū)域，就認(rèn)為是膚色，如果不在該區(qū)域就認(rèn)為不是膚色，處理完該步驟后再將圖像從YCbCr空間轉(zhuǎn)換到RGB顏色空間，通過(guò)該步驟需要兩個(gè)灰度圖［8］分別存儲(chǔ)源圖像和目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的篩選后的區(qū)域，如果是膚色，則將灰度圖的對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)的位置值設(shè)為255，如果不是則設(shè)為0。整個(gè)處理過(guò)程歸納如下:1)把圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換成YCbCr顏色空間;2)對(duì)YCbCr顏色空間的像素進(jìn)行篩選，篩選結(jié)果存入對(duì)應(yīng)灰度圖;所得膚色區(qū)域如圖1(b)(d)。

1．2膚色區(qū)間精確聚類(lèi)將圖像從RGB空間轉(zhuǎn)換到lαβ顏色空間，統(tǒng)計(jì)N(i，j)=255時(shí)，源圖像和目標(biāo)圖像中α、β對(duì)應(yīng)的有效膚色值的像素個(gè)數(shù)并分別存儲(chǔ)。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，得出在lαβ顏色空間，純膚色區(qū)域(去除人臉雜色，如嘴唇、眼睛和眉毛)α、β分量的數(shù)據(jù)分布呈對(duì)稱(chēng)的單峰分布，并且這種單峰走勢(shì)陡峭，如圖2和圖3。根據(jù)600份不同純膚色數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出，在純膚色區(qū)域各分量對(duì)應(yīng)直方圖最大值點(diǎn)的下標(biāo)為中心，左右兩邊的對(duì)應(yīng)的面積之差不會(huì)超過(guò)兩邊界中最大高度的2倍。根據(jù)這種規(guī)律，找出純膚色區(qū)域α、β分量的范圍。

1．3膚色轉(zhuǎn)換求出ɑ、β分量對(duì)應(yīng)的源圖像和目標(biāo)圖像的像素平均值下標(biāo)到同一端的區(qū)域比值。

1．4評(píng)估變化范圍并矯正最后進(jìn)行像素聚合，目的為了使目標(biāo)圖像膚色避免出現(xiàn)干擾斑點(diǎn)，去除非膚色值的轉(zhuǎn)換，僅留下膚色區(qū)域像素值的改變結(jié)果。根據(jù)大量實(shí)驗(yàn)證明，在2個(gè)像素范圍內(nèi)微調(diào)膚色，效果最理想。

2實(shí)驗(yàn)分析

由整個(gè)算法執(zhí)行過(guò)程，可以得出算法的時(shí)間復(fù)雜度為由圖5(a)(b)分別是對(duì)應(yīng)的目標(biāo)圖像和源圖像，用目標(biāo)圖像的膚色信息調(diào)整源圖像的膚色信息，由對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，本文算法只改變圖像的膚色信息，目標(biāo)圖像中人的眼睛、頭發(fā)、嘴唇等顏色信息并未改變。對(duì)比來(lái)說(shuō)Reinhard算法的處理結(jié)果顯得很不自然，目標(biāo)圖像中的各個(gè)部分都發(fā)生改變，其中包括衣服、嘴唇和頭發(fā)等。將本文算法與文獻(xiàn)［1］和文獻(xiàn)［4］算法對(duì)比，分別對(duì)白、黃、黑3種膚色進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，本文算法實(shí)現(xiàn)人臉膚色轉(zhuǎn)換的結(jié)果逼真，只對(duì)膚色區(qū)域進(jìn)行膚色轉(zhuǎn)換，不改變嘴唇、眼睛以及頭發(fā)的初始色彩，文獻(xiàn)［1］算法和文獻(xiàn)［4］算法對(duì)非膚色區(qū)域的事物顏色進(jìn)行了修改，膚色轉(zhuǎn)化結(jié)果不自然。

3結(jié)論

提出一種快速膚色替換算法，通過(guò)YCbCr空間的特性，將有用的信息提取出來(lái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)膚色信息的初次聚類(lèi);統(tǒng)計(jì)源圖像和目標(biāo)圖像α、β分量的膚色區(qū)域信息，根據(jù)膚色分布規(guī)律，對(duì)膚色信息進(jìn)行第2次篩選，實(shí)現(xiàn)再次聚類(lèi);在膚色信息收斂準(zhǔn)確的條件下，對(duì)目標(biāo)圖像的膚色像素點(diǎn)進(jìn)行膚色轉(zhuǎn)換;轉(zhuǎn)換之后對(duì)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，避免異常膚色斑點(diǎn)的出現(xiàn)，至此獲得最后的轉(zhuǎn)換圖像。該算法計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，效果較好，提高了膚色傳輸速度，針對(duì)性較強(qiáng)。如何將該算法應(yīng)用到整幅圖像，以及同時(shí)處理多幅人臉圖像情況，實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)的膚色檢測(cè)與轉(zhuǎn)換值得進(jìn)一步研究。

作者：魏瑋 馬軍福 單位：河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院