图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，公开一种图像处理方法及系统，以提高图像修复处理的精度和效率。本发明专利技术方法包括：构建卷积神经网络模型实现面部图像的色斑识别并将对应的色斑区域进行标记；以位于面部中间正前方的摄像头采集人物图像，识别出对应的面部区域，并调用所述卷积神经网络模型判断对应的面部图像是否具有色斑，如果有，将对应的色斑区域进行标记供用户进一步确认是否为待修复处理的区域；在图像处理坐标系中，优选通过对称区域的颜色进行移植修复，确保修复后的颜色与本色一致；当条件不匹配时，则以筛选出不存在颜色突变的相邻网格对应的像素值进行颜色修复处理，确保修复后的颜色与周边搭配平滑自然。复后的颜色与周边搭配平滑自然。复后的颜色与周边搭配平滑自然。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法及系统。

技术介绍

[0002]数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
[0003]目前，在职业照等形象照的处理过程中，现有的处理方法多是由人工基于PhotoShop等图像处理软件进行手动修复，受操作用户的个人喜好及视觉局限明显，导致处理精度有限且效率有待于提升。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于公开一种图像处理方法及系统，以提高图像修复处理的精度和效率。
[0005]为达上述目的，本专利技术公开一种图像处理方法，包括：筛选分辨率符合要求的面部图像构建数据集，所构建的数据集中，有色斑的面部图像为正样本，无色斑的面部图样为负样本，所述负样本中包括有痣的面部图像；将所述数据集分为训练集、验证集和测试集，然后根据所述数据集构建卷积神经网络模型实现面部图像的色斑识别并将对应的色斑区域进行标记；以位于面部中间正前方的摄像头采集人物图像，识别出对应的面部区域，并调用所述卷积神经网络模型判断对应的面部图像是否具有色斑，如果有，将对应的色斑区域进行标记供用户进一步确认是否为待修复处理的区域；获取用户所确定的区域信息，在图像处理坐标系中，将面部图像以经过眼-鼻-嘴中间的中轴线划分成对称的两部分，对任一确定的色斑区域，判断以所述中轴线对称的区域是否同样存在标记的色斑，如果没有，则将该对称区域的图像信息复制到当前所确定的色斑区域以自动进行颜色修复处理；如果该对称区域也存在标记的色斑，则以所述中轴线为网格线之一对面部图像进行网格划分，然后根据与色斑所在网格相邻的其他不存在标记色斑且不存在颜色突变的各网格的像素颜色平均值自动进行颜色修复处理；所述网格为覆盖至少二十五个像素点正交的正方形网格；以此类推，直至遍历完用户确认的所有待修复处理的区域；其中，判断任一网格是否颜色突变的条件为：将网格覆盖的各像素点的RGB值按从大到小进行排序，比较排序前10%区段的像素RGB平均值与排序最后10%区段的像素RGB平均值之间的差值是否超过根据经验设置的阈值，如果是，则存在颜色突变；否则，不存在颜色突变。
[0006]优选地，本专利技术方法还包括：计算当前面部图像最近的两个色斑区域的最近距离，并将该最近距离与根据经验值设置的网格大小的默认值进行比较，如果当前计算的最近距离小于所述网格大小默认值，动态调整网格大小使得该两个色斑区域之间的最近距离相间隔至少一个网格大小；并判断调
整后的网格大小是否覆盖至少二十五个像素点，如果不能覆盖，将网格大小复原为默认值，然后将当前距离最近的两个色斑区域以一个连通的网格合并成一个大色斑区域同时进行一致地颜色修复处理。
[0007]为达上述目的，本专利技术还公开一种图像处理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法所对应的步骤。
[0008]本专利技术具有以下有益效果：色斑是一种综合性的皮肤与身体疾病，会改变皮肤的颜色；而大部分痣往往是先天形成的，颜色与色斑区分度通常明显且具有凹陷和凸起等形状特征；同时，两者皆与面部的头发、眼、眉、鼻和嘴的特征区分明显并易于图像识别，本专利技术基于卷积神经网络模型对两者进行区分，能确保识别的可靠性。即使存在少量误判，也可以通过后续与用户的交互进行纠错。
[0009]在具体的色斑修复过程中，基于面部的对称性，优选通过对称区域的颜色进行移植修复，可确保修复后的颜色与本色一致；当条件不匹配时，则以筛选出不存在颜色突变的相邻网格对应的像素值进行颜色修复处理，可确保修复后的颜色与周边搭配平滑自然。
