影像處理方法以及電子裝置的制造方法
【專利摘要】一種影像處理方法以及電子裝置。影像處理方法包含下列步驟：提供來源臉部影像以及目標臉部影像；由來源臉部影像以及目標臉部影像分別擷取多個人臉特征；根據來源臉部影像以及目標臉部影像的所述人臉特征分別產生多個特征維度；將來源臉部影像的所述人臉特征匹配至目標臉部影像的所述人臉特征；以及，在所述特征維度至少一者上調整來源臉部影像的所述人臉特征以形成輸出臉部影像。基于本發(fā)明的實施例，影像處理方法可用來調整來源臉部影像，使其在多個特征維度上趨向使用者偏好的目標臉部影像。
【專利說明】
影像處理方法以及電子裝置
技術領域
[0001]本發(fā)明是有關影像處理方法，特別是一種用來將來源影像趨近至目標影像的影像處理方法。
【背景技術】
[0002]近來，人們逐漸習慣用拍攝影像來記錄自己的日常生活，并且人們可以非常方便地透過電子裝置上的數字相本來回顧這些影像。當影像拍攝完成后，使用者可以對這些影像進行某些后制處理，例如濾鏡(filtering)處理、扭曲(warping)處理以及套用各種參數車專換(parametric transformat1n)處理。
[0003]部分影像效果應用程序主要被用在處理人臉部分，像是臉部扭曲效果、魚眼效果、臉部平滑效果、臉部變形(face-morphing)效果等。上述影像效果應用程序基本的操作程序包括手動設定欲使用的效果、偵測來源的臉部范圍并且將影像處理技術套用至特定的臉部范圍。使用者需要手動選擇一些效果，并將效果套用到相片的特定區(qū)域上。因此，大概需要幾分鐘的時間才能完成一張相片的修改。若使用者打算將整個相簿中的相片都進行修改，則可能需要數分鐘甚至數小時才能完成影像效果的套用。

【發(fā)明內容】

[0004]本
【發(fā)明內容】
的一方面是關于一種影像處理方法。影像處理方法包含下列步驟:提供來源臉部影像以及目標臉部影像；由來源臉部影像以及目標臉部影像分別擷取多個人臉特征；根據來源臉部影像以及目標臉部影像的所述人臉特征分別產生多個特征維度；將來源臉部影像的所述人臉特征匹配至目標臉部影像的所述人臉特征；以及，在所述特征維度至少一者上調整來源臉部影像的所述人臉特征以形成輸出臉部影像，來源臉部影像的所述人臉特征的調整是根據在相對應的特征維度上目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
[0005]根據本發(fā)明的一實施例，所述人臉特征包含由來源臉部影像以及目標臉部影像擷取到的多個特征點、多個色彩值或多個亮度值。
[0006]根據本發(fā)明的一實施例，所述特征維度包含由來源臉部影像以及目標臉部影像的所述人臉特征所分析得到的臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓、臉部區(qū)域比例/位置、臉部紋理或皮膚色調。
[0007]根據本發(fā)明的一實施例，來源臉部影像以及目標臉部影像由相異的相片文件提供或是由同一個相片文件中相異的部分提供。
[0008]根據本發(fā)明的一實施例，形成輸出臉部影像的步驟包含:指定輸出臉部影像以及目標臉部影像之間的相似強度；以及，在全部所述特征維度上，根據相似強度調整來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
[0009]根據本發(fā)明的一實施例，形成輸出臉部影像的步驟包含:對于所述特征維度每一者，各自指定輸出臉部影像以及目標臉部影像之間的多個獨立相似強度；以及，在所述特征維度每一者上，分別根據所述獨立相似強度調整來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
[0010]根據本發(fā)明的一實施例，影像處理方法還包含下列步驟:由所述特征維度中選擇欲調整的特征維度的一組合。當形成輸出臉部影像時，屬于欲調整的特征維度的該組合中的所述人臉特征進行調整，未被選為特征維度組合中的所述人臉特征保持與來源臉部影像相同。
[0011]根據本發(fā)明的一實施例，形成該輸出臉部影像的步驟包含:在一系列的多個漸進相似強度下，漸進地形成一系列的多個輸出臉部影像，其中，所述輸出臉部影像每一者是分別根據所述漸進相似強度每一者各自調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
