算法 自动采集列表(基于高斯滤波算法的磨皮算法研究小结(一))

优采云 发布时间: 2022-02-01 22:12

  算法 自动采集列表(基于高斯滤波算法的磨皮算法研究小结(一))

  写这篇博​​客也是我这段时间对微晶磨皮算法研究的一个总结。

  目前大家对面部微晶磨皮算法并不陌生。从PS到APP应用,可以说是层出不穷。这里我将具体过程总结如下:

  1. 保边滤镜

  2.肤色检测

  3.图像融合

  4. 锐化

  对于边缘保留过滤器:

  这种滤镜的主要功能是在平滑皮肤的同时保留面部特征的细节。目前,可用于微晶磨皮的保边滤光片主要有以下几种:

  1、表面模糊

  该算法是PS中的一个函数,具有很好的边缘保留效果。其算法实现连接:点击打开链接

  代码库连接:点击打开链接

  效果如下:

  

  原创图像模糊

  2.双边过滤

  本算法由高斯分量+梯度分量组成权重信息,在保留边缘功能的同时实现图像模糊平滑,代码连接:点击打开链接

  效果图如下:

  

  

  原图双边滤波 r=15

  3.导向过滤器

  引导滤波是一种基于引导图的保边滤波算法。它最早由何凯明提出,用于基于暗通道的去雾算法。其实现算法连接代码DEMO:点击打开链接

  效果图如下:

  

  原创图像引导过滤 快速引导过滤

  3. 基于均值滤波的保边滤波算法

  这个算法速度很快,单次效果一般。参考论文《Lee Filter Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics》

  算法实现与程序DEMO连接:点击打开链接

  效果图如下:

  

  

  原图效果图

  4. 选择性模糊算法

  本算法的具体实现与程序DEMO连接:点击打开链接

  效果图如下:

  

  

  原图选择性滤波算法的效果

  5. 基于高斯滤波的微晶磨皮算法

  这个算法就不多说了,可以直接看连接:点击打开链接

  相关代码DEMO连接:点击打开链接

  效果如图:

  

  原图磨皮效果图

  以上就是我采集到的,目前微晶换肤算法可以使用的滤镜,大家可以参考一下。

  对于肤色检测:

  肤色检测的相关资料很多,主要可以分为两类:基于色彩空间统计的方法和基于机器学习分类的方法。

  以下是一些链接:点击打开链接

  基于RGB色彩空间的算法:

  

  对于图像融合:

  这种图像融合主要是指将滤波后的图像与细节图像进行融合,得到具有强烈细节真实感和磨皮效果的结果图像。

  一般基于alpha通道,或者使用羽化操作进行融合,公式如下:

  res = (basePixel * alpha + filterPixel * (255 - alpha)) >>8

  注意这里的alpha在0-255之间,这里是原创图像和过滤后图像的融合。

  对于锐化算法:

  在得到磨皮融合的效果图后,我们还需要进行一定的锐化算法,进一步提升细节感。这里可以使用USM锐化或者经典的邻域锐化、拉普拉斯锐化等,相关资料自行百度吧。

  以上所有内容都与微晶换肤算法有关。让我与你分享。最后一个是算法的效率。解决这个问题的核心在于滤波算法的选择。你可以自己优化。我已经实现了一个基于 Sobel 算子和均值滤波的边缘保留滤波器。它只需要执行一个均值滤波和一个sobel算子。速度非常好。下面是效果图:

  原创图像

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