(57)【要約】  本発明は、肌色調整方法及び装置を提供し、画像処理分野に属する。該方法は、画像の肌色区域を識別し、前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得し、予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整する。本発明は、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少し、画像の歪みを防止し、美化効果を高め、ユーザーにより目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。【選択図】        図１
2016531362.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の肌色区域を識別するステップと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップとを含む
ことを特徴とする肌色調整方法。
【請求項２】
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の肌色調整方法。
【請求項３】
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の肌色調整方法。
【請求項４】
2016531362.tif 000015
【請求項５】
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の肌色調整方法。
【請求項６】
前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の肌色調整方法。
【請求項７】
画像の肌色区域を識別する肌色区域識別モジュールと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する統計モジュールと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定する肌色モデル指定モジュールと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する目標色確定モジュールと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整する肌色調整モジュールとを備える、
ことを特徴とする肌色調整装置。
【請求項８】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える
ことを特徴とする請求項７に記載の肌色調整装置。
【請求項９】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段を備え、
前記肌色モデル選定手段は、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定することを特徴とする請求項７に記載の肌色調整装置。
【請求項１０】
2016531362.tif 000016
【請求項１１】
前記肌色調整モジュールは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える
ことを特徴とする請求項１０に記載の肌色調整装置。
【請求項１２】
前記装置は、さらに、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色モデル予設モジュールを備え、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される
ことを特徴とする請求項７〜１１の何れか一項に記載の肌色調整装置。
【請求項１３】
プロセッサーと、
プロセッサーが実行できるコマンドを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサーは、
画像の肌色区域を識別し、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得し、
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、前記予設肌色モデルは肌色類型を表し、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するように配置された
ことを特徴とする肌色調整装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、出願番号が２０１４１０３５１２８２．Ｘであり、出願日は２０１４年７月２３日である中国特許出願に基づき、この中国特許出願の優先権を主張する。この中国特許出願の全部内容は本願に組み込まれて参照とする。
【０００２】
本願は、画像処理分野に関し、具体的に、肌色調整方法及び肌色調整装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
画像処理技術の発展及びユーザー要求の向上につれて、撮像した画像を美化処理するのは、モバイル端末において不可欠な機能となっている。
【０００４】
現在のモバイル端末は、画像を美化処理する時、画像における肌色を調整し、例えば、ユーザーより目標色を選定し、モバイル端末が画像における肌色区域の色を該目標色に変換する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
発明者らは、本発明を実現する過程で、関連技術に対して例えば人間の目の色識別は一定の程度に限定されており、ユーザーだけで目標色を選定する時に、変換後の肌色は実際の肌色に比べて大きい差異があり、画像が歪みになり易く、美化効果がよくないことを発現した。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
関連技術に存在する問題を解決するために、本発明は、肌色調整方法及び肌色調整装置を提供した。前記技術案は、以下のようである。
【０００７】
本発明の実施例の第一方面によると、
画像の肌色区域を識別するステップと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップとを含む肌色調整方法が提供された。
【０００８】
好ましくは、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【００１０】
2016531362.tif 000003
【００１１】
好ましくは、前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む。
【００１２】
好ましくは、前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００１３】
本発明実施例の第二方面によると、
画像の肌色区域を識別する肌色区域識別モジュールと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する統計モジュールと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定する肌色モデル指定モジュールと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する目標色確定モジュールと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整する肌色調整モジュールとを備える肌色調整装置が提供された。
【００１４】
好ましくは、前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える。
【００１５】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段を備え、
前記肌色モデル選定手段は、更に、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００１６】
2016531362.tif 000004
【００１７】
好ましくは、前記肌色調整モジュールは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える。
【００１８】
好ましくは、前記装置は、さらに、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色モデル予設モジュールを備え、前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００１９】
本発明の実施例の第三方面によると、
プロセッサーと、
プロセッサーが実行できるコマンドを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサーは、
画像の肌色区域を識別し、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得し、
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、前記予設肌色モデルは肌色類型を表し、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するように配置された肌色調整装置が提供された。
【００２０】
本発明の実施例で提供した技術案は、以下の有効な効果を奏する。
【００２１】
本実施例で提供した方法及び装置は、肌色区域における画素点の原始色データを統計して該肌色区域と最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整することによって、調整後の肌色が実際の肌色との差異を減少させ、画像の歪みを防止し、美化効果を高め、ユーザーにより目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００２２】
以上の一般的な記述及び後の詳細な説明はただ例示的なもので、本発明を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
ここの図面は明細書に組み込まれて明細書の一部を構成し、本発明に適合する実施例を示し、明細書と一緒に本発明の原理を解釈する。
【図１】例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートである。
【図２】例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートである。
