一种用于带照相功能手机的人脸图象变换方法技术

本发明专利技术公开了一种用于带照相功能手机的人脸图象变换方法，先将源图象和目标图象转换成各自的ＢＭＰ标准格式文件；然后对源图象和目标图象的尺寸进行参数匹配处理，生成中间图象；在确定中间图象到目标图象插值的帧数Ｎ后，对匹配后的图象的对应点之间按Ｒ、Ｇ、Ｂ分量分别进行Ｎ次插值；将生成Ｎ个插值帧并对插值帧进行平滑处理，生成Ｎ个平滑帧；依次显示源图象、匹配中间图象、第一个插值帧的平滑帧、第二个插值帧的平滑帧直到第Ｎ个插值帧的平滑帧、目标图象，转换过程完毕。本发明专利技术方法能减少运算难度和对内存的需求、使目标文件足够小，能够在带照相功能的手机上完成该类运算，目标文件适合在无线网上传输。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种无线手持式设备的图象变换方法，尤其是。
技术介绍
根据三基色原理，自然界中的所有颜色都可以由红、绿、蓝(R，G，B)三个分量组合而成。有的颜色含有红色成分多一些，如深红；有的含有红色成分少一些，如浅红。针对含有红色成分的多少，可以分成0到255共256个等级，0级表示不含红色成分；255级表示含有100％的红色成分。同样，绿色和蓝色也被分成256级。这种分级概念称为量化。根据红、绿、蓝各种不同的组合能表示出256×256×256，约1600万种颜色。在数字图象中，每个象素均可由RGB三个分量(或可通过数学变换成RGB分量的数据)表示。在彩色图象变换中，人脸图象的识别和变换一直是国际学术界研究的热点难点课题，现在的研究从总体思路上主要是先进行人脸检测和面部特征定位，然后再进行人脸建模。人脸检测是判断输入的图象或视频中是否存在人脸的过程。文献中的方法主要有基于启发式规则的方法、基于特征脸的方法、基于聚类学习的方法、基于人工神经网的方法以及基于支持矢量机的方法等。人脸检测技术可以用来搜索图象序列中人脸的初始位置，也可用于在跟踪过程中定位人脸。面部特征定位则是在确认人脸的存在后，进一步给出每个人脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，进行人脸建模。人脸图象所包含的模式特征十分丰富，这些特征中哪些是最有用的、如何利用这些特征，是人脸检测要研究一个关键问题。人脸模式具有复杂而细致的变化，因此一般需要采用多种模式特征综合的方法。归纳起来，根据利用特征的色彩属性可以将人脸检测方法分为基于肤色特征的方法和基于灰度特征的方法两类。前者适用于构造快速的人脸检测和人脸跟踪算法，后者利用了人脸区别于其它物体的更为本质的特征，是人脸检测领域研究的重点。根据特征综合时采用的不同模型，可以将基于灰度特征的方法分为两大类基于启发式(知识)模型的方法和基于统计模型的方法。由于人脸检测问题的复杂性，无论那一类方法都无法适应所有的情况，一般都只针对人脸检测领域内某个或某些特定的问题，而且这些方法的计算复杂度比较高，运算要求高，只能在运算能力强大、系统资源充足的PC机/工作站等系统上实现，在手机等手持设备上无法实现。而且，传统的处理方法生成的目标文件庞大，目标文件可达几兆、几十兆甚至几百兆，不适合在无线网络上传输，不能应用到目前的手机通信环境中。另外，手机中的照相机应用目前主要集中在拍照与图片浏览功能、MMS收/发照片、视频播放等功能，而对于手机的人脸图象处理/转换鲜有涉及。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于带照相功能手机的人脸图象转换方法，本专利技术方法能减少运算难度和对内存的需求、使目标文件足够小，能够在带照相功能的手机上完成该类运算，目标文件适合在无线网上传输。本专利技术的目的可通过以下的技术措施来实现，依次包括以下步骤(1)以数字图片为基础，先确定转换的源图象和目标图象，并将源图象和目标图象统一转换成各自的BMP标准格式文件；(2)然后进行源图象(BMP)和目标图象(BMP)的长度和宽度分别进行参数匹配处理，生成匹配中间长方形图象；(3)在确定了中间图象到目标图象(BMP)需要插值的帧数N之后，对匹配后的图象的对应点之间按R、G、B分量分别进行N次插值；将生成N个插值帧；(4)对生成的N个插值帧分别进行平滑处理，生成N个平滑帧；(5)依次显示源图象、匹配的中间长方形图象、第一个插值帧的平滑帧、第二个插值帧的平滑帧直到第N个插值帧的平滑帧、目标图象(BMP)，转换过程完毕。