[发明专利]一种基于人脸语义分析的人物照片颜色风格转换方法

权利要求书

1.一种基于人脸语义分析的人物照片颜色风格转换方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)输入需要被转换风格的源图像和作为风格参照的参考图像；输入的参考图像根据源图像的内容自动生成，具体过程包括以下步骤：

a、建立参考图像数据库；在步骤a建立参考图像数据库时，即对所有参考图像数据库内的图像进行步骤(2)的操作，并将信息储存，在步骤(1)中输入参考图像时，同时得到该参考图像的场景语义信息和人脸细部语义信息；

b、将源图像与参考图像数据库内的图像进行人脸匹配，将与源图像相似度最大的图像作为风格参照的参考图像；

在步骤a建立参考图像数据库时，利用人脸识别工具，根据人脸特征，将所有图像分组，在步骤b中，先对源图像进行人脸识别，根据源图像的人脸特征，选取具有对应人脸特征的图像组内的图像与源图像进行人脸匹配；

(2)对参考图像进行人脸检测，并根据检测结果进行抠图，得到分离的场景语义信息和人脸细部语义信息；人脸细部语义信息包括人像的眼睛、眉毛、嘴巴、牙齿和脸部；

(3)对源图像进行人脸检测，并根据检测结果进行抠图，得到分离的场景语义信息和人脸细部语义信息；在步骤(3)中，对得到的源图像的人脸细部语义信息利用用户笔触的交互方式进行精细抠图；

(4)根据参考图像各语义信息的颜色风格，调整源图像中的对应语义信息的颜色风格；

(5)将经过步骤(4)调整的源图像的各语义信息重新拼合，得到目标图像。

2.如权利要求1所述的基于人脸语义分析的人物照片颜色风格转换方法，其特征在于，步骤(2)和(3)中，根据人脸检测结果，对经检测的图像进行抠图操作的具体步骤包括：

A、根据人脸检测，得到各人脸细部特征的关键点；

B、将各细部上的关键点连线，得到人脸细部轮廓；

C、先对人脸细部轮廓进行膨胀处理，再生成Trimap图像，得到各轮廓图像的前景、背景和未知区域；

D、根据Trimap进行matting抠图；

进行matting抠图的具体步骤如下：

D-1、对各轮廓图像的前景或背景进行小规模的扩展；

D-2、扩展完成后，对剩余的未知区域内的每个像素点P，从像素点P出发，引出m条路径，每个路径之间成360/m的夹角，记录下每条路径经过的路线中首次遇到的前景点或背景点，直到超出图像的边缘，得到m对前景和背景取样点；

D-3、将步骤D-2得到的每个像素点P的m对前景和背景取样点带入目标函数(1)，将使得目标函数(1)值最小的一对取样点作为最佳的前景和背景取样点，

G_p(f_i,b_j)＝D_p(f_i,b_j)^eDA_p(f_i,b_j)^eAF_p(f_i)^efF_p(b_i)^eb；(1)

式中：

f_i和b_j是前景和背景取样点；

D_p(f_i,b_j)表明使像素点P的n×n邻域内的色彩失真最小化，3≤n≤9；

F_p(f_i)和F_p(b_i)表明执行空间关联准则，即前景和背景的取样应该尽可能的接近像素点P；

e{D,A,f,b}表明对这些指数中较大的值添加处罚；

A_p(f_i,b_j)表明计算出的透明度α_p值关系着像素点P属于前景的概率，α_p的计算公式如下：

式中：

α_p表示像素点P的alpha值，即透明度；

C_p表示像素点P的颜色值；

Fⁱ和B^j分别表示任一一对前景点f_i和背景点b_j的颜色值；

将得到各像素点P的最佳的前景和背景取样点的数据带入公式(2)，计算得到对应像素点P的透明度α_p值：

对于步骤D-2中，无法得到m对前景和背景取样点的像素点P，获取最佳的前景和背景取样点以及对应的透明度α_p值的方法如下：

对这类像素点P在s×s邻域内，将未知区域内的其他像素点P的最佳的前景和背景取样点数据带入公式(3)中，3≤s≤9，

计算使N_p(Fⁱ,B^j)最小时，α_p的数值；

同时获取N_p(Fⁱ,B^j)最小的3～5个像素点P，对这些像素点P的数据进行加权平均，得到数据对

分别表示前景的平均颜色值和背景点的平均颜色值；

分别表示前景点邻域内的局部颜色变化的平均值和背景点邻域内的局部颜色变化的平均值；

再按照公式(4)、(5)和(6)，计算得到的和作为在步骤D-2中无法得到m对前景和背景取样点的像素点P的最佳的前景、背景取样点和透明度；

D-4、对得到的剩余的未知区域内的所有像素点P的最佳的前景和背景取样点以及对应的透明度α_p值进行平滑处理，完成抠图处理。