【図３】例示的な実施例で示す肌色調整装置のブロック図である。
【図４】例示的な実施例で示す肌色を調整するための装置のブロック図である。
【図５】例示的な実施例で示すもう一つの肌色を調整するための装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下では、実施形態及び図面を結合して、本発明をさらに詳細に説明する。ここで、本発明の概略的な実施形態及びその説明は本発明を説明するに用いられるが、本発明を限定するものではない。
【００２５】
本発明の実施例は、肌色調整方法及び装置を提供するが、以下では、図面を結合して本発明を詳細に説明する。
【００２６】
図１は、例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートであり、図１に示すように、以下のステップを含む。
【００２７】
ステップ１０１において、画像の肌色区域を識別する。
【００２８】
ステップ１０２において、該肌色区域における画素点の原始色データを統計し、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００２９】
ステップ１０３において、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該予設肌色モデルは肌色類型を表す。
【００３０】
ステップ１０４において、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する。
【００３１】
ステップ１０５において、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整する。
【００３２】
本実施例で提供した方法は、肌色区域における画素点の原始色データを統計してから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を小さくさせ、画像に歪みが発生することを防止し、美化効果を高め、ユーザーにより目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、実現が容易になった。
【００３３】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定することは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出し、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との差が最小である。
【００３４】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定することは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出し、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００３５】
2016531362.tif 000005
【００３６】
好ましくは、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整するのは、
該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整することを含む。
【００３７】
好ましくは、該少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００３８】
上記あらゆる好ましい技術案は、何れの結合によって本発明の好ましい実施例を形成し、ここで重複に説明しない。
【００３９】
一つの実施例において、図２は、肌色調整方法の例示的なフローチャートであり、図２を参照すると、該肌色調整方法は、サーバーに用いられ、以下のステップを含む。
【００４０】
２０１、該サーバーは、画像の肌色区域を識別し、該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００４１】
ここで、画像の出所に関して、該画像は端末で撮像してから該サーバーへアップロードした画像であってもよく、他のサーバーが該サーバーへ発送した画像であっても良く、画像の内容については、該画像は肌色区域を含み、具体的には、人間の顔区域、又は、人間の全身区域等を含んでいてもよく、本実施例はこれに対して限定しない。端末が画像を撮像すると、自動的に該サーバーへアップロードし、該サーバーが該画像に対して肌色調整を行ってから該端末へ発送し、該端末は、調整後の画像を直接に表示し、又は、該端末が撮像した画像を表示し、ユーザーが該画像の肌色の調整コマンドをトリガーすると、該端末が該画像を該サーバーへアップロードし、該サーバーが該画像に対して肌色調整をしてから、該端末へ発送し、該端末は再び調整後の画像を表示しても良い。本実施例は、これに対しても限定しない。
【００４２】
好ましくは、該サーバーは肌色検知アルゴリズムで該画像を識別し、肌色検知演算子に基づいて、該画像のサンプル画素点を選定し、ガウス混合モデルで、肌色に対して色モデリングを行い、確立した色モデルを利用して、該画像における肌色区域及び非肌色区域を分類し、該画像の肌色区域を獲得する。該サーバーは該画像の複数の肌色区域、例えば人間の顔画像における前頭肌色区域、頬肌色区域及び鼻翼肌色区域等を識別できる。該サーバーは各肌色区域をそれぞれ肌色調整する。本実施例は、該画像の一つの肌色区域を例として述べる。
【００４３】
本実施例において、該サーバーは該肌色区域において複数のサンプル画素点を選定して各サンプル画素点の原始色データを獲得し、該複数のサンプル画素点の原始色データを統計して該複数のサンプル画素点の原始色データの平均値及び標準偏差を獲得し、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差とする。
【００４４】
2016531362.tif 000006
【００４５】
２０２、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との相似度を算出し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との相似度が最大であり、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を確定する。
【００４６】
本実施例において、肌色調整の正確性を高めるために、該サーバーは予め該少なくとも一つの予設肌色モデルを確立し、該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を獲得する。予設肌色モデル毎は一つの肌色類型を表し、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との相似度に基づいて、該肌色区域に最も相似している指定肌色類型を確定し、該指定肌色類型に基づいて調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少でき、画像の歪みを防止できる。
【００４７】
相応的に、ステップ２０２の前に、該方法は、さらに、該サーバーが該少なくとも一つの予設肌色モデルを確立することを含む。具体的には、該サーバーは、異なる肌色類型のサンプル画像を選定し、肌色類型毎に対して、該サーバーは該肌色類型に属する複数のサンプル画像の色データに対して訓練統計及びモデリングを行い、該肌色類型に対応する予設肌色モデル及び該予設肌色モデルの平均値及び標準偏差を、該予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差として獲得する。サンプル画像について統計を行う過程は該ステップ２０１と類似し、ここで重複に述べない。ＹＵＶの三次元空間において、該予設肌色モデルは一つの回転楕円状で、該予設平均値は回転楕円状の球心で、該予設標準偏差の三つの要素は該回転楕円状の三つの球半径である。
【００４８】
さらに、該サーバーは、複数のサンプル画像の色データに対してオフラインで統計し、該予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を獲得すると、該サンプル画像の色データを削除し、記憶空間を節約できる。
【００４９】
ここで、サンプル画像の選定要求は、サンプル画像における肌色区域が明瞭且つ美観的で、後で該指定肌色モデルに基づいて該肌色区域に対して肌色調整を行うと、該調整後の肌色区域に歪みもなく、ユーザーの美化要求を満足できるようにすることである。
【００５０】
好ましくは、人間の肌色類型を、淡色の白色人種、深色の白色人種、淡色の黄色人種、深色の黄色人種、淡色の黒色人種、深色の黒色人種に分類し、該サーバーは、上記六つの肌色類型のサンプル画像に対してそれぞれ統計し、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルの六つの予設肌色モデルが確立される。ここで、該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００５１】
本実施例において、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルとの相似度を算出し、相似度が大きいほど、該肌色区域が、相応する予設肌色モデルにより良く相似していることを意味し、該サーバーは、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との相似度が最大である予設肌色モデルを、該指定肌色モデルとして選定し、該指定肌色モデルは該肌色区域に最も相似している肌色モデルである。例えば、該肌色区域が淡色の黄色人種の肌色区域である場合、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値との相似度を算出して、該第三の予設肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との相似度が最大であることを確定した際、該第三の予設肌色モデルを該指定肌色モデルとし、該第三肌色モデルに基づいて該肌色区域に対して肌色調整を行う。
【００５２】