[0012]本
【發(fā)明內容】
的另一方面是關于一種電子裝置，包含儲存單元以及處理單元。儲存單元用以儲存來源臉部影像以及目標臉部影像。處理單元用以根據該目標臉部影像處理該來源臉部影像，其中該處理單元包含多個計算機可執(zhí)行指令以執(zhí)行一方法，其包含:由來源臉部影像以及目標臉部影像分別擷取多個人臉特征；根據來源臉部影像以及目標臉部影像的所述人臉特征分別產生多個特征維度；將來源臉部影像的所述人臉特征匹配至目標臉部影像的所述人臉特征；以及，在所述特征維度至少一者上調整該來源臉部影像的所述人臉特征以形成一輸出臉部影像，該來源臉部影像的所述人臉特征的調整是根據在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
[0013]本發(fā)明提供一種影像處理方法的應用，其可用來調整來源臉部影像使其趨近目標臉部影像。于一實施例中，來源臉部影像是由一原始相片中偵測得到，并根據一個使用者偏好的臉部模型(例如電影明星、名人、具有有趣臉部表情的人等)進行調整，借此創(chuàng)造出好看或是有趣的相片(例如包含目標臉部影像)?；诒景l(fā)明的實施例，影像處理方法可用來調整來源臉部影像，使其在多個特征維度(例如兩張影像之間的比例、形狀、顏色、材質與發(fā)型等)上趨向使用者偏好的目標臉部影像。
[0014]此外，來源臉部影像可以在不同的相似強度下漸進地調整/改變/替換，以漸進地趨近偏好的臉部影像?；诒景l(fā)明，使用者可以簡易地調整原始相片中的來源臉部影像，并且在不同的相似強度下自動地產生趨近目標臉部影像的調整結果。
【附圖說明】
[0015]為讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征、優(yōu)點與實施例能更明顯易懂，所附附圖的說明如下:
[0016]圖1繪示根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法的方法流程圖；
[0017]圖2A繪示根據本發(fā)明的一實施例中一張臉部影像的示意圖；
[0018]圖2B繪示由圖2A的臉部影像中所偵測到的一種特征維度的示意圖；
[0019]圖2C繪示由圖2A的臉部影像中所偵測到的另一種特征維度的示意圖；
[0020]圖2D繪示由圖2A的臉部影像中所偵測到的再一種特征維度的示意圖；
[0021]圖3是根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法的方法流程圖；
[0022]圖4A繪示一實作范例中的來源臉部影像的示意圖；
[0023]圖4B繪示一實作范例中的目標臉部影像的示意圖；
[0024]圖4C繪示一實作范例中根據影像處理方法所產生的輸出臉部影像的示意圖；
[0025]圖5繪示根據本發(fā)明的一實施例中影像處理方法的方法流程圖；
[0026]圖6繪示根據一實作范例中的用來指定多個特征維度的相似強度的使用者界面的不意圖；
[0027]圖7繪示根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法的方法流程圖；以及
[0028]圖8繪示根據一實作范例中根據影像處理方法在多個漸進相似強度下所形成一系列的輸出臉部影像的示意圖。
【具體實施方式】
[0029]下文是舉實施例配合所附附圖作詳細說明，但所提供的實施例并非用以限制本發(fā)明所涵蓋的范圍，而結構運作的描述非用以限制其執(zhí)行的順序，任何由元件重新組合的結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本發(fā)明所涵蓋的范圍。此外，附圖僅以說明為目的，并未依照原尺寸作圖。
[0030]關于本文中所使用的“第一”、“第二”、…等，并非特別指稱次序或順位的意思，亦非用以限定本發(fā)明，其僅僅是為了區(qū)別以相同技術用語描述的元件或操作而已。
[0031]其次，在本文中所使用的用詞“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均為開放性的用語，即意指包含但不限于此。
[0032]請參閱圖1，其繪示根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法100的方法流程圖。影像處理方法100可用于智能手機、相機、具有影像擷取元件的手機、個人計算機或影像處理系統等。
