專利名稱：一種圖像調(diào)整的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)，尤其涉及一種圖像調(diào)整的方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前的圖像調(diào)整方法，尤其是人臉表情圖像的調(diào)整方法主要是將原始圖像中的人臉區(qū)域看作一個整體區(qū)域，利用已有的變形技術(shù)來生成有特殊效果的人臉圖片，例如，通過構(gòu)造簡單的變形網(wǎng)格然后進行重采樣來得到特殊效果的圖片，也可以利用一些數(shù)學(xué)變換來得到特殊效果的圖片。但是，由于這些方法中沒有準確地提取出人臉器官輪廓，無法準確地對人臉器官進行變形處理，因此，這樣調(diào)整后生成的圖片與真實情況相比會有比較明顯的失真，用戶體驗較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種圖像調(diào)整的方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的圖像調(diào)整后生成的圖片失真，用戶體驗較差的問題。
本發(fā)明提供一種圖像調(diào)整的方法，該方法包括確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
所述確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標包括確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標，根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型算法確定所述特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
所述確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標包括將所述特征區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點，并得到該象素參考點的坐標。
所述特征區(qū)域為人臉區(qū)域，則所述特征輪廓象素點的坐標為人臉器官輪廓象素點的坐標，所述象素參考點為眼角和嘴角處象素點。
所述調(diào)整參數(shù)為主分量分析參數(shù)，該主分量分析參數(shù)是通過對至少兩個樣本的訓(xùn)練獲得的。
所述重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點包括將原始圖像中特征輪廓包含的區(qū)域中的象素信息重采樣至調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中。
本發(fā)明還提供一種圖像調(diào)整的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括輪廓確定單元，用于確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；調(diào)整單元，用于利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣單元，用于重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
所述輪廓確定單元包括坐標確定單元，用于確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標；執(zhí)行單元，用于根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型算法確定所述特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
所述坐標確定單元包括判斷單元，用于將所述特征區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點；獲得單元，用于得到所述象素參考點的坐標。
所述重采樣單元包括信息確定單元，用于確定原始圖像中特征輪廓包含的區(qū)域中的象素信息；操作單元，用于將所述象素信息重采樣至調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中。
本發(fā)明通過確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標，并利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標，進而重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像的方法，實現(xiàn)圖像自動調(diào)整，特別是人臉表情自動調(diào)整，且調(diào)整后的圖像逼真，用戶體驗較好。


圖1為本發(fā)明實施例系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明實施例步驟流程示意圖；圖3為本發(fā)明實施例中人臉器官輪廓示意圖；圖4為本發(fā)明實施例中調(diào)整后人臉器官輪廓示意圖；圖5為本發(fā)明實施例中獲得的人臉表情圖像。
具體實施例方式
本發(fā)明提供了一種圖像調(diào)整的方法，首先，確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；然后，利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；最后，重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
下面結(jié)合具體實施例詳細說明本發(fā)明。
