技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)圖形圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種紋理效果顯著的人 臉簡(jiǎn)約圖生成方法。

背景技術(shù)

簡(jiǎn)約圖，即平時(shí)所說(shuō)的素描圖。素描可以說(shuō)是一個(gè)最接近藝術(shù)的形式之一，只需要 一個(gè)繪圖工具，一些紙，和愿意從事創(chuàng)造性工作的意愿。但是很多人不具備基本的藝術(shù)訓(xùn) 練，而隨著數(shù)碼相機(jī)以及智能手機(jī)的普及，普通的數(shù)碼照片已經(jīng)不能滿足人們的需求，將數(shù) 碼照片轉(zhuǎn)換成其他藝術(shù)形式的照片已經(jīng)成為了日常生活中的一種娛樂(lè)方式。

關(guān)于簡(jiǎn)約圖的合成，一般有兩種基本的方法，基于圖像的方法和基于樣本的方法：

基于圖像的臉部簡(jiǎn)約圖合成方法是根據(jù)輸入圖像的邊緣產(chǎn)生筆畫(huà)和陰影。例如文 獻(xiàn):Gastal,E.S.,Oliveira,M.M.,“Domaintransformforedge-awareimageandvideo processing”,SIGGRAPH,2011。應(yīng)用對(duì)顏色邊緣回應(yīng)的雙邊權(quán)重來(lái)產(chǎn)生簡(jiǎn)約圖像。這種簡(jiǎn)約 圖合成方法在某種意義上能產(chǎn)生有意義的效果，但是其結(jié)果通常更像是照片，而不像藝術(shù) 家的藝術(shù)作品。

基于樣本的臉部簡(jiǎn)約圖合成方法的研究源自監(jiān)督的方式轉(zhuǎn)型框架。它們可以處理 那些難以用參數(shù)描述的類(lèi)型。同時(shí)他們的系統(tǒng)指令可以由用戶隨時(shí)地輕松地?cái)U(kuò)展。例如文 獻(xiàn):YibingSong,LinchaoBao,QingxiongYang,MingHsuanYang,“Real-timeexemplar- basedfacesketchsynthesis”,EuropeanConferenceonComputerVision(ECCV), 2014。提出了一種臉部簡(jiǎn)約圖合成方法：用K-NN近鄰搜索方法得到有噪聲的簡(jiǎn)約圖，然后利 用去噪方法得到最終的簡(jiǎn)約圖，如圖3。但是利用這種方法得到的簡(jiǎn)約圖紋理效果大大被弱 化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于，針對(duì)上述問(wèn)題，提出一種紋理效果顯著的人臉簡(jiǎn)約圖生成方 法，以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)簡(jiǎn)約圖的紋理效果的目的。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：

一種紋理效果顯著的人臉簡(jiǎn)約圖生成方法，包括：

步驟1、輸入人臉測(cè)試照片；

步驟2、對(duì)上述測(cè)試照片進(jìn)行邊緣強(qiáng)化處理；

步驟3、對(duì)強(qiáng)化后的測(cè)試照片進(jìn)行拉普拉斯銳化處理；

步驟4、在測(cè)試照片和訓(xùn)練照片之間使用K-NN近鄰搜索，從而得到簡(jiǎn)約圖；

步驟5、對(duì)得到的簡(jiǎn)約圖進(jìn)行去除噪音處理；

步驟6、輸出簡(jiǎn)約圖。

優(yōu)選的，所述步驟2中對(duì)上述測(cè)試照片進(jìn)行邊緣強(qiáng)化處理，具體包括：

尋找能將照片從高維空間轉(zhuǎn)換到低維空間的轉(zhuǎn)型t和定義在低維空間上的濾波器 H，使得任何輸入照片I，使用濾波器H能產(chǎn)生和使用高維空間內(nèi)具有邊緣保護(hù)功能的濾波器 F等效的結(jié)果。

優(yōu)選的，將照片從高維空間轉(zhuǎn)換到低維空間過(guò)程中使用保矩變換。

優(yōu)選的，所述濾波器H采用歸一化卷積。

優(yōu)選的，所述步驟3對(duì)強(qiáng)化后的測(cè)試照片進(jìn)行拉普拉斯銳化處理，具體為使用拉普 拉斯算子對(duì)測(cè)試照片進(jìn)行拉普拉斯濾波從而得到拉普拉斯圖像，然后將原照片和拉普拉斯 圖像疊加得到銳化后的照片；

所述拉普拉斯算子具體為：

▿2f=∂2f∂x2+∂2f∂y2;]]>

拉普拉斯銳化公式即為：