[0033]如圖1所示，影像處理方法100執(zhí)行步驟S102以提供來源臉部影像以及目標臉部影像。于部分實施例中，來源臉部影像為來自一張原始相片(例如使用者想要調整/修改/美化的相片文件)的一個臉部區(qū)域影像，目標臉部影像則是來自一偏好臉部模型(例如來自電影明星、名人、具有有趣表情的人物或是使用者想要變成的任意人物等)的另一個臉部區(qū)域影像。來源臉部影像以及目標臉部影像可由相異的相片文件提供或是由同一個相片文件中相異的部分提供。
[0034]舉例來說，原始相片中的來源臉部影像可先被偵測并決定(根據預存的設定而決定，或者根據使用者的選擇而決定)。接著，目標臉部影像可由任意的出處提供，例如同一張原始影像中不同的人物、由預存的臉孔范本中選取的另一個人物、下載影像中的另一個人物或甚至式不同相片中的同一個人物。
[0035]隨后，影像處理方法100執(zhí)行步驟S104用以由來源臉部影像以及目標臉部影像分別擷取多個人臉特征。請一并參閱圖2A，圖2A繪示根據本發(fā)明的一實施例中一張臉部影像IMG (可以是來源臉部影像或是目標臉部影像)的示意圖。
[0036]圖2A所示的臉部影像IMG是用來例示性說明來源臉部影像或是目標臉部影像的例子，可以從臉部影像IMG(來源/目標臉部影像)中偵測到一些人臉特征。于部分實施例中，人臉特征包含來源/目標臉部影像當中的人臉特征點FP(例如圖2A中物件的轉折點、終點、尖端以及邊緣)。此外，人臉特征也可以包含由來源/目標臉部影像中提取到的色彩值(例如各像素的R/G/B、Y/Cb/Cr、YUV、HSV值或是其他具相等性的色域代表數值)、亮度值或是紋理/樣式。
[0037]為了說明上的簡潔性，圖2A僅繪示中來源臉部影像與目標臉部影像其中一者，而這并非表示來源臉部影像與目標臉部影像中的人臉特征會完全相同。實際上，來源臉部影像與目標臉部影像將具有本身各自的人臉特征，一般來說，上述各自的人臉特征相異。
[0038]隨后，影像處理方法100執(zhí)行步驟S106以根據來源臉部影像以及目標臉部影像的所述人臉特征(例如圖2A中人臉特征點FP、色彩值、亮度值等)分別產生多個特征維度。于部分實施例中，特征維度可以是來源臉部影像以及目標臉部影像的人臉特征所分析得到的臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓、臉部區(qū)域比例/位置、臉部紋理或皮膚色調。
[0039]請一并參閱圖2B、圖2C以及圖2D。圖2B繪示由圖2A的臉部影像IMG中所偵測到的一種特征維度Diml的示意圖。圖2C繪示由圖2A的臉部影像頂G中所偵測到的另一種特征維度Dim2的示意圖。圖2D繪示由圖2A的臉部影像頂G中所偵測到的再一種特征維度Dim3的示意圖。
[0040]如圖2B所示，由臉部影像IMG中所偵測到的特征維度Diml為臉孔邊界。臉孔邊界可透過偵測根據圖2A所示的人臉特征點FP的位置分布而得到。位于臉孔邊緣上的人臉特征點FP被偵測并分析已產生特征維度Diml。特征維度Diml代表了來源/目標臉部影像中臉孔的尺寸與位置。于部分實施例中，特征維度Diml可以被定義為圖2B所示的特征維度Dimla (包含臉部與頭發(fā)的部分)。于其他部分實施例中，特征維度Diml可以被定義為圖2B所示的特征維度Dimlb (包含臉部但不包含頭發(fā)的部分)，如此一來，臉部與頭發(fā)的部分可以分離并各自套用不同的特效。
[0041]如圖2C所示，由臉部影像IMG中所偵測到的特征維度Dim2為臉部區(qū)域輪廓，例如眼睛輪廓Conl、鼻子輪廓Con2、嘴唇輪廓Con3以及頭發(fā)輪廓Con4等等。上述各種輪廓Conl?Con4可透過偵測根據圖2A所示的人臉特征點FP的位置分布而得到。
[0042]如圖2D所示，由臉部影像IMG中所偵測到的特征維度Dim3為臉部區(qū)域比例/位置，例如兩眼間隙與鼻子長度的比例、嘴唇寬度與鼻子寬度的比例、眉毛的位置等等。上述特征維度Dim3可透過偵測根據圖2A所示的人臉特征點FP的位置分布(包含位置與相對距離等)而得到。