好ましくは、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つ予設平均値とのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が小さい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルに相似していることを表し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。即ち、以下の数式を利用して、該指定肌色モデルを確定する。
【００５３】
2016531362.tif 000007
【００５４】
2016531362.tif 000008
【００５５】
または、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのコサイン相似度を算出し、コサイン相似度が大きい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルによく相似することを意味し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのコサイン相似度が最大である指定肌色モデルを選定する。本実施例は、該相似度の類型を限定しない。
【００５６】
本実施例で提供したもう一つの実施例において、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値との差を算出してもよく、差が小さい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルと良く相似していることを意味し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００５７】
２０３、該サーバーは、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整する。
【００５８】
好ましくは、該原始色データはＹＵＶデータであり、該肌色区域における各画素点について、該サーバーは該画素点の原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００５９】
2016531362.tif 000009
【００６０】
2016531362.tif 000010
【００６１】
または、該サーバーは、上記数式に従って、以下の数式を獲得し、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００６２】
2016531362.tif 000011
【００６３】
該サーバーは、該肌色区域における各画素点の目標色データを確定した後、各画素点の原始色データを、対応する目標色データに調整し、肌色調整を実現する。
【００６４】
本実施例は、該肌色区域における画素点の原始色データを統計し、肌色モデルの相似性に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから、知能的に該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルに基づいて肌色調整を行い、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少でき、画像の歪みを防止し、アルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００６５】
ここで、本実施例は、該サーバーが実行の主体であるとして述べたが、実際上、実行の主体は端末であってもよい。該端末は該サーバーが確立した少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差をダウンロードし、該端末が画像を撮像した時、本実施例で提供した方法を利用して、該画像の肌色区域に対して肌色調整を行う。本実施例は実行の主体を限定しない。
【００６６】
本実施例で提供した方法は、肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少し、画像の歪みを防止し、美化効果を高め、ユーザーが目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００６７】
図３は、例示的な実施例で示す肌色調整装置のブロック図である。図３を参照すると、該装置は、肌色区域識別モジュール３０１、統計モジュール３０２、肌色モデル指定モジュール３０３、目標色確定モジュール３０４及び肌色調整モジュール３０５を備える。
【００６８】
該肌色区域識別モジュール３０１は、画像の肌色区域を識別する。
【００６９】
該統計モジュール３０２は、該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００７０】
該肌色モデル指定モジュール３０３は、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該予設肌色モデルは肌色類型を表す。
【００７１】
該目標色確定モジュール３０４は、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する。
【００７２】
該肌色調整モジュール３０５は、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。
【００７３】
好ましくは、該肌色モデル指定モジュール３０３は、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える。
【００７４】
好ましくは、該肌色モデル指定モジュール３０３は、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段と、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する該肌色モデル選定手段とを備える。
【００７５】
好ましくは、該色データはＹＵＶデータであり、該目標色確定モジュール３０４は、該肌色区域における各画素点について、該画素点の原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００７６】
2016531362.tif 000012
【００７７】
2016531362.tif 000013
【００７８】
好ましくは、該肌色調整モジュール３０５は、
該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える。
【００７９】
好ましくは、該装置は、さらに、
第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含む少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色類型予設モジュールを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００８０】
上記あらゆる好ましい技術案は、何れの結合によって本発明の好ましい実施例を形成でき、ここで詳細に説明しない。
【００８１】
上記実施例における装置について、各モジュールが操作を実行する具体的な形態は関連方法の実施例で詳細に説明し、ここでは詳細に説明しない。
【００８２】
上記実施例で提供した肌色調整装置は、肌色を調整する際に、以上の各機能モジュールを例として説明したが、実際上、必要に従って、上記機能を、異なる機能モジュールに分配して完成し、即ち、サーバーの内部構造を、異なる機能モジュールに分割して、以上に記載した全部又は一部の機能を完成してもよい。また、上記実施例で提供した肌色調整装置及び肌色調整方法の実施例は同じ思想に属し、その具体的な実現過程は方法の実施例を参照でき、ここでは重複に説明しない。
【００８３】
図４は、例示的な実施例で示す肌色調整の装置４００のブロック図である。例えば、装置４００は、サーバーとして提供されてもよい。図４を参照すると、装置４００は処理アセンブリ４２２を含み、それはさらに一つ又は複数のプロセッサーと、メモリ４３２を初めとするメモリリソースとを備え、該メモリリソースは、処理アセンブリ４２２が実行するコマンド、例えばアプリケーションを記憶するに利用される。メモリ４３２に記憶したアプリケーションは、一つ又は一つ以上のそれぞれが一組のコマンドに対応するモジュールを含んでいてもよい。また、処理アセンブリ４２２は、コマンドを実行して、上記肌色調整方法を実行するように配置された。
【００８４】
装置４００は、さらに装置４００の電源管理を行う電源アセンブリ４２６と、装置４００をネットワークへ接続する一つの有線又は無線ネットワークインターフェース４５０と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース４５８とを備える。装置４００は、メモリ４３２に記憶した操作系統、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  Ｓｅｒｖｅｒ、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標），  Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）或いは類似なシステムを操作できる。
【００８５】
図５は、例示的な実施例で示すもう一つの肌色調整の装置５００のブロック図である。例えば、装置５００は、携帯電話、コンピューター、デジタル放送端末、メッセージ送受信手段、ゲームコントローラー、フラットデバイス、医療機器、ジム機器、パーソナルデジタルアシステント等であってもよい。
【００８６】
図５を参照すると、装置５００は、プロセッサアセンブリ５０２、メモリ５０４、電源アセンブリ５０６、マルチメディアアセンブリ５０８、オーディオアセンブリ５１０、入力／出力（Ｉ／  Ｏ）インターフェース５１２、センサーアセンブリ５１４、及び通信アセンブリ５１６における一つ又は一つ以上のアセンブリを含んでもよい。
【００８７】
処理アセンブリ５０２は、通常に制御装置５００の全体の操作、例えば表示、電話コール、データー通信、カメラ操作及び記録操作に関する操作を制御する。プロセッサアセンブリ５０２は、一つ又は複数のプロセッサー５２０を含んでコマンドを実行し、上記方法の全部又は一部のステップを完成しても良い。また、プロセッサアセンブリ５０２は、プロセッサアセンブリ５０２と他のアセンブリとのイントラクトに用いられる一つ又は複数のモジュールを含んでもよい。例えば、プロセッサアセンブリ５０２はマルチメディアアセンブリ５０８とプロセッサアセンブリ５０２とのイントラクトに用いられるメディアモジュールを含んでもよい。