如圖1所示，為本發(fā)明實施例系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖，該系統(tǒng)包括輪廓確定單元11、調(diào)整單元12和重采樣單元13，其中，輪廓確定單元11用于確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；調(diào)整單元12用于利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣單元13用于重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
所述輪廓確定單元11包括坐標確定單元21和執(zhí)行單元22，其中，坐標確定單元21用于確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標；執(zhí)行單元22用于根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型算法確定所述特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
進一步地，所述坐標確定單元21包括判斷單元31和獲得單元32，其中，判斷單元31用于將所述特征區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點；獲得單元32用于得到所述象素參考點的坐標。
所述重采樣單元13包括信息確定單元23和操作單元24，其中，信息確定單元23用于確定原始圖像中特征輪廓包含的區(qū)域中的象素信息；操作單元24用于將所述象素信息重采樣至調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中。
如圖2所示，為本發(fā)明實施例中方法步驟流程示意圖，該方法包括步驟201確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
在本發(fā)明實施例中，設(shè)定原始圖像的特征區(qū)域為人臉區(qū)域，特征輪廓為人臉器官輪廓，為了達到盡可能好的效果，可以設(shè)定該人臉區(qū)域為無表情的人臉正面區(qū)域。
原始圖像中的特征區(qū)域是人臉區(qū)域，首先要在該人臉區(qū)域中確定象素參考點的坐標，在該人臉區(qū)域中確定出象素參考點的方法可以有多種，例如，將人臉區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點，并得到該象素參考點的坐標。實際上，人臉區(qū)域中灰度變化率比較大的區(qū)域一般都是紋理比較豐富的區(qū)域，如眼角和嘴角處等，因此，可以從這些灰度變化率比較大的區(qū)域中確定出一些灰度變化率達到閾值的象素點作為象素參考點，并得到這些象素參考點的坐標。當然，也可以利用其它的方法來確定，如根據(jù)先驗知識確定某些固定點為象素參考點。
當確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點后，可以進一步根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型(Active Shape Model，ASM)算法確定所述人臉區(qū)域的人臉器官輪廓象素點的坐標。在ASM算法中，首先采集大量的人臉器官輪廓樣本，然后利用主分量分析(Principal Components Analysis，PCA)計算人臉器官輪廓樣本空間的主分量。主分量的幾何意義就是樣本在高維數(shù)據(jù)空間中的一個分布比較集中的方向。在進行人臉器官輪廓定位時，ASM從初始輪廓位置開始進行搜索，每搜索一次就將搜索的結(jié)果投影到主分量上得到投影值，利用投影值計算出約束后的人臉器官輪廓象素點，通過迭代方法就可以比較準確的定位出人臉的器官輪廓象素點位置，如圖3所示，為本發(fā)明實施例中為確定的人臉器官輪廓示意圖。
步驟202利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標。
在本發(fā)明實施例中，由于所述調(diào)整參數(shù)與象素點坐標存在對應(yīng)關(guān)系，因此利用調(diào)整參數(shù)就可以確定象素點坐標的改變。當然，在本發(fā)明中，調(diào)整參數(shù)可以利用多種算法獲得，例如，該調(diào)整參數(shù)可以為PCA參數(shù)，該PCA參數(shù)是通過對至少兩個樣本的訓(xùn)練獲得的，當然，實際上是對大量的樣本訓(xùn)練獲得的。
本發(fā)明實施例中，利用ASM算法對人臉器官特征輪廓的象素點坐標進行了統(tǒng)計，然后，可以根據(jù)訓(xùn)練得到的PCA參數(shù)來調(diào)整該輪廓的象素點坐標，該調(diào)整方法可以為確定所述PCA參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系，利用保存的PCA參數(shù)和所述對應(yīng)關(guān)系調(diào)整原始圖像人臉區(qū)域的人臉器官輪廓象素點的坐標，得到調(diào)整后的人臉器官輪廓象素點的坐標。為了得到不同表情的數(shù)據(jù)，可以利用先驗知識來獲得固定的PCA參數(shù)，例如，根據(jù)對100個樣本的訓(xùn)練來獲得不同表情的PCA參數(shù)。
步驟203重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
利用該人臉器官輪廓的象素點坐標點構(gòu)建三角網(wǎng)，并建立調(diào)整后的人臉器官輪廓的象素點坐標和所述原始圖像中人臉器官輪廓的象素點坐標之間每個三角形的映射關(guān)系，然后，將原始圖像中人臉器官輪廓包含的區(qū)域中的象素信息重采樣至調(diào)整后的人臉器官輪廓包含的區(qū)域中就能夠獲得調(diào)整后的人臉不同表情的圖片，如圖4所示，為本實施例中調(diào)整后人臉器官輪廓示意圖。