[0043]圖2B至圖2D所示的特征維度Diml?Dim3是根據圖2A所示的人臉特征點FP的位置分布而產生。然而，特征維度并不以此為限，于本發(fā)明的實施例中，特征維度還包含臉部紋理(例如，化妝、平滑程度/粗糙程度、膚質、痣或斑點等)以及色調(例如皮膚顏色為深色、白、黃或古銅色、臉頰顏色、頭發(fā)顏色等)。如此一來，來源/目標臉部影像所提取到的人臉特征可以分析得到多個特征維度。
[0044]舉例來說，本發(fā)明的一實施例中采用五個特征維度(共包含臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓、臉部區(qū)域比例/位置、臉部紋理以及皮膚色調)。然而，影像處理方法100并不限于采用這五種特征維度，亦可以被替換為其他可能的特征維度總數。于其他部分實施例中，影像處理方法采用N個特征維度，而N為大于一的正整數。
[0045]于此實施例中，上述多個特征維度與多個人臉特征之間并非一對一的對應關系。部分的特征維度可共用并基于相同的人臉特征信息。舉例來說，特征維度Diml?Dim3(包含臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓以及臉部區(qū)域比例/位置)是透過分析人臉特征點FP的位置分布而得到。其他的特征維度(包含臉部紋理以及皮膚色調)是基于來源/目標臉部影像中所擷取到的色彩值、亮度值或紋理與樣式進行分析而得到。
[0046]隨后，影像處理方法100執(zhí)行步驟S108將來源臉部影像的所述人臉特征匹配至目標臉部影像的所述人臉特征。舉例來說，來源臉部影像中關于嘴唇的人臉特征點FP配對至目標臉部影像中關于嘴唇的相對應人臉特征點FP ;來源臉部影像中關于眼睛的人臉特征點FP配對至目標臉部影像中關于眼睛的相對應人臉特征點FP。如此一來，來源臉部影像中的各人臉特征便能逐一配對至目標臉部影像中相對應的各人臉特征。
[0047]隨后，影像處理方法100執(zhí)行步驟S110，在所述特征維度至少一者上調整來源臉部影像的所述人臉特征以形成輸出臉部影像，來源臉部影像的所述人臉特征的調整是根據在相對應的特征維度上目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。下列段落將提供圖1中步驟SllO的詳細說明與進一步的實施例內容。
[0048]于一實施例中，上述步驟SllO中的調整，可以套用至來源臉部影像整體(包含來源臉部影像的眼睛、鼻子、嘴巴、皮膚、頭發(fā)、化妝等)使其趨近于目標臉部影像。然而，本發(fā)明并不以此為限。于另一實施例中，使用者可以在來源臉部影像中指定一些選取部位(例如眼睛與嘴巴)，上述步驟SllO中的調整僅套用至選取部位(包含眼睛與嘴巴)使其趨近于目標臉部影像的相對應部位。于又一實施例中，使用者可以在來源臉部影像中選取一張以上的目標臉部影像并指定一些選取部位(例如眼睛與嘴巴)，并使多個選取部位分別趨近于不同的目標臉部影像的個別部位，也就是說，上述步驟SllO的調整，可使來源臉部影像的多個選取部位分別趨近不同的目標臉部影像中的相對應部位。
[0049]請參閱圖3、圖4A、圖4B以及圖4C。圖3是根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法300的方法流程圖。影像處理方法300的步驟S102至步驟S106與先前實施例中的影像處理方法100相似。如圖3所示，步驟SllO包含兩個子步驟SllOa與SllOb。圖4A繪示一實作范例中的來源臉部影像MGs的示意圖。圖4B繪示一實作范例中的目標臉部影像MGt的示意圖。圖4C繪示一實作范例中根據影像處理方法300所產生的輸出臉部影像IMGo的不意圖。
[0050]于此實作范例中，圖4A所示的來源臉部影像IMGs是使用者的自拍照，而圖4B所示的目標臉部影像IMGt是人氣模特兒的肖像照。
[0051]在步驟S108將來源臉部影像IMGs與目標臉部影像IMGt的人臉特征配對的后，影像處理方法300執(zhí)行步驟SllOa以指定來源臉部影像頂Gs以及(即將產生的)輸出臉部影像MGo之間的相似強度。由于，在來源臉部影像MGs與目標臉部影像頂Gt存在一定程度上的差距，若指定的相似強度較高，則所形成的輸出臉部影像MGo將較類似于目標臉部影像IMGt且較少相似于來源臉部影像IMGs ;另一方面，若指定的相似強度較低，則所形成的輸出臉部影像MGo將較少相似于目標臉部影像頂Gt且較類似于來源臉部影像頂Gs。