【００８８】
メモリ５０４は、各種のデーターを記憶して、装置５００の操作を支持してもよい。これらのデーターの例は、装置５００の操作の何れのプログラム又は方法に用いられるコマンド、連絡人データー、電話帳データー、メッセージ、イメージ、ビデオ等を含んでいる。メモリ５０４は、何れの発揮性又は不発揮性記憶手段又はそれらの組合で、例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気消去型プログラムブル読出し専用メモリー（ＥＥＰＲＯＭ）、消去型プログラムブル読出し専用メモリー（ＥＰＲＯＭ）、プログラムブル読出し専用メモリー（ＰＲＯＭ）、読出し専用メモリー（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク又は光ディスクで実現されてもよい。
【００８９】
電源アセンブリ５０６は、装置５００の各アセンブリに電力を提供する。電源アセンブリ５０６は、電源管理システム、一つ又は複数の電源、及び装置５００のために電力を生成、管理及び分配することと関連するアセンブリを含んでもよい。
【００９０】
マルチメディアアセンブリ５０８は、前記装置５００とユーザーとの間で出力インターフェースを提供するディスプレイを含む。ある実施例において、ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及びタッチパネル（ＴＰ）を含んでもよい。ディスプレイがタッチパネルを含んでいると、ディスプレイはタッチスクリーンとして実現して、ユーザーからの入力信号を受信してもよい。タッチパネルは、タッチ、スライド及びタッチパネル上の手振りを感知する一つ又は複数のタッチセンサーを含んでいてもよい。前記タッチセンサーは、タッチ又はスライド動作の境界を感知するだけではなく、前記タッチ又はスライド操作に関する連続時間及び圧力も検知する。ある実施例において、マルチメディアアセンブリ５０８は、前置カメラ及び／又は後置カメラを含む。装置５００が操作モード、例えば撮影モード又はビデオモードにある場合、前置カメラ及び／又は後置カメラは外部のメィデアデーターを受信できる。各前置カメラ及び後置カメラは、固定した光学レンズシステムであってもよく、焦点距離を有し、光学焦点変化能力を有している。
【００９１】
オディオアセンブリ５１０は、オディオ信号を出力及び／入力するように配置されている。例えば、オディオアセンブリ５１０は、マイク（ＭＩＣ）を含み、装置５００が操作モード、例えばコールモード、記録モード及び音声識別モードである場合、マイクは外部オディオ信号を受信するように配置されている。受信したオディオ信号は、さらにメモリ５０４に記憶されていてもよく、又は通信アセンブリ５１６を介して発送されてもよい。ある実施例において、オディオアセンブリ５１０は、さらにオディオ信号を出力するスピーカーを含んでいてもよい。
【００９２】
Ｉ／  Ｏインターフェース５１２は、処理アセンブリ５０２と外部インターフェースモジュールとの間にインタフェースを提供し、前記外部インタフェースモジュールはキーボード、クリックホイール、ボタンなどであってもよい。これらのボタンは、ホームページボタン、ボリュームボタン、起動ボタン、ロックボタンなどを含んでいてもよい。
【００９３】
センサーアセンブリ５１４は一つ又は複数のセンサーを含み、装置５００に各方面の状態評価を提供する。例えば、センサーアセンブリ５１４は、装置５００のオン／オフ状態、アセンブリの相対位置決め、例えば前記アセンブリが装置５００のディスプレイ及び小キーボードである場合、センサーアセンブリ５１４は、装置５００又は装置５００の一つアセンブリの位置変更、ユーザーと装置５００との接触の存在又は不存在、装置５００の方向又は加速／減速及び装置５００の温度変化を検知してもよい。センサーアセンブリ５１４は、近接センサーを含んでいてもよく、何れの物理的な接触もなく隣の物体の存在を検知するように配置されている。センサーアセンブリ５１４は、さらに光センサー、例えば結像で利用されるＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサーを含んでいてもよい。ある実施例において、該センサーアセンブリ５１４は、さらに加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、圧力センサー又は温度センサーを含んでいてもよい。
【００９４】
通信アセンブリ５１６は、装置５００と他の機器との間に有線又は無線方式の通信を提供するように配置されている。装置５００は、通信規格に基づく無線ネットワーク、例えばＷｉＦｉ、２Ｇ又は３Ｇ、又はそれらの組み合わせにアクセスできる。例示的な実施例において、通信アセンブリ５１６は、放送チャネルを経て外部放送管理システムからの放送信号又は放送関連情報を受信できる。例示的な実施例において、前記通信アセンブリ５１６は、近距離通信（ＮＦＣ）モジュールを含んで、近距離通信を促す。例えば、ＮＦＣモジュールでＲＦＩＤ技術、赤外線データー協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術によって実現する。
【００９５】
例示的な実施例において、装置５００は、一つ又は複数のアプリ専用集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、デジタル信号処理機器（ＤＳＰＤ）、プログラムブルロジックアセンブリ（ＰＬＤ）、フィールドプログラムブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサー又は他の電子素子によって実現して、上記方法を実行してもよい。
【００９６】
例示的な実施例において、コマンドを含む非一時性のコンピューターの読出し可能な記憶媒体、例えばコマンドのメモリ５０４を含み、上記コマンドは、装置５００のプロセッサー５２０によって実行し、上記方法を完成する。例えば、前記非一時性のコンピューターの読出し可能な記憶媒体は、ＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フリップディスク、光データー記憶手段等であってもよい。
【００９７】
非一時性コンピューターの読み出し可能な記憶媒体として、該記憶媒体におけるコマンドをモバイル端末のプロセッサーが実行する時、モバイル端末が肌色調整方法を実行するようにし、該方法は、
画像の肌色区域を識別するステップと、
該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは、肌色類型を表すものであり、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整するステップとを含む。
【００９８】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【００９９】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【０１００】
2016531362.tif 000014
【０１０１】
好ましくは、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整するステップは、該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む。
【０１０２】
好ましくは、該少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【０１０３】
上記のあらゆる好ましい技術案は、何れの結合を利用して本発明の好ましい実施例を形成し、ここで詳細に説明しない。
【０１０４】
本分野の当業者は、上記の明細書及びここで公開した発明を実現してから、本発明の他の実施形態を容易に思いつく。本願は、本発明の何れの形態、用途又は適応的な変化を含み、これらの形態、用途又は適応的な変化は、本発明の一般的な原理に従い、本願で公開しなかった本技術分野の公知常識又は慣用の技術手段を含む。明細書及び実施例はただ例示的なものであると理解し、本発明の真の範囲及び主旨は特許請求の範囲によって指定される。
【０１０５】
本発明は、上記の記述及び図面に示した精確な構造に限定されていなく、その範囲を超えない範囲で色々な修正及び変更ができることは理解すべきである。本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲だけによって限定される。
【図１】
2016531362.tif 000017
【図２】
2016531362.tif 000018
【図３】
2016531362.tif 000019
【図４】
2016531362.tif 000020
【図５】
2016531362.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成27年1月15日(2015.1.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の肌色区域を識別するステップと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップとを含む
ことを特徴とする肌色調整方法。
【請求項２】
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の肌色調整方法。
【請求項３】
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の肌色調整方法。
【請求項４】
2016531362.tif 000022
【請求項５】
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む
ことを特徴とする請求項４に記載の肌色調整方法。
【請求項６】
前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか一項に記載の肌色調整方法。
【請求項７】
画像の肌色区域を識別する肌色区域識別モジュールと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する統計モジュールと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定する肌色モデル指定モジュールと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する目標色確定モジュールと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整する肌色調整モジュールとを備える、
