python磨皮祛斑了解一下

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2020年5月13日02:01:29 评论 2,092阅读15分49秒

前言

在深度学习的加持下,计算机视觉进入了快车道,在使用深度的同时,自己可做的东西就比较局限,为了更深入的学习计算机视觉,对传统数字图像处理做了一下回顾。本文分享的就是基于传统的数字图像滤波技术:高斯滤波双边滤波算法,借用该算法实现人脸的祛斑磨皮。磨皮算法首先是要识别检测出皮肤区域,然后对提取出的皮肤区域进行双边滤波,保持图像中的边缘信息,同时减少一些不好看的细节(比如雀斑、皱纹之类的),最后把滤波完成后的图像和背景融合在一起,可能还需要做一些锐化。本文从利用一行代码实现如下图效果,如果只想尝试效果,可以直接运行文中的代码或者关注公号回复:双边滤波

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高斯滤波

高斯滤波器时一种线性平滑滤波器,主要适用处理高斯噪声,所以在了解高斯滤波之前,我们首先熟悉一下高斯噪声。噪声在图像中表现的通常是引起视觉效果的孤立像素点和像素块,简单说噪声点就是会给图像带来干扰,让图像变的不清楚。而高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。由于图像都是二维的,所以在图像处理中我们需要的是二维高斯函数。高斯函数的一维形式是:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
$$
其中μ是x的均值,δ是x的方差。当中心点为原点时,u为0,此时的公式如下:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{x^2}{2\sigma{^2}}}
$$
根据一维高斯函数,可以推导出二维高斯函数(中心为原点):
$$
f(x)=\frac{1}{2\pi\sigma{^2}}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma{^2}}}
$$
通过上述两个维度的高斯滤波器函数可以得到下图的函数图像。其中$\delta$的大小决定了高斯函数的宽度, σ越大函数图像跨幅越宽,反之则越窄。

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在图像处理中,高斯滤波一般有两种实现方式,一是用离散化窗口滑窗卷积,另一种通过傅里叶变换。最常见的就是第一种滑窗实现,只有当离散化的窗口非常大,用滑窗计算量非常大(即使用可分离滤波器的实现)的情况下,可能会考虑基于傅里叶变化的实现方法。

高斯滤波也是一个非常典型的图像卷积例子,本质上,高斯滤波就是将(灰度)图像 和一个高斯核进行卷积操作,具体的方式和上面的两个滤波方法相似,只是卷积核存在差别。理论上,高斯分布在所有定义域上都有非负值,这就需要一个无限大的卷积核。在实际的计算过程中,卷积核是固定大小的,只需要将待计算的“中心点”作为原点,将周围的点按照正态分布函数分配权重,计算加权平均值,得到最终的值,这个过程就是二维高斯核的卷积过程。

具体过程如下图所示,假定中心点坐标为(0,0),当设定卷积核为3时,只需计算距离它最近的8个点,如图中的第一个矩阵所示。以此矩阵中的坐标,带入到公式2-14中,并且取σ=1.5,则半径为1的权重矩阵如图中第二个矩阵所示。因为需要利用该权重矩阵做加权平均,故需要对原始的矩阵做归一化。具体操作方式是求出第二个矩阵的总和为0.4783,然后再将该矩阵的9个值分别除以0.4783,得到最终的卷积核(权重矩阵)。

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通过上述步骤计算出高斯核,基于该高斯核便可进行高斯滤波操作。假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下图中第一个卷积核所示,计算图中中心点的滤波后的值。每个像素点乘以相对应的权重值,得到最终的分布值。将这9个像素的值相加得到的结果,就是中心位置图像滤波后的值。对所有点重复这个过程,就得到了高斯滤波后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯滤波。

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讲解完卷积核的过程,通过代码具体的实现高斯滤波。由于高斯滤波主要针对高斯噪声表现的比较好,所有gasuss_noise在原始图片中添加随机噪声,其中的参数mean和var对应二维高斯核函数的 和 。调用了opencv的GaussianBlur函数,针对下面代码中的(3,3)是高斯矩阵的长和宽,0是高斯核的标准差是0,具体代码如下:

def gasuss_noise(img, mean=0, var=0.005):
  '''
    添加高斯噪声
    mean : 均值
    var : 方差
  '''
  image = img.copy()
  image = np.array(image/255, dtype=float)
  noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)
  out = image + noise
  if out.min() < 0:
    low_clip = -1.
  else:
    low_clip = 0.
  out = np.clip(out, low_clip, 1.0)
  out = np.uint8(out*255)
  return out

#读取图片
gasuss_noise_img = gasuss_noise(img)    

#均值滤波
gasuss_filter_img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 1.1)
gasuss_filter_img1 = cv2.GaussianBlur(gasuss_noise_img, (3, 3), 1.1)
gasuss_filter_img2 = cv2.GaussianBlur(gasuss_noise_img, (9, 9), 1.1)