本专利技术中，对源图象(BMP)和目标图象(BMP)的长度和宽度分别进行参数匹配处理的具体过程为①定义一个中间长方形图象，其中长方形图象的长度等于目标图象(BMP)的长度，长方形图象的宽度等于目标图象(BMP)的宽度；②将中间长方形图象的边界与源图象(BMP)边界长方形中心对齐，中间长方形的长和宽与源图象(BMP)边界长方形的长和宽分别平行；③按照步骤②中的对齐方式，取中间长方形图象的边界区域与源图象(BMP)边界长方形区域的交集；④如果交集区域的面积与中间长方形图象区域的面积相等，则按照步骤②中的对齐方式，中间长方形的图象中的每个象素P的值就等于与该象素对应的源图象(BMP)中的象素的值；④如果交集区域的面积小于中间长方形图象区域的面积，则在交集区域内，按照步骤②中的对齐方式，中间长方形的图象中的每个象素的值就等于与该象素对应的源图象(BMP)中的象素的值；而对中间长方形区域内超出交集区域的部分填充缺省颜色的象素，缺省值可根据需要设置。本专利技术采用十字型的模板的小区域平均化滤波进行平滑处理。本专利技术进行帧间插值时采用非均匀的插值处理；即在整个插值序列中，起始部分与结尾部分采用相对密集的插值，而中间部分采用相对稀疏的插值，以提高视觉效果。本专利技术的优点在于避开了人脸检测、面部特征定位、人脸建模的一般思路，通过简单实用的插值算法进行图象转换，减小了运算难度，降低对内存的需求，使人脸转换得以在内存和运算能力都较小的手持式设备尤其是照相机手机上实现。同时，为了消除由于图象转化和照相机拍摄引起的图象噪声，本专利技术还对每次插值后生成的帧均进行平滑处理，这可以提高图象显示的效果。在选用平滑模板方面，本专利技术采用十字型的模板的小区域平均化方法的滤波。另外，因为在源图象(中间长方形图象)刚开始变换和即将变换成目标图象的时候，人眼会对细微的变化比较敏感，所以在源图象(中间长方形图象)刚开始变换的几帧(总帧数的三分之一(四舍五入取整))和即将变换成目标图象时的最后几帧(总帧数的三分之一(四舍五入取整))，本专利技术使每帧的变换变量小于平均值(取平均值的三分之二)，这样图象的变换就不会过于突兀。可以产生更好的视觉效果。附图说明图1为本专利技术的实施流程图。具体实施例方式如图1所示，本实施依次包括以下的步骤通过无线下载、PC机下载或照相机图片存储等方式在手机里建立一个明星(人物)图库。该图库中存储的是用户喜爱的各种明星(人物)的人脸图象的图片，这些图片可以是JPEG格式或BMP格式；用户通过照相机抓取自己的人脸图象，存储为JPEG格式或BMP格式，作为本次转换的源图象； 用户根据自己的喜好，在步骤的明星图库中选择某一明星的图象作为本次转换的目标图象；通过图象处理和匹配处理，将源图象中的人脸按步骤逐步转换成目标图象中的人脸，并生成一系列中间图片(包括插值帧)；按生成的先后连续播放该系列中间图片，从而实现用户人脸到明星人脸的动态演变过程。其中步骤是本专利技术的关键，步骤的处理过程又按以下流程进行(1)源图象和目标图象格式匹配如果源图象或目标图象是JPEG格式，则需根据JPEG格式与标准和BMP的文件格式，将源图象和目标图象统一转换成各自的BMP格式文件；如果源图象和目标图象均为BMP格式，则无需进行格式转换。经过这一步运算后，将产生两个BMP格式图象，即源图象(BMP)和目标图象(BMP)。(2)对源图象(BMP)和目标图象(BMP)的长度和宽度分别进行参数匹配处理并生成与目标图象(BMP)匹配尺寸的中间图象，具体过程为①定义一个中间长方形图象，其中长方形图象的长度等于目标图象(BMP)的长度、长方形图象的宽度等于目标图象(BMP)的宽度；②将中间长方形图象的边界与源图象(BMP)边界长本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于带照相功能手机的人脸图象变换方法，其特征在于依次包括以下步骤：（１）以数字图片为基础，先确定需转换的源图象和目标图象，并将源图象和目标图象统一转换成各自的ＢＭＰ标准格式文件；（２）然后进行源图象（ＢＭＰ）和目标图象（ ＢＭＰ）的长度和宽度分别进行参数匹配处理，生成匹配中间长方形图象；（３）在确定了中间长方形图象到目标图象（ＢＭＰ）需要插值的帧数Ｎ之后，对匹配后的图象的对应点之间按红、绿、蓝（Ｒ、Ｇ、Ｂ）分量分别进行Ｎ次插值；将生成Ｎ个插值帧； （４）对生成的Ｎ个插值帧进行平滑处理，生成Ｎ个平滑帧；（５）依次显示源图象、匹配中间长方形图象、第一个插值帧的平滑帧、第二个插值帧的平滑帧直到第Ｎ个插值帧的平滑帧、目标图象（ＢＭＰ），转换过程完毕。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：万享，严更真，蓝彩萍，胡胜发，
申请(专利权)人：安凯广州软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：81[中国|广州]