ことを特徴とする肌色調整装置。
【請求項８】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える
ことを特徴とする請求項７に記載の肌色調整装置。
【請求項９】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段を備え、
前記肌色モデル選定手段は、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定することを特徴とする請求項７に記載の肌色調整装置。
【請求項１０】
2016531362.tif 000023
【請求項１１】
前記肌色調整モジュールは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える
ことを特徴とする請求項１０に記載の肌色調整装置。
【請求項１２】
前記装置は、さらに、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色モデル予設モジュールを備え、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される
ことを特徴とする請求項７〜１１の何れか一項に記載の肌色調整装置。
【請求項１３】
プロセッサーと、
プロセッサーが実行できるコマンドを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサーは、
画像の肌色区域を識別し、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得し、
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、前記予設肌色モデルは肌色類型を表し、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するように配置された
ことを特徴とする肌色調整装置。
【請求項１４】
プロセッサに実行されることにより、請求項１から請求項６のいずれかに記載の肌色調整方法を実現することを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のプログラムが記録された記録媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、出願番号が２０１４１０３５１２８２．Ｘであり、出願日は２０１４年７月２３日である中国特許出願に基づき、この中国特許出願の優先権を主張する。この中国特許出願の全部内容は本願に組み込まれて参照とする。
【０００２】
本願は、画像処理分野に関し、具体的に、肌色調整方法、肌色調整装置、プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
画像処理技術の発展及びユーザー要求の向上につれて、撮像した画像を美化処理するのは、モバイル端末において不可欠な機能となっている。
【０００４】
現在のモバイル端末は、画像を美化処理する時、画像における肌色を調整し、例えば、ユーザーより目標色を選定し、モバイル端末が画像における肌色区域の色を該目標色に変換する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
発明者らは、本発明を実現する過程で、関連技術に対して例えば人間の目の色識別は一定の程度に限定されており、ユーザーだけで目標色を選定する時に、変換後の肌色は実際の肌色に比べて大きい差異があり、画像が歪みになり易く、美化効果がよくないことを発現した。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
関連技術に存在する問題を解決するために、本発明は、肌色調整方法、肌色調整装置、プログラム及び記録媒体を提供した。前記技術案は、以下のようである。
【０００７】
本発明の実施例の第一方面によると、
画像の肌色区域を識別するステップと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップとを含む肌色調整方法が提供された。
【０００８】
好ましくは、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【０００９】
好ましくは、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【００１０】
2016531362.tif 000024
【００１１】
好ましくは、前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するステップは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む。
【００１２】
好ましくは、前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００１３】
本発明実施例の第二方面によると、
画像の肌色区域を識別する肌色区域識別モジュールと、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する統計モジュールと、
予設肌色モデルは肌色類型を表すものであり、前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定する肌色モデル指定モジュールと、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する目標色確定モジュールと、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整する肌色調整モジュールとを備える肌色調整装置が提供された。
【００１４】
好ましくは、前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える。
【００１５】
前記肌色モデル指定モジュールは、
前記原始平均値と前記少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段を備え、
前記肌色モデル選定手段は、更に、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と前記原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００１６】
2016531362.tif 000025
【００１７】
好ましくは、前記肌色調整モジュールは、
前記肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える。
【００１８】
好ましくは、前記装置は、さらに、
前記少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色モデル予設モジュールを備え、前記少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
前記第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
前記第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００１９】
本発明の実施例の第三方面によると、
プロセッサーと、
プロセッサーが実行できるコマンドを記憶するメモリとを備え、
前記プロセッサーは、
画像の肌色区域を識別し、
前記肌色区域における画素点の原始色データを統計して、前記肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得し、
前記原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、前記少なくとも一つの予設肌色モデルから前記肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、前記予設肌色モデルは肌色類型を表し、
前記原始色データ、前記原始平均値及び前記原始標準偏差、前記指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、
前記目標色データに基づいて、前記肌色区域を調整するように配置された肌色調整装置が提供された。
【００２０】
本発明の実施例の第四方面によれば、プロセッサに実行されることにより、前記肌色調整方法を実現するプログラムを提供する。
【００２１】
本発明の実施例の第五方面によれば、前記のプログラムが記録された記録媒体を提供する。
【００２２】
本発明の実施例で提供した技術案は、以下の有効な効果を奏する。
【００２３】
本実施例で提供した方法及び装置は、肌色区域における画素点の原始色データを統計して該肌色区域と最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整することによって、調整後の肌色が実際の肌色との差異を減少させ、画像の歪みを防止し、美化効果を高め、ユーザーにより目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００２４】
以上の一般的な記述及び後の詳細な説明はただ例示的なもので、本発明を限定しない。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
ここの図面は明細書に組み込まれて明細書の一部を構成し、本発明に適合する実施例を示し、明細書と一緒に本発明の原理を解釈する。
【図１】例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートである。
【図２】例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートである。
【図３】例示的な実施例で示す肌色調整装置のブロック図である。
【図４】例示的な実施例で示す肌色を調整するための装置のブロック図である。
【図５】例示的な実施例で示すもう一つの肌色を調整するための装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の目的、技術案及び利点をより明確にするために、以下では、実施形態及び図面を結合して、本発明をさらに詳細に説明する。ここで、本発明の概略的な実施形態及びその説明は本発明を説明するに用いられるが、本発明を限定するものではない。