## 显示
plt.figure(figsize=(15, 10))
plt.subplot(2, 2, 1), plt.imshow(img)
plt.axis('off'); plt.title('原图')
plt.subplot(2, 2, 2), plt.imshow(gasuss_noise_img)
plt.axis('off'); plt.title('添加随机高斯噪声')
plt.subplot(2, 2, 3), plt.imshow(gasuss_filter_img1)
plt.axis('off'); plt.title('高斯核为3')
plt.subplot(2, 2, 4), plt.imshow(gasuss_filter_img2)
plt.axis('off'); plt.title('高斯核为9')
plt.show()

运行代码得到,通过matplotlib函数可以得到下图所示的图像。从结果图中可以看出卷积核越大,高斯噪声过滤的效果越好,但是最终的结果图也就越模糊,清晰度越差。具体过滤需要结果过滤效果和图像清晰度综合选取滤波卷积核尺寸半径。

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双边滤波

双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法,是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理,同时考虑空域信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的。具有简单、非迭代、局部的特点。

双边滤波器之所以能够做到在平滑去噪的同时还能够很好的保存边缘(Edge Preserve),是由于其滤波器的核由两个函数生成:空间域核(又称定义域核,空间系数或空间域)和值域核(又称像素范围域)。

空间域核是由像素位置欧式距离决定的模板权值 ,公式如下:

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其中i,j,k,l代表的是坐标点q(i,j)和 p(k,l)。q(i,j)是卷积核模板窗口的其他系数的坐标;p(k,l)为模板窗口的中心坐标点;p(k,l)为高斯函数的标准差。\(\sigma_{d}\)为高斯函数的标准差该核函数属于上面讲解的高斯核函数。从第一个公式可知,\(\omega_{d}\)是计算临近点q到中心点p的临近程度,因此空间域核 是用于衡量空间临近的程度。

值域核是由像素值的差值决定的模板权值\(\omega_{r}\),公式如下:

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其中q(i,j)为模板窗口的其他系数的坐标,而f(i,j)表示图像在点a(i,j)处的像素值。p(k,l)为模板窗口的中心坐标点,对应的像素值为f(k,l);\(\sigma_{d}\)为高斯函数的标准差,值域核范围在[0,1]之间。

将上述公式2-12和2-13中的两个模板相乘就得到了双边滤波器的模板权值:

python磨皮祛斑了解一下化简的双边滤波器的数据公式可以表示为:

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从以上公式可知,双边滤波是综合了高斯滤波和α-截尾均值滤波器的特点,同时考虑了空间域与值域的差别,而高斯滤波和α均值滤波分别只考虑了空间域和值域差别。高斯滤波器只考虑像素间的欧式距离,其使用的模板系数随着和窗口中心的距离增大而减小;α-截尾均值滤波器则只考虑了像素灰度值之间的差值,去掉像素灰度值的最小值和最大值后再计算均值。

空域权重\(\omega_{d}\)衡量的是p,q两点之间的距离,距离越远权重越低。而值域权重\(\omega_{r}\)衡量的是p,q两点之间的像素值相似程度,越相似权重越大。在图像上直观的理解就是,当图像处于没有边缘跳变的平坦区域,临近像素的像素值得差值较小,对应的值域w_r就比较小接近于1,此时的空域权重\(\omega_{d}\)起主要作用,相当于直接对该区域进行高斯滤波。因此,在平坦区域相当于高斯滤波。在有边缘的区域,相临近的像素的差值较大,对应的值域权重\(\omega_{r}\)就接近于0,导致此处函数下降,即双边滤波的模板权值 w就接近于0。当前像素受到的影响就越小,从而保持了原始图像的边缘细节信息。

这里使用opencv中的bilateralFilter(src=image, d=0, sigmaColor=100, sigmaSpace=15)函数实现图像双边滤波,参数src表示的是图像的输入图像;d是过滤时周围每个像素图像领域的直径;sigmaColor是颜色空间过滤器的sigma值(对应上式 \(\sigma_{r}\),参数越大,会有越远的像素被混合到一起;sigmaSpace是坐标空间滤波器的sigma值(对应上式 \(\sigma_{d}\),参数越大,那些颜色足够相近的的颜色的影响越大。总体的代码如下:

#双边滤波
bilateral_filter_img1 = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)
bilateral_filter_img2 = cv2.bilateralFilter(gasuss_noise_img, 9, 75, 75)

#显示
plt.figure(figsize=(15, 15))
plt.subplot(3, 2, 1), plt.imshow(img)
plt.axis('off'); plt.title('原图')
plt.subplot(3, 2, 2), plt.imshow(gasuss_noise_img)
plt.axis('off'); plt.title('添加随机高斯噪声')
plt.subplot(3, 2, 3), plt.imshow(bilateral_filter_img1)
plt.axis('off'); plt.title('原图双边滤波')
plt.subplot(3, 2, 4), plt.imshow(bilateral_filter_img2)
plt.axis('off'); plt.title('加噪声后双边滤波')
plt.subplot(3, 2, 5), plt.imshow(gasuss_filter_img2)
plt.axis('off'); plt.title('原图高斯滤波')
plt.show()

运行上述代码可得下图所示的结果图,对比第三张图片和其它图片,可以发现双边滤波有很好的祛斑磨皮效果,通过调整代码中的两个sigma参数和半径d可以进一步优化表现。

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