[发明专利]一种人脸图像去油光的方法

权利要求书

1.一种人脸图像去油光的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取人脸原图像S，对人脸原图像S进行肤质分类，确定人脸原图像S的油光等级；

油光等级分类为四级油光、三级油光、二级油光和一级油光，给每个油光等级依次赋值；

S2：计算人脸原图像S每个像素点处的最大色度σ_max，并将人脸原图像S存储为灰度图像I；

S3：计算人脸原图像S每个像素点处近似漫反射色度的最大值λ_max，并将其存储为灰度图像II；

S4：使用灰度图像II作为引导图像，对图像灰度图像I应用联合双边滤波器，将滤波后的图像存储为预处理图像；

S5：计算预处理图像中的每个像素p的σ_max(p)，比较和σ_max，取最大值如公式2-17所示：

S6：重复步骤S4和S5，直到每个像素的则执行下一步；

S7：确定预处理图像中每个像素点p的σ_max(p)所选的RGB中通道，每个像素点p的所选通道的像素为σ_max(p)×255，然后将每个像素点p未选择的两个通道的像素与所选通道的像素进行迭代得到预处理后图像；

S8：对预处理后图像进行肤质分类确定油光等级，当预处理后图像的油光等级低于S1中人脸原图像S的油光等级且不大于预设油光等级阈值时，将预处理后图像作为图像D输出，否则返回步骤S2，并用预处理后图像更新人脸原图像S。

2.如权利要求1所述的人脸图像去油光的方法，其特征在于：所述S2中计算人脸原图像S每个像素点处的最大色度σ_max的过程如下：

RGB颜色空间下的反射光颜色J表示为漫反射值J^D和镜面反射值J^S颜色的线性组合，公式为2-5：

J＝J^D+J^S (2-5)；

将色度定义为颜色分量σ_c的分数，公式为2-6：

其中，c∈{r，g，b}，J_c表示反射光颜色；

漫反射色度Λ_c和照明色度Γ_c定义如下公式2-7和公式2-8：

其中，表示漫反射分量，表示漫反射分量；

根据上述公式，将反射光颜色J_c定义为公式2-9：

其中，u表示图层，u可以为r层或g层或b层，表示图层u中漫反射分量，表示图层u中漫反射分量；

设照明色度使用白色估计，输入人脸原图像S被归一化为和Γ_r，Γ_g和Γ_b分别表示r，g，b图层的照明色度，和分别表示r，g，b图层的镜面反射值；

那么根据上一个公式漫反射组件如公式2-10所示：

其中，表示第c个图层的漫反射值；

最大色度被定义为公式2-11：

σ_max＝max(σ_r，σ_g，σ_b) (2-11)；

其中，σ_r，σ_g，σ_b分别表示r，g和b图层的最大颜色分量；

最大漫反射色度被定义为公式2-12：

Λ_max＝max(Λ_r，Λ_g，Λ_b) (2-12)；

其中，Λ_r，Λ_g，Λ_b分别表示r，g和b图层的最大漫反射色度；

漫反射分量可以被Λ_max表示为公式2-13：

Λ_max的取值范围在