[0052]接著，影像處理方法300執(zhí)行步驟SllOb，在全部特征維度上，根據該相似強度調整來源臉部影像MGs的人臉特征，使來源臉部影像頂Gs的人臉特征趨近在相對應的特征維度上目標臉部影像MGt中相匹配的人臉特征。由來源臉部影像頂Gs形成輸出臉部影像IMGo的調整計算可由變形演算法(morphing algorithm)完成。在執(zhí)行變形演算法處理來源臉部影像MGs的過程中，相似強度作為一個參數用以決定來源臉部影像頂Gs與目標臉部影像MGt之間的權重比例。
[0053]如圖4C所示，輸出臉部影像頂Go是由來源臉部影像頂Gs在全部特征維度(臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓、臉部區(qū)域比例/位置、臉部紋理以及皮膚色調)上進行調整后的結果。需要特別注意的是，輸出臉部影像頂Go中呈現的發(fā)型、眼睛形狀、鼻子形狀、皮膚顏色(以及其他各人臉特征)均是由來源臉部影像MGs改變而來，并已被調整為較近似于目標臉部影像頂Gt的結果。
[0054]根據上述實施例，使用者并不需要以多個操作一步步去調整來源臉部影像頂Gs，以改變發(fā)型、眼睛形狀、鼻子形狀、打亮膚色及其他處理。一但使用者指定了目標臉部影像IMGt以及特定的相似強度，便會調整來源臉部影像頂Gs使其趨近目標臉部影像頂Gt，進而自動形成輸出臉部影像MGo。
[0055]此外，臉部區(qū)域的形狀(包含眼睛、鼻子、嘴巴或全臉)可透過一般的臉部變形特效進行手動調整。然而，一般的臉部變形特效并未涉及皮膚紋理與皮膚色調的調整。上述實施例中的影像處理方法100/300可以在多個特征維度上美化來源臉部影像頂Gs (不只是形狀，還包含顏色、紋理與比例)。
[0056]在上述圖3與圖4C的實施例中，影像處理方法300使用單一的相似強度在全部的特征維度上調整來源臉部影像頂Gs。然而，本發(fā)明并不以此為限。于另一實施例中，影像處理方法還包含一步驟以由全部特征維度中選擇欲調整的特征維度的組合(包含一個、兩個、三個或更多個特征維度)。當形成輸出臉部影像時(如圖1及圖3所示的步驟S110)，屬于欲調整的特征維度的組合中的所述人臉特征進行調整，未被選為特征維度的組合中的人臉特征保持與來源臉部影像相同。
[0057]借此，用來調整人臉特征的變形演算法只套用到多個特征維度中的其中一個。舉例來說，調整只套用到臉孔邊界(或只是套用到眼睛形狀)而其他的人臉特征而維持不變。
[0058]于另一實施例中，用來調整人臉特征的變形演算法只套用到多個特征維度中的一部分特征維度的任意組合。舉例來說，調整只套用到瞳孔顏色、嘴巴形狀、臉部特征區(qū)域的比例、臉頰色調以及發(fā)色，而同時其他的人臉特征而維持不變。
[0059]于前述實施例中，單一個相似強度被套用到所有的特征維度的調整。然而，本發(fā)明并不以此為限。
[0060]請參閱圖5以及圖6，圖5繪示根據本發(fā)明的一實施例中影像處理方法500的方法流程圖。影像處理方法500的步驟S102至S106與先前實施例中的影像處理方法100相似。如圖5所示，影像處理方法500的步驟SllO包含兩個子步驟SllOc與SllOd。圖6繪示根據一實作范例中的用來指定多個特征維度的相似強度的使用者界面600的示意圖。
[0061]如圖5所示，子步驟SllOc用以對于所述特征維度每一者，各自指定該輸出臉部影像以及該目標臉部影像之間的多個獨立相似強度。如圖6所示，使用者界面600用以指定五個獨立相似強度分別對應五個不同的特征維度Diml?Dim5。于圖6所示的例子中，特征維度Dim5的獨立相似強度被設定為最高，而特征維度Diml的獨立相似強度被設定為最低。
[0062]接著，子步驟SllOd用以在所述特征維度每一者上，分別根據所述獨立相似強度調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。在圖6所示的例子中，輸出臉部影像在特征維度Dim5上相對地較類似于目標臉部影像而較不相似于來源臉部影像，相對地，輸出臉部影像在特征維度Diml上相對地較不相似于目標臉部影像而較類似于來源臉部影像。
[0063]基于圖5所示實施例中的影像處理方法500，使用者可以自由地調控各個特征維度上的獨立相似強度。舉例來說，輸出臉部影像的發(fā)型可以設定為較類似目標臉部影像，而在此同時，輸出臉部影像的膚色可以設定為較類似來源臉部影像。
