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）)

　　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