[发明专利]人像颜色转换方法和人像颜色转换系统

说明书

本发明提出了一种人像颜色转换方法和一种人像颜色转换系统，其中，人像颜色转换方法包括：根据接收到的人像颜色转换命令，在原图和目标图中获取人像宏块；在特征空间中，根据聚类公式将所述原图和所述目标图中的每个特征点聚类到与自身最近的人像宏块，其中，所述特征空间的特征向量包括：RGB颜色空间的R向量、G向量和B向量以及ιαβ颜色空间中的α向量和β向量；根据聚类结果和预定颜色转换公式，对所述原图进行人像颜色转换，得到转换结果图。通过本发明的技术方案，进行人像颜色转换时，在聚类过程中的特征向量中加入了ιαβ颜色空间的α向量和β向量，以减少亮度对聚类的影响，优化转换的效果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种人像颜色转换方法和一种人像颜色转换系统。

背景技术

目前，在人像风格化的处理中，人像颜色转换是很重要的一步，而人像因其自身的特点，往往可以分为头发、脸和衣服三个主要的部分。

在以往的图像颜色风格转换算法中，一般利用调色板颜色的关系进行图像重新着色，以实现颜色风格转换，也可以通过使用者交互提供信息来对图像进行颜色风格转换。在一些方案中，还可以进一步特征像素点进行优化。

然而，上述方案都要依赖于使用者的交互来建立原图与目标图的联系，在原图与目标图的颜色分布差别较大时，也就是亮度差别较大时，转换结果并不理想。

因此，如何进一步优化人像颜色转换的效果，成为目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种新的技术方案，可以在人像颜色转换过程中，减少亮度对聚类的影响，优化转换的效果。

有鉴于此，本发明的一方面提出了一种人像颜色转换方法，其特征在于，包括：根据接收到的人像颜色转换命令，在原图和目标图中获取人像宏块；在特征空间中，根据聚类公式将所述原图和所述目标图中的每个特征点聚类到与自身最近的人像宏块，其中，所述特征空间的特征向量包括：RGB颜色空间的R向量、G向量和B向量以及ιαβ颜色空间中的α向量和β向量；根据聚类结果和预定颜色转换公式，对所述原图进行人像颜色转换，得到转换结果图。

在该技术方案中，进行人像颜色转换时，在聚类过程中的特征向量中加入了ιαβ颜色空间的α向量和β向量，以减少亮度对聚类的影响，优化转换的效果。这样一来，特征空间中应用的特征向量公式为：f＝f(R；G；B；α；β)。在人像颜色转换过程中，通过聚类将原图与目标图分为差别较大的头发、脸和衣服三部分进行颜色转换，可以优化了转换的效果，使转换结果图的效果更加自然并贴近目标图的颜色风格。

在上述技术方案中，优选地，所述根据聚类公式将所述原图和所述目标图中的每个特征点聚类到与自身最近的人像宏块，具体包括：在所述特征空间中，根据所述聚类公式计算所述原图和所述目标图的任一特征点到各个人像宏块的聚类中心点的距离；将所述距离最小的人像宏块设置为所述任一特征点对应的人像宏块，所述聚类公式为：

其中，S表示任一特征点(x，y)到任一人像宏块的聚类中心点的距离，w_x，y表示任一特征点(x，y)在所述任一人像宏块中对应的类，表示任一特征点(x，y)在所述目标图中的特征向量，T表示转置，表示所述原图中对应第i个人像宏块的聚类中心的特征向量，i表示人像宏块的序号，Γ用于控制特征向量各维度的权值。