【００２７】
本発明の実施例は、肌色調整方法及び装置を提供するが、以下では、図面を結合して本発明を詳細に説明する。
【００２８】
図１は、例示的な実施例で示す肌色調整方法のフロチャートであり、図１に示すように、以下のステップを含む。
【００２９】
ステップ１０１において、画像の肌色区域を識別する。
【００３０】
ステップ１０２において、該肌色区域における画素点の原始色データを統計し、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００３１】
ステップ１０３において、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該予設肌色モデルは肌色類型を表す。
【００３２】
ステップ１０４において、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する。
【００３３】
ステップ１０５において、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整する。
【００３４】
本実施例で提供した方法は、肌色区域における画素点の原始色データを統計してから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を小さくさせ、画像に歪みが発生することを防止し、美化効果を高め、ユーザーにより目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、実現が容易になった。
【００３５】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定することは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出し、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との差が最小である。
【００３６】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定することは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出し、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００３７】
2016531362.tif 000026
【００３８】
好ましくは、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整するのは、
該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整することを含む。
【００３９】
好ましくは、該少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００４０】
上記あらゆる好ましい技術案は、何れの結合によって本発明の好ましい実施例を形成し、ここで重複に説明しない。
【００４１】
一つの実施例において、図２は、肌色調整方法の例示的なフローチャートであり、図２を参照すると、該肌色調整方法は、サーバーに用いられ、以下のステップを含む。
【００４２】
２０１、該サーバーは、画像の肌色区域を識別し、該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００４３】
ここで、画像の出所に関して、該画像は端末で撮像してから該サーバーへアップロードした画像であってもよく、他のサーバーが該サーバーへ発送した画像であっても良く、画像の内容については、該画像は肌色区域を含み、具体的には、人間の顔区域、又は、人間の全身区域等を含んでいてもよく、本実施例はこれに対して限定しない。端末が画像を撮像すると、自動的に該サーバーへアップロードし、該サーバーが該画像に対して肌色調整を行ってから該端末へ発送し、該端末は、調整後の画像を直接に表示し、又は、該端末が撮像した画像を表示し、ユーザーが該画像の肌色の調整コマンドをトリガーすると、該端末が該画像を該サーバーへアップロードし、該サーバーが該画像に対して肌色調整をしてから、該端末へ発送し、該端末は再び調整後の画像を表示しても良い。本実施例は、これに対しても限定しない。
【００４４】
好ましくは、該サーバーは肌色検知アルゴリズムで該画像を識別し、肌色検知演算子に基づいて、該画像のサンプル画素点を選定し、ガウス混合モデルで、肌色に対して色モデリングを行い、確立した色モデルを利用して、該画像における肌色区域及び非肌色区域を分類し、該画像の肌色区域を獲得する。該サーバーは該画像の複数の肌色区域、例えば人間の顔画像における前頭肌色区域、頬肌色区域及び鼻翼肌色区域等を識別できる。該サーバーは各肌色区域をそれぞれ肌色調整する。本実施例は、該画像の一つの肌色区域を例として述べる。
【００４５】
本実施例において、該サーバーは該肌色区域において複数のサンプル画素点を選定して各サンプル画素点の原始色データを獲得し、該複数のサンプル画素点の原始色データを統計して該複数のサンプル画素点の原始色データの平均値及び標準偏差を獲得し、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差とする。
【００４６】
2016531362.tif 000027
【００４７】
２０２、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との相似度を算出し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との相似度が最大であり、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を確定する。
【００４８】
本実施例において、肌色調整の正確性を高めるために、該サーバーは予め該少なくとも一つの予設肌色モデルを確立し、該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を獲得する。予設肌色モデル毎は一つの肌色類型を表し、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との相似度に基づいて、該肌色区域に最も相似している指定肌色類型を確定し、該指定肌色類型に基づいて調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少でき、画像の歪みを防止できる。
【００４９】
相応的に、ステップ２０２の前に、該方法は、さらに、該サーバーが該少なくとも一つの予設肌色モデルを確立することを含む。具体的には、該サーバーは、異なる肌色類型のサンプル画像を選定し、肌色類型毎に対して、該サーバーは該肌色類型に属する複数のサンプル画像の色データに対して訓練統計及びモデリングを行い、該肌色類型に対応する予設肌色モデル及び該予設肌色モデルの平均値及び標準偏差を、該予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差として獲得する。サンプル画像について統計を行う過程は該ステップ２０１と類似し、ここで重複に述べない。ＹＵＶの三次元空間において、該予設肌色モデルは一つの回転楕円状で、該予設平均値は回転楕円状の球心で、該予設標準偏差の三つの要素は該回転楕円状の三つの球半径である。
【００５０】
さらに、該サーバーは、複数のサンプル画像の色データに対してオフラインで統計し、該予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差を獲得すると、該サンプル画像の色データを削除し、記憶空間を節約できる。
【００５１】
ここで、サンプル画像の選定要求は、サンプル画像における肌色区域が明瞭且つ美観的で、後で該指定肌色モデルに基づいて該肌色区域に対して肌色調整を行うと、該調整後の肌色区域に歪みもなく、ユーザーの美化要求を満足できるようにすることである。
【００５２】
好ましくは、人間の肌色類型を、淡色の白色人種、深色の白色人種、淡色の黄色人種、深色の黄色人種、淡色の黒色人種、深色の黒色人種に分類し、該サーバーは、上記六つの肌色類型のサンプル画像に対してそれぞれ統計し、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルの六つの予設肌色モデルが確立される。ここで、該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００５３】
本実施例において、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルとの相似度を算出し、相似度が大きいほど、該肌色区域が、相応する予設肌色モデルにより良く相似していることを意味し、該サーバーは、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との相似度が最大である予設肌色モデルを、該指定肌色モデルとして選定し、該指定肌色モデルは該肌色区域に最も相似している肌色モデルである。例えば、該肌色区域が淡色の黄色人種の肌色区域である場合、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値との相似度を算出して、該第三の予設肌色モデルの予設平均値と該原始平均値との相似度が最大であることを確定した際、該第三の予設肌色モデルを該指定肌色モデルとし、該第三肌色モデルに基づいて該肌色区域に対して肌色調整を行う。
【００５４】
好ましくは、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つ予設平均値とのユークリッド距離を算出し、ユークリッド距離が小さい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルに相似していることを表し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する。即ち、以下の数式を利用して、該指定肌色モデルを確定する。
【００５５】
2016531362.tif 000028
【００５６】
2016531362.tif 000029
【００５７】
