[发明专利]油光区域分割方法、装置及移动终端

权利要求书

1.一种油光区域分割方法，其特征在于，所述方法包括：

从目标图像中提取面部皮肤区域；

获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图；

基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型；

通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图，其中，所述油光概率图中包括有所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率；

根据所述油光概率图从所述面部皮肤区域中查找油光概率大于预设概率阈值的各个目标像素点；

将各个目标像素点所在区域从所述面部皮肤区域中分割得到油光区域，其中，所述油光区域包括多个高光区域；

计算所述油光区域的每个高光区域中各个像素点的梯度，以得到每个高光区域中各个像素点的平均梯度，其中，所述梯度为像素点的水平梯度和竖直梯度的幅值；

判断每个高光区域中各个像素点的平均梯度是否小于预设梯度阈值，得到判断结果；

根据所述判断结果将平均梯度小于预设梯度阈值的高光区域从所述油光区域中滤除。

2.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述从目标图像中提取面部皮肤区域的步骤，包括：

对所述目标图像进行人脸识别，获取人脸区域以及多个人脸特征点；

根据所述多个人脸特征点将所述人脸区域中的无关区域剔除，得到面部皮肤区域，其中，所述无关区域包括五官区域、眼周区域、面部边缘区域、口周区域、鼻周区域中的其中一种或者多种组合。

3.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述获取所述面部皮肤区域对应的面部皮肤暗图的步骤，包括：

获取所述面部皮肤区域中每个像素点的RGB值，其中，所述RGB值包括R值、G值以及B值；

将所述R值、所述G值以及所述B值中的最小值作为每个像素点的暗图值；

基于每个像素点的暗图值对所述面部皮肤区域进行亮度处理，得到对应的面部皮肤暗图。

4.根据权利要求1所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述基于预设超参数和所述面部皮肤暗图建立所述面部皮肤暗图的高斯模型的步骤，包括：

获取所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值；

基于所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值计算得到所述面部皮肤暗图中的像素值均值和像素值方差；

基于所述预设超参数、像素值均值和像素值方差建立所述面部皮肤暗图的高斯模型。

5.根据权利要求4所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述通过所述高斯模型对所述面部皮肤暗图进行分析，得到所述面部皮肤暗图的油光概率图的步骤，包括：

通过所述高斯模型计算所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值；

根据计算的每个像素点的油光概率值得到所述面部皮肤暗图的油光概率图。

6.根据权利要求5所述的油光区域分割方法，其特征在于，所述通过所述高斯模型计算

所述面部皮肤暗图中每个像素点的油光概率值的计算公式为：

其中，a、b为预设超参数，μ为所述面部皮肤暗图的像素值均值，σ为所述面部皮肤暗图的像素值方差，x为所述面部皮肤暗图中每个像素点的像素值，f(x)为每个像素点的油光概率值。