[0064]請一并參閱圖7以及圖8，圖7繪示根據本發(fā)明的一實施例中一種影像處理方法700的方法流程圖。影像處理方法700的步驟S102至S106與先前實施例中的影像處理方法100相似。如圖7所示，影像處理方法700的步驟SllO包含兩個子步驟SllOe與SI1f。圖8繪示根據一實作范例中根據影像處理方法700在多個漸進相似強度下所形成一系列的輸出臉部影像頂Gol?頂Go5的示意圖。
[0065]如圖7所示，子步驟SllOe用以指定一系列的多個漸進相似強度，這個漸進相似強度分別代表輸出臉部影像以及目標臉部影像之間的不同程度的相似性。于此實施例中，這一系列的漸進相似強度分別由低至高，且彼此各自相異。
[0066]接著，子步驟SllOf用以在一系列的漸進相似強度下，漸進地形成一系列的多個輸出臉部影像。其中，所述輸出臉部影像每一者是分別根據所述漸進相似強度每一者各自調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。如圖8所示，一系列的輸出臉部影像共包含五張輸出臉部影像頂Gol?頂Go5。輸出臉部影像IMGol較不相似于目標臉部影像IMGt而較類似于來源目標影像IMGs。輸出臉部影像IMGo5較類似于目標臉部影像IMGt而較不相似于來源目標影像IMGs。而輸出臉部影像IMGo2?頂G4則是逐漸地在輸出臉部影像頂Gol (五者中最類似來源目標影像頂Gs)與輸出臉部影像MGo5(五者中最類似目標臉部影像頂Gt)之間轉移。
[0067]基于上述實施例，影像處理方法700可產生漸進的臉部變形結果(在漸進相似強度下的一系列的輸出臉部影像IMGol?IMGo5)，使用者可以從一系列的輸出臉部影像IMGol?頂Go5當中挑選中一個計算結果作為最終的輸出。于另一實施例中，輸出臉部影像頂Gol?頂Go5可以結合為來源目標影像頂Gs與目標臉部影像頂Gt之間的一個動畫特效。
[0068]本發(fā)明提出一種影像處理方法用以調整來源目標影像，使其趨近目標臉部影像。于一實施例中，來源臉部影像是由一原始相片中偵測得到，并根據一個使用者偏好的臉部模型(例如電影明星、名人、具有有趣臉部表情的人等)進行調整，借此創(chuàng)造出好看或是有趣的相片(例如包含目標臉部影像)。基于本發(fā)明的實施例，影像處理方法可用來調整來源臉部影像，使其在多個特征維度(例如兩張影像之間的比例、形狀、顏色、材質與發(fā)型等)上趨向使用者偏好的目標臉部影像。
[0069]此外，來源臉部影像可以在不同的相似強度下漸進地調整/改變/替換，以漸進地趨近偏好的臉部影像?；诒景l(fā)明，使用者可以簡易地調整原始相片中的來源臉部影像，并且在不同的相似強度下自動地產生趨近目標臉部影像的調整結果。
[0070]根據本發(fā)明用以提供一電子裝置，其包含儲存單元以及處理單元。儲存單元用以儲存來源臉部影像以及目標臉部影像。處理單元用以根據該目標臉部影像處理該來源臉部影像，其中該處理單元包含多個計算機可執(zhí)行指令以執(zhí)行前述實施例中的影像處理方法100/300/500/700。于一實施例中，電子裝置還包含使用者界面單元(例如觸控輸入面板、鼠標、鍵盤等)以及顯示單元。舉例來說，使用者界面單元可以用以選擇來源臉部影像以及目標臉部影像(一或多張)、指定欲調整的特征維度的組合以及指定相似強度(一或多個)，如前述實施例的詳細說明。顯示單元用來展示輸出臉部影像(一或多張)，例如圖4C所示的輸出臉部影像MGo或是圖8所示的多張輸出臉部影像IMGol?IMGo5。
[0071]雖然本發(fā)明已以實施方式揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何本領域具通常知識者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，當可作各種的更動與潤飾，因此本發(fā)明的保護范圍當視所附的權利要求書所界定的范圍為準。
【主權項】