または、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのコサイン相似度を算出し、コサイン相似度が大きい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルによく相似することを意味し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのコサイン相似度が最大である指定肌色モデルを選定する。本実施例は、該相似度の類型を限定しない。
【００５８】
本実施例で提供したもう一つの実施例において、該サーバーは、該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値との差を算出してもよく、差が小さい程、該肌色区域が相応する予設肌色モデルと良く相似していることを意味し、該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する。
【００５９】
２０３、該サーバーは、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整する。
【００６０】
好ましくは、該原始色データはＹＵＶデータであり、該肌色区域における各画素点について、該サーバーは該画素点の原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００６１】
2016531362.tif 000030
【００６２】
2016531362.tif 000031
【００６３】
または、該サーバーは、上記数式に従って、以下の数式を獲得し、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００６４】
2016531362.tif 000032
【００６５】
該サーバーは、該肌色区域における各画素点の目標色データを確定した後、各画素点の原始色データを、対応する目標色データに調整し、肌色調整を実現する。
【００６６】
本実施例は、該肌色区域における画素点の原始色データを統計し、肌色モデルの相似性に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから、知能的に該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該指定肌色モデルに基づいて肌色調整を行い、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少でき、画像の歪みを防止し、アルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００６７】
ここで、本実施例は、該サーバーが実行の主体であるとして述べたが、実際上、実行の主体は端末であってもよい。該端末は該サーバーが確立した少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差をダウンロードし、該端末が画像を撮像した時、本実施例で提供した方法を利用して、該画像の肌色区域に対して肌色調整を行う。本実施例は実行の主体を限定しない。
【００６８】
本実施例で提供した方法は、肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該原始色データ、原始平均値及び原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定し、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。該指定肌色モデルに基づいて肌色区域を調整すると、調整後の肌色と実際の肌色との差異を減少し、画像の歪みを防止し、美化効果を高め、ユーザーが目標色を選定する必要がなく、操作が簡単で、且つアルゴリズムが簡単で、容易に実現できる。
【００６９】
図３は、例示的な実施例で示す肌色調整装置のブロック図である。図３を参照すると、該装置は、肌色区域識別モジュール３０１、統計モジュール３０２、肌色モデル指定モジュール３０３、目標色確定モジュール３０４及び肌色調整モジュール３０５を備える。
【００７０】
該肌色区域識別モジュール３０１は、画像の肌色区域を識別する。
【００７１】
該統計モジュール３０２は、該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得する。
【００７２】
該肌色モデル指定モジュール３０３は、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定し、該予設肌色モデルは肌色類型を表す。
【００７３】
該目標色確定モジュール３０４は、該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定する。
【００７４】
該肌色調整モジュール３０５は、該目標色データに基づいて該肌色区域を調整する。
【００７５】
好ましくは、該肌色モデル指定モジュール３０３は、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出する相似度算出手段と、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定する肌色モデル選定手段とを備える。
【００７６】
好ましくは、該肌色モデル指定モジュール３０３は、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するユークリッド距離算出手段と、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定する該肌色モデル選定手段とを備える。
【００７７】
好ましくは、該色データはＹＵＶデータであり、該目標色確定モジュール３０４は、該肌色区域における各画素点について、該画素点の原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、以下の数式を利用して、該画素点の目標色データを確定する。
【００７８】
2016531362.tif 000033
【００７９】
2016531362.tif 000034
【００８０】
好ましくは、該肌色調整モジュール３０５は、
該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整する肌色調整手段を備える。
【００８１】
好ましくは、該装置は、さらに、
第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含む少なくとも一つの予設肌色モデルを設定する肌色類型予設モジュールを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【００８２】
上記あらゆる好ましい技術案は、何れの結合によって本発明の好ましい実施例を形成でき、ここで詳細に説明しない。
【００８３】
上記実施例における装置について、各モジュールが操作を実行する具体的な形態は関連方法の実施例で詳細に説明し、ここでは詳細に説明しない。
【００８４】
上記実施例で提供した肌色調整装置は、肌色を調整する際に、以上の各機能モジュールを例として説明したが、実際上、必要に従って、上記機能を、異なる機能モジュールに分配して完成し、即ち、サーバーの内部構造を、異なる機能モジュールに分割して、以上に記載した全部又は一部の機能を完成してもよい。また、上記実施例で提供した肌色調整装置及び肌色調整方法の実施例は同じ思想に属し、その具体的な実現過程は方法の実施例を参照でき、ここでは重複に説明しない。
【００８５】
図４は、例示的な実施例で示す肌色調整の装置４００のブロック図である。例えば、装置４００は、サーバーとして提供されてもよい。図４を参照すると、装置４００は処理アセンブリ４２２を含み、それはさらに一つ又は複数のプロセッサーと、メモリ４３２を初めとするメモリリソースとを備え、該メモリリソースは、処理アセンブリ４２２が実行するコマンド、例えばアプリケーションを記憶するに利用される。メモリ４３２に記憶したアプリケーションは、一つ又は一つ以上のそれぞれが一組のコマンドに対応するモジュールを含んでいてもよい。また、処理アセンブリ４２２は、コマンドを実行して、上記肌色調整方法を実行するように配置された。
【００８６】
装置４００は、さらに装置４００の電源管理を行う電源アセンブリ４２６と、装置４００をネットワークへ接続する一つの有線又は無線ネットワークインターフェース４５０と、入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース４５８とを備える。装置４００は、メモリ４３２に記憶した操作系統、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  Ｓｅｒｖｅｒ、Ｍａｃ  ＯＳ  Ｘ（登録商標）、Ｕｎｉｘ（登録商標），  Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）或いは類似なシステムを操作できる。
【００８７】
図５は、例示的な実施例で示すもう一つの肌色調整の装置５００のブロック図である。例えば、装置５００は、携帯電話、コンピューター、デジタル放送端末、メッセージ送受信手段、ゲームコントローラー、フラットデバイス、医療機器、ジム機器、パーソナルデジタルアシステント等であってもよい。
【００８８】
図５を参照すると、装置５００は、プロセッサアセンブリ５０２、メモリ５０４、電源アセンブリ５０６、マルチメディアアセンブリ５０８、オーディオアセンブリ５１０、入力／出力（Ｉ／  Ｏ）インターフェース５１２、センサーアセンブリ５１４、及び通信アセンブリ５１６における一つ又は一つ以上のアセンブリを含んでもよい。
【００８９】
処理アセンブリ５０２は、通常に制御装置５００の全体の操作、例えば表示、電話コール、データー通信、カメラ操作及び記録操作に関する操作を制御する。プロセッサアセンブリ５０２は、一つ又は複数のプロセッサー５２０を含んでコマンドを実行し、上記方法の全部又は一部のステップを完成しても良い。また、プロセッサアセンブリ５０２は、プロセッサアセンブリ５０２と他のアセンブリとのイントラクトに用いられる一つ又は複数のモジュールを含んでもよい。例えば、プロセッサアセンブリ５０２はマルチメディアアセンブリ５０８とプロセッサアセンブリ５０２とのイントラクトに用いられるメディアモジュールを含んでもよい。
【００９０】
