[发明专利]一种三维人脸模型贴图融合方法和计算机处理设备

权利要求书

1.一种三维人脸模型贴图融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S101、获取公模贴图与用户图片，所述公模贴图包括待融合的公模人脸区域，所述用户图片包括待融合的用户人脸区域，并将所述公模人脸区域与用户人脸区域的位置进行对应；

S102、整体调整所述公模贴图的颜色，使所述公模贴图的颜色与所述用户人脸区域的颜色一致；

S103、将所述用户人脸区域融合至所述公模人脸区域，消除明显的拼接缝隙；

S104、使用多频段混合方法，进一步消除所述用户人脸区域融合至所述公模人脸区域之后存在的微弱缝隙；

S105、获取融合之后新的贴图。

2.根据权利要求1所述的三维人脸模型贴图融合方法，其特征在于，步骤S101具体包括：

S1011、检测获得所述用户图片中的用户人脸区域，并在所述用户人脸区域中标记出人脸关键点；

S1012、在三维人脸公模模型上，确定人脸区域所包括的三角面；并标记出属于人脸区域的连续三角面片，以及三维网格顶点，所述三维网格顶点与所述人脸关键点对应；

S1013、单张用户照片重建三维人脸模型的三维形状：使用所述用户图片重建三维人脸模型，重建后的三维人脸模型拓扑结构和所述三维人脸公模模型一致，重建后的三维人脸模型反应出用户的人脸形状；

S1014、确定公模贴图中公模人脸区域：获取所述三维人脸公模模型中人脸区域中连续三角面片中的贴图坐标，根据所述贴图坐标在所述公模贴图上获取公模人脸区域，并记为S_f；

S1015、用户图片像素转移：使用相机矩阵和投影矩阵，把重建后的三维人脸模型重投影到所述用户人脸区域中，并根据图片上的对应位置转移像素。

3.根据权利要求2所述的三维人脸模型贴图融合方法，其特征在于，步骤S1015具体包括：

对步骤S1014中的脸部区域中的每个像素p，根据其贴图坐标，找到它在S1013所述重建后的三维人脸模型上的三维坐标，进而找到所述用户人脸区域中对应的像素坐标，并把所述像素坐标的颜色像素值取出，在公模人脸区域对应的新的像素值记为F。

4.根据权利要求3所述的三维人脸模型贴图融合方法，其特征在于，步骤S102具体包括：

S1021、对公模贴图和用户图片进行LAB分解：将整个公模贴图记为S，进行LAB分解，分解后的通道分别记为SL、SA、SB，对从用户图片上采集像素F进行LAB分解，分解后的通道分别记为FL、FA、FB；设公模贴图肤色L通道SL经过线性变换后，均值和标准差均等于用户人脸区域肤色L通道FL的均值和方差，线性变换如公式(1)所示：

SL^new＝αSL+β (1)

其中SL^new为公模贴图变换后L通道值，α、β为线性变换参数。

S1022、求解线性变换参数：根据线性变换公式(1)，对公模贴图像素统计量有如下关系：

求解得：

其中，SD_SL为公模贴图L通道标准差，为变换后公模贴图L通道标准差，Mean_SL为公模贴图L通道的均值，为变换后公模贴图L通道均值。

S1023、计算公模贴图L通道新的均值和方差：取SL和FL选取亮度值前80％数值，记为SL_0.8和FL_0.8，公模贴图L通道目标均值和目标方差表达成如下：

其中：为公模贴图均值权重，为公模贴图方差权重，和分别是用户人脸像素L通道前80％亮度均值和标准差。

S1024、转移均值和方差：根据公式(1)，使用预设函数，对SL进行线性变换，参数为S1022计算出的α和β。

S1025、根据亮度加权转移A、B通道：根据步骤S1023，分别计算公模贴图A、B通道线性变换参数，根据线性变换公式得到公模贴图A通道和B通道变换后的值SA^new和SB^new，使用预设函数，将变化后的L、A、B通道值转化为RGB通道的到新的公模贴图S^match。