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美颜相机如何帮你磨皮祛痘？｜柴知道

柴知道  · 公众号  ·  · 2019-11-22 20:41

正文


现实中 的你长这样⬇️



美颜后 的你长这样⬇️


美颜相机如何定位你的痘痘？ 它是怎么帮你磨皮的？


视频 版


↓↓ 看完这个视频就知道了 ↓↓

↑↑ 信我，真的超级好看 ↑↑


图文版


你手机里的照片，本质上都是对现实空间进行采样后，得到的一系列点的合集。 每个点就是一个「 像素 」。



要想帮你美颜，相机先要在这些点中找到你那张 大脸 ，然后分辨出 正常的五官 ，以及 痘痘、皱纹等需要修掉的瑕疵 。 这个过程就是「 人脸识别 」，它主要通过检测的图像的「 灰度 」，也就是照片中的物体的亮度来完成。


以这张汪花生的照片为例。 放入空间坐标系中，他就变成了一个二维离散函数，x、y 是一个像素点的坐标，函数值 z 就是图像在该点的灰度。


很容易看出，在他面部和背景的交界处，以及五官的边缘处，灰度变化十分 剧烈 ；


而皮肤处的灰度变化就很 平缓 。


在美颜应用中，你和他脸上的痘痘，就是和周围部位灰度差异较大的点，如同一座座平地而起的火山。


所以理论上，只要检测到照片灰度的变化，再和数据库中已有的人脸灰度信息作比较，美颜应用就能够识别出人脸，找到痘痘，进行下一步处理。



找到痘痘之后，要如何祛痘呢？

最简单的思路当然是直接修改像素，把痘痘等瑕疵模糊掉，PS 中的「污点修复工具」就是类似的原理。 这种做法，叫「 空间域滤波 」。


空间域滤波的好处是可以 只处理人脸，不模糊背景 ；也不会在去除瑕疵的同时，把五官、面部以及头发边缘模糊掉。


但问题是，它需要对图片中的每个像素进行多次复杂的数学运算，运算量 巨大 。对现在动辄几千万像素的手机来说就不太合适了。

所以更巧妙的办法，就是利用数学上的 傅里叶变换 ，实现磨皮美颜。 这种方法，叫做「 频率域滤波 」。


如果只能用一句话介绍傅里叶变换的作用，那就是它能 把一个复杂波，还原成许多简单波的叠加 。

比如，给一段波形复杂的音乐做傅里叶变换，你就把它拆分成多个频率的声音相叠加的结果。 如果再对特定频率的声音做处理，就能玩出不同的音效。


给你的照片磨皮，也是类似的原理。

还是以这张图为例。照片上每个点的灰度值不同。将图片放入坐标系中，可以发现，在不同的位置，灰度变化的剧烈程度不同。衡量 灰度变化剧烈程度 的指标，叫做图像的 频率 。


像鼻子、皱纹、痘痘这些灰度变化 剧烈 的细节，就是 高频信息 ； 面部肌肤处灰度变化比较 平缓 ，属于 低频信息 。

所以祛痘和磨皮的本质，就是过滤掉特定的高频信息。

只要对这个图像灰度函数在横、纵两个方向各做一次傅立叶变换，就可以获得一张照片的 频谱图 ，其中的每一个点，都可以理解成一个频率不同的波。因此，我们就可以把照片看做是许多不同频率波的叠加。



频谱图上越靠近中心的点频率越低，四周的点就高频信息。 只要通过某种规则，去掉高频或低频信息，就可以对图像进行「魔改」。


比如 PS 中常用的 高斯模糊 ，就是过滤掉一部分高频信息后得到的，所以得到的图只有轮廓，没有细节。


在利用傅里叶变换拿到频谱图后，美颜应用就能「找到」你脸上的高频的痘痘和皱纹，再用滤波器过滤掉，然后将处理后的频谱图逆变换成正常图片，再和原始照片进行 合成 ，「磨」掉瑕疵，生成「照骗」。


由于频率域的特殊计算性质，频率域滤波所需的计算量很小，处理速度比空间域滤波不知道高到哪里去了。

当然，它也并非完美： 因为频率域滤波只能对一整张照片做处理，不能针对一个局部进行修改，可能会造成「 脸光滑了，但边也糊了 」的情况。


所以在实际应用中，美颜软件通常会将空间域和频率域滤波相结合。 比如一种常见的方式，就是先将图像分层，再具体针对不同的层，使用频率域滤波器或空间域滤波器。







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