在本實施例中的所述映射關(guān)系的函數(shù)表達式為公式(1)
x′=ax+by+cy′=dx+ey+f---(1)]]>如果將(x，y)看作人臉器官輪廓的一個象素點的坐標，這個函數(shù)將一個點的位置映射到另外一個位置(x′，y′)。每個點可以列出兩個方程，最少三個點就可以結(jié)算出映射關(guān)系方程的未知數(shù)，所以兩個三角形之間可以建立一個映射關(guān)系。建立映射關(guān)系的好處是將三角形離散化后的點映射到另外一個三角形之內(nèi)，這樣就可以進行采樣。
在采樣的時候，首先可以對三角形進行離散化，即求出三角形包含的每個象素點的值。因此人臉器官輪廓上的每個象素點的坐標都是在圖像坐標系下定義的，每三個點可以構(gòu)成一個三角形，離散化的目的就是在三角形覆蓋的區(qū)域分解為一個個的離散點，并計算離散點在圖像坐標系中的坐標值。
然后利用映射關(guān)系將所述離散點在圖像坐標系中的坐標值計算到正面圖片中，并進行雙線性內(nèi)插就能夠獲得較好的采樣效果。
根據(jù)實驗分析，我們可以知道不同主分量如何控制人臉器官輪廓的變化。根據(jù)這些變化，我們可以事先設(shè)定好不同表情的人臉器官輪廓在每個主分量的投影值。在生成新的人臉表情圖像時，直接根據(jù)這些投影值就可以得到不同表情的人臉器官輪廓。將新生成的人臉器官輪廓構(gòu)成三角網(wǎng)，并為每個三角形填充顏色就可以得到不同表情的人臉圖像，如圖5所示，為利用本實施例中方法后獲得的人臉表情圖像。當然，映射關(guān)系可以有多種，重采樣的方法也不只本實施例中設(shè)定的這一種，用戶可以根據(jù)自身需要選擇合適的映射關(guān)系和重采樣方法。
通過本發(fā)明，實現(xiàn)圖像自動調(diào)整，特別是人臉表情自動調(diào)整，且調(diào)整后的圖像逼真，用戶體驗較好。
顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種圖像調(diào)整的方法，其特征在于，該方法包括確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標包括確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標，根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型算法確定所述特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標包括將所述特征區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點，并得到該象素參考點的坐標。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征區(qū)域為人臉區(qū)域，則所述特征輪廓象素點的坐標為人臉器官輪廓象素點的坐標，所述象素參考點為眼角和嘴角處象素點。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述調(diào)整參數(shù)為主分量分析參數(shù)，該主分量分析參數(shù)是通過對至少兩個樣本的訓(xùn)練獲得的。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點包括將原始圖像中特征輪廓包含的區(qū)域中的象素信息重采樣至調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中。
7.一種圖像調(diào)整的系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括輪廓確定單元，用于確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；調(diào)整單元，用于利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣單元，用于重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。
8.如權(quán)利要求7所述系統(tǒng)，其特征在于，所述輪廓確定單元包括坐標確定單元，用于確定原始圖像中特征區(qū)域的象素參考點的坐標；執(zhí)行單元，用于根據(jù)所述象素參考點的坐標利用活動形狀模型算法確定所述特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標。
9.如權(quán)利要求8所述系統(tǒng)，其特征在于，所述坐標確定單元包括判斷單元，用于將所述特征區(qū)域中灰度變化率達到閾值的象素點設(shè)置為象素參考點；獲得單元，用于得到所述象素參考點的坐標。
10.如權(quán)利要求7所述系統(tǒng)，其特征在于，所述重采樣單元包括信息確定單元，用于確定原始圖像中特征輪廓包含的區(qū)域中的象素信息；操作單元，用于將所述象素信息重采樣至調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像調(diào)整的方法，該方法包括確定原始圖像中特征區(qū)域的特征輪廓象素點的坐標；利用調(diào)整參數(shù)與象素點坐標的對應(yīng)關(guān)系調(diào)整所述特征輪廓象素點的坐標；重采樣調(diào)整后的特征輪廓包含的區(qū)域中的象素點，得到調(diào)整后的圖像。通過本發(fā)明，實現(xiàn)圖像自動調(diào)整，特別是人臉表情自動調(diào)整，且調(diào)整后的圖像逼真，用戶體驗較好。本發(fā)明還公開了一種圖像調(diào)整的系統(tǒng)。
文檔編號G06T5/00GK101021943SQ200710065230
公開日2007年8月22日 申請日期2007年4月6日 優(yōu)先權(quán)日2007年4月6日
發(fā)明者謝東海, 黃英, 王浩 申請人:北京中星微電子有限公司