[0010]进一步地，本专利技术方法及系统还包括：根据相应的用户指令撤销对指定色斑区域已执行的自动颜色修复处理，并切换到供用户进行手动修复的交互状态。藉此，可避免在上述自动修复过程中存在的少量特例影响图像的整体处理效果，例如：当通过对称区域的颜色进行移植修复过程中，若该对称区域存在痣，则可对其进行撤销处理。
[0011]综上，本专利技术所公开的图像处理方法及系统，交互性好，修复方法符合人体工学和美学，且整体实现简单，能确保图像修复处理的精度和效率。
[0012]下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。
附图说明
[0013]构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例的图像处理方法流程示意图。
具体实施方式
[0014]以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
[0015]实施例1本实施例公开一种图像处理方法。
[0016]如图1所示，本实施例方法包括以下步骤：步骤S1、筛选分辨率符合要求的面部图像构建数据集，所构建的数据集中，有色斑的面部图像为正样本，无色斑的面部图样为负样本，所述负样本中包括有痣的面部图像。
[0017]步骤S2、将所述数据集分为训练集、验证集和测试集，然后根据所述数据集构建卷积神经网络模型实现面部图像的色斑识别并将对应的色斑区域进行标记。
[0018]在上述步骤中，色斑是一种综合性的皮肤与身体疾病，会改变皮肤的颜色；而大部分痣往往是先天形成的，颜色与色斑区分度通常明显且具有凹陷和凸起等形状特征；同时，两者皆与面部的头发、眼、眉、鼻和嘴的特征区分明显并易于图像识别，本专利技术基于卷积神经网络模型对两者进行区分，能确保识别的可靠性。即使存在少量误判，也可以通过后续与用户的交互进行纠错。
[0019]步骤S3、以位于面部中间正前方的摄像头采集人物图像，识别出对应的面部区域，并调用所述卷积神经网络模型判断对应的面部图像是否具有色斑，如果有，将对应的色斑区域进行标记供用户进一步确认是否为待修复处理的区域。
[0020]步骤S4、获取用户所确定的区域信息，在图像处理坐标系中，将面部图像以经过眼-鼻-嘴中间的中轴线划分成对称的两部分，对任一确定的色斑区域，判断以所述中轴线对称的区域是否同样存在标记的色斑，如果没有，则将该对称区域的图像信息复制到当前所确定的色斑区域以自动进行颜色修复处理；如果该对称区域也存在标记的色斑，则以所述中轴线为网格线之一对面部图像进行网格划分，然后根据与色斑所在网格相邻的其他不存在标记色斑且不存在颜色突变的各网格的像素颜色平均值自动进行颜色修复处理；所述网格为覆盖至少二十五个像素点正交的正方形网格；以此类推，直至遍历完用户确认的所有待修复处理的区域。
[0021]可选地，在该步骤中，对中轴线的定位可以基于面部的整体轮廓线进行划分，也可以通过特征匹配识别出眼-鼻-嘴后，基于三者的对称性定位中轴线的具体坐标信息。其中，在图像识别过程中，眼-鼻-嘴特征明显且便于识别，并可以有效降低中轴线精准自动定位过程中的计算量。作为一种变劣的实现方式，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：筛选分辨率符合要求的面部图像构建数据集，所构建的数据集中，有色斑的面部图像为正样本，无色斑的面部图样为负样本，所述负样本中包括有痣的面部图像；将所述数据集分为训练集、验证集和测试集，然后根据所述数据集构建卷积神经网络模型实现面部图像的色斑识别并将对应的色斑区域进行标记；以位于面部中间正前方的摄像头采集人物图像，识别出对应的面部区域，并调用所述卷积神经网络模型判断对应的面部图像是否具有色斑，如果有，将对应的色斑区域进行标记供用户进一步确认是否为待修复处理的区域；获取用户所确定的区域信息，在图像处理坐标系中，将面部图像以经过眼-鼻-嘴中间的中轴线划分成对称的两部分，对任一确定的色斑区域，判断以所述中轴线对称的区域是否同样存在标记的色斑，如果没有，则将该对称区域的图像信息复制到当前所确定的色斑区域以自动进行颜色修复处理；如果该对称区域也存在标记的色斑，则以所述中轴线为网格线之一对面部图像进行网格划分，然后根据与色斑所在网格相邻的其他不存在标记色斑且不存在颜色突变的各网格的像素颜色平均值自动进行颜色修复处理；所述网格为覆盖至少二十五个像素点正交的正方形网格；以此类推，直至遍历完用户确认的所有待修复处理的区域；其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：周博沙，
申请(专利权)人：湖南生物机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：