1.一種影像處理方法，其特征在于，包含: 提供一來源臉部影像以及一目標臉部影像； 由該來源臉部影像以及該目標臉部影像分別擷取多個人臉特征； 根據該來源臉部影像以及該目標臉部影像的所述人臉特征分別產生多個特征維度； 將該來源臉部影像的所述人臉特征匹配至該目標臉部影像的所述人臉特征；以及在所述特征維度至少一者上調整該來源臉部影像的所述人臉特征以形成一輸出臉部影像，該來源臉部影像的所述人臉特征的調整是根據在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。2.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，所述人臉特征包含由該來源臉部影像以及該目標臉部影像擷取到的多個特征點、多個色彩值或多個亮度值。3.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，所述特征維度包含由該來源臉部影像以及該目標臉部影像的所述人臉特征所分析得到的臉孔邊界、臉部區(qū)域輪廓、臉部區(qū)域比例/位置、臉部紋理或皮膚色調。4.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，該來源臉部影像以及該目標臉部影像由相異的相片文件提供或是由同一個相片文件中相異的部分提供。5.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，形成該輸出臉部影像的步驟包含: 指定該輸出臉部影像以及該目標臉部影像之間的一相似強度；以及在全部所述特征維度上，根據該相似強度調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。6.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，形成該輸出臉部影像的步驟包含: 對于所述特征維度每一者，各自指定該輸出臉部影像以及該目標臉部影像之間的多個獨立相似強度；以及 在所述特征維度每一者上，分別根據所述獨立相似強度調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。7.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，還包含: 由所述特征維度中選擇欲調整的特征維度的一組合， 其中，當形成該輸出臉部影像時，屬于欲調整的特征維度的該組合中的所述人臉特征進行調整，未被選為該特征維度組合中的所述人臉特征保持與該來源臉部影像相同。8.根據權利要求7所述的影像處理方法，其特征在于，形成該輸出臉部影像的步驟還包含: 指定該輸出臉部影像以及該目標臉部影像之間的一相似強度；以及在被選擇的所述特征維度上，根據該相似強度調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。9.根據權利要求7所述的影像處理方法，其特征在于，形成該輸出臉部影像的步驟包含: 對于被選擇的所述特征維度每一者，各自指定該輸出臉部影像以及該目標臉部影像之間的多個獨立相似強度；以及 在被選擇的所述特征維度每一者上，分別根據所述獨立相似強度調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。10.根據權利要求1所述的影像處理方法，其特征在于，形成該輸出臉部影像的步驟包含: 在一系列的多個漸進相似強度下，漸進地形成一系列的多個輸出臉部影像， 其中，所述輸出臉部影像每一者是分別根據所述漸進相似強度每一者各自調整該來源臉部影像的所述人臉特征，使其趨近該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。11.一種電子裝置，其特征在于，包含: 一儲存單元，用以儲存一來源臉部影像以及一目標臉部影像；以及一處理單元，用以根據該目標臉部影像處理該來源臉部影像，其中該處理單元包含多個計算機可執(zhí)行指令以執(zhí)行一方法，該方法包含: 由該來源臉部影像以及該目標臉部影像分別擷取多個人臉特征； 根據該來源臉部影像以及該目標臉部影像的所述人臉特征分別產生多個特征維度； 將該來源臉部影像的所述人臉特征匹配至該目標臉部影像的所述人臉特征；以及在所述特征維度至少一者上調整該來源臉部影像的所述人臉特征以形成一輸出臉部影像，該來源臉部影像的所述人臉特征的調整是根據在相對應的特征維度上該目標臉部影像中相匹配的所述人臉特征。
【文檔編號】G06K9/46GK106033529SQ201510104675
【公開日】2016年10月19日
【申請日】2015年3月10日
【發(fā)明人】戴伯靈, 武景龍, 闕鑫地, 陳立承
【申請人】宏達國際電子股份有限公司