メモリ５０４は、各種のデーターを記憶して、装置５００の操作を支持してもよい。これらのデーターの例は、装置５００の操作の何れのプログラム又は方法に用いられるコマンド、連絡人データー、電話帳データー、メッセージ、イメージ、ビデオ等を含んでいる。メモリ５０４は、何れの発揮性又は不発揮性記憶手段又はそれらの組合で、例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、電気消去型プログラムブル読出し専用メモリー（ＥＥＰＲＯＭ）、消去型プログラムブル読出し専用メモリー（ＥＰＲＯＭ）、プログラムブル読出し専用メモリー（ＰＲＯＭ）、読出し専用メモリー（ＲＯＭ）、磁気メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク又は光ディスクで実現されてもよい。
【００９１】
電源アセンブリ５０６は、装置５００の各アセンブリに電力を提供する。電源アセンブリ５０６は、電源管理システム、一つ又は複数の電源、及び装置５００のために電力を生成、管理及び分配することと関連するアセンブリを含んでもよい。
【００９２】
マルチメディアアセンブリ５０８は、前記装置５００とユーザーとの間で出力インターフェースを提供するディスプレイを含む。ある実施例において、ディスプレイは、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）及びタッチパネル（ＴＰ）を含んでもよい。ディスプレイがタッチパネルを含んでいると、ディスプレイはタッチスクリーンとして実現して、ユーザーからの入力信号を受信してもよい。タッチパネルは、タッチ、スライド及びタッチパネル上の手振りを感知する一つ又は複数のタッチセンサーを含んでいてもよい。前記タッチセンサーは、タッチ又はスライド動作の境界を感知するだけではなく、前記タッチ又はスライド操作に関する連続時間及び圧力も検知する。ある実施例において、マルチメディアアセンブリ５０８は、前置カメラ及び／又は後置カメラを含む。装置５００が操作モード、例えば撮影モード又はビデオモードにある場合、前置カメラ及び／又は後置カメラは外部のメィデアデーターを受信できる。各前置カメラ及び後置カメラは、固定した光学レンズシステムであってもよく、焦点距離を有し、光学焦点変化能力を有している。
【００９３】
オディオアセンブリ５１０は、オディオ信号を出力及び／入力するように配置されている。例えば、オディオアセンブリ５１０は、マイク（ＭＩＣ）を含み、装置５００が操作モード、例えばコールモード、記録モード及び音声識別モードである場合、マイクは外部オディオ信号を受信するように配置されている。受信したオディオ信号は、さらにメモリ５０４に記憶されていてもよく、又は通信アセンブリ５１６を介して発送されてもよい。ある実施例において、オディオアセンブリ５１０は、さらにオディオ信号を出力するスピーカーを含んでいてもよい。
【００９４】
Ｉ／  Ｏインターフェース５１２は、処理アセンブリ５０２と外部インターフェースモジュールとの間にインタフェースを提供し、前記外部インタフェースモジュールはキーボード、クリックホイール、ボタンなどであってもよい。これらのボタンは、ホームページボタン、ボリュームボタン、起動ボタン、ロックボタンなどを含んでいてもよい。
【００９５】
センサーアセンブリ５１４は一つ又は複数のセンサーを含み、装置５００に各方面の状態評価を提供する。例えば、センサーアセンブリ５１４は、装置５００のオン／オフ状態、アセンブリの相対位置決め、例えば前記アセンブリが装置５００のディスプレイ及び小キーボードである場合、センサーアセンブリ５１４は、装置５００又は装置５００の一つアセンブリの位置変更、ユーザーと装置５００との接触の存在又は不存在、装置５００の方向又は加速／減速及び装置５００の温度変化を検知してもよい。センサーアセンブリ５１４は、近接センサーを含んでいてもよく、何れの物理的な接触もなく隣の物体の存在を検知するように配置されている。センサーアセンブリ５１４は、さらに光センサー、例えば結像で利用されるＣＭＯＳ又はＣＣＤ画像センサーを含んでいてもよい。ある実施例において、該センサーアセンブリ５１４は、さらに加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、圧力センサー又は温度センサーを含んでいてもよい。
【００９６】
通信アセンブリ５１６は、装置５００と他の機器との間に有線又は無線方式の通信を提供するように配置されている。装置５００は、通信規格に基づく無線ネットワーク、例えばＷｉＦｉ、２Ｇ又は３Ｇ、又はそれらの組み合わせにアクセスできる。例示的な実施例において、通信アセンブリ５１６は、放送チャネルを経て外部放送管理システムからの放送信号又は放送関連情報を受信できる。例示的な実施例において、前記通信アセンブリ５１６は、近距離通信（ＮＦＣ）モジュールを含んで、近距離通信を促す。例えば、ＮＦＣモジュールでＲＦＩＤ技術、赤外線データー協会（ＩｒＤＡ）技術、超広帯域（ＵＷＢ）技術、ブルートゥース（ＢＴ）技術及び他の技術によって実現する。
【００９７】
例示的な実施例において、装置５００は、一つ又は複数のアプリ専用集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサー（ＤＳＰ）、デジタル信号処理機器（ＤＳＰＤ）、プログラムブルロジックアセンブリ（ＰＬＤ）、フィールドプログラムブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサー又は他の電子素子によって実現して、上記方法を実行してもよい。
【００９８】
例示的な実施例において、コマンドを含む非一時性のコンピューターの読出し可能な記憶媒体、例えばコマンドのメモリ５０４を含み、上記コマンドは、装置５００のプロセッサー５２０によって実行し、上記方法を完成する。例えば、前記非一時性のコンピューターの読出し可能な記憶媒体は、ＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フリップディスク、光データー記憶手段等であってもよい。
【００９９】
非一時性コンピューターの読み出し可能な記憶媒体として、該記憶媒体におけるコマンドをモバイル端末のプロセッサーが実行する時、モバイル端末が肌色調整方法を実行するようにし、該方法は、
画像の肌色区域を識別するステップと、
該肌色区域における画素点の原始色データを統計して、該肌色区域における画素点の原始平均値及び原始標準偏差を獲得するステップと、
予設肌色モデルは、肌色類型を表すものであり、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップと、
該原始色データ、該原始平均値及び該原始標準偏差、該指定肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差に基づいて、目標色データを確定するステップと、
該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整するステップとを含む。
【０１００】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値との差を算出するステップと、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値との差が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【０１０１】
好ましくは、該原始平均値及び少なくとも一つの予設肌色モデルの予設平均値に基づいて、該少なくとも一つの予設肌色モデルから該肌色区域に最も相似している指定肌色モデルを選定するステップは、
該原始平均値と該少なくとも一つの予設平均値とのユークリッド距離を算出するステップと、
該少なくとも一つの予設肌色モデルから予設平均値と該原始平均値とのユークリッド距離が最小である指定肌色モデルを選定するステップとを含む。
【０１０２】
2016531362.tif 000035
【０１０３】
好ましくは、該目標色データに基づいて、該肌色区域を調整するステップは、該肌色区域における各画素点の原始色データを各画素点の目標色データに調整するステップを含む。
【０１０４】
好ましくは、該少なくとも一つの予設肌色モデルは、第一の予設肌色モデル、第二の予設肌色モデル、第三の予設肌色モデル、第四の予設肌色モデル、第五の予設肌色モデル及び第六の予設肌色モデルを含み、
該第一の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第二の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の白色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第三の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第四の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黄色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第五の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、淡色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得され、
該第六の予設肌色モデルの予設平均値及び予設標準偏差は、深色の黒色人種のサンプル画像の色データを統計して獲得される。
【０１０５】
上記のあらゆる好ましい技術案は、何れの結合を利用して本発明の好ましい実施例を形成し、ここで詳細に説明しない。
【０１０６】
本分野の当業者は、上記の明細書及びここで公開した発明を実現してから、本発明の他の実施形態を容易に思いつく。本願は、本発明の何れの形態、用途又は適応的な変化を含み、これらの形態、用途又は適応的な変化は、本発明の一般的な原理に従い、本願で公開しなかった本技術分野の公知常識又は慣用の技術手段を含む。明細書及び実施例はただ例示的なものであると理解し、本発明の真の範囲及び主旨は特許請求の範囲によって指定される。
【０１０７】
本発明は、上記の記述及び図面に示した精確な構造に限定されていなく、その範囲を超えない範囲で色々な修正及び変更ができることは理解すべきである。本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲だけによって限定される。
【国際調査報告】
2016531362.tif 000036
2016531362.tif 000037
2016531362.tif 000038
2016531362.tif 000039