简单探讨可牛影像软件中具备肤质保留功能的磨皮算法及其实现细节。

     在几年前写的一篇关于BEEP的文章时，我曾经说过Beep的去噪做用能够用于磨皮，而且给出告终论BEEP比可牛和美图等的效果要更为好，如今看来，那个结论确实是太为夸张和固定了。不一样的人的审美观不一样，同一我的在不一样时段审美观也会有所差别，如今看来，我到时以为可牛影像的带有肤质保留效果的磨皮更加天然，也更加符合实际的状况。

     在前段日子里，又随意的百度了下PS的磨皮教程，看到了不少的曾经看过的例子，也看到了一些当时不觉得然的文章。其中就包括http://www.missyuan.com/thread-468975-1-1.html这里讲的流程，由于看到其第二步为：

     二、用插件磨皮

        这一步很重要，直接影响最终效果，磨光一些，不要担忧纹理。

        平湖老师可能用的NeatImage，我这里使用的是Portraiture， 把红框内的滑块都拉到最大。

      当时本身没有NeatImage，也未安装Portraiture，因此对这个教程就不觉得然了。

     当我再次浏览此教程时，终于耐下心本身试验了下， 虽然我仍是没有安装NeatImage和Portraiture，可是能够直接用PS自带的表面模糊来替代，虽然效果会有所不一样，可是却不影响算法的核心效果。事实再次证实一个真理：别人讲一千遍好，不如本身都一次感觉深。

     那么这个教程的一个最关键的效果就是磨皮的同时保留了肤质，很相似于可牛影像的效果，而屡次的实践证实，可牛软件100%也是采用了相似的过程。

     咱们把那个教程的简单操做步骤列表以下：

　　一、复制一个图层，咱们定义改层名字为HighPass

     二、用插件对HighPass层磨皮；

     三、应用图像，模式选择减去，缩放值为1，误差128;

     四、更改HighPass层混合模式为线性光，不透明度合适取值。

     五、对HighPass层进行高斯模糊，模糊半径0.5-2左右。

　　基本就这样收工了，彷佛没有什么高深复杂的东西。

　  至于效果：咱们用几幅实际的图像来测试下（第二步用表面模糊来代替）。

            

　　　　　　　　        原图　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　去斑须要的纹理图　　　　　　　　　　　　　　　　结果图（表面模糊参数半径=10，阈值=16）

             

         　　　　　　　　　　　　原图　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　去斑须要的纹理图　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　结果图（表面模糊参数半径=10，阈值=50）

      为了程序的实现，咱们对每一个步骤都进行对应的分析，为方便，咱们假定原始图像层为Src层。

      （1）复制图层： 这个没啥好说的，无非是分配一个一样大小的内存，而后memcpy 函数复制 Src到HighPass层。

　　　　　　　　　　HighPass= Copy(Src);

      （2）对HighPass层磨皮：这个算法能够选择：表面模糊、导向滤波、双边滤波、各向异性扩散、BEEP、局部均方差、Domain transfer、 Adaptive Manifolds、 Local Laplacian Filters等任何具备保边效果的EPF-Filter，这里很少说。

　　　　　　　　　表达式为：  HighPass = EPF-Filter(HighPass);

      （3）应用图像：这里的界面看上去彷佛很复杂，那代码是否是很复杂呢，其实代码简单的吓人，就是下面的计算公式：

　　　　　　　　HihgPass = HighPass - Src + 128;

            看上去这个公式是否是很熟悉，不错，这个和高反差保留的算法是如出一辙的，只是Photoshop内嵌的高反差保留用的是高斯模糊，这里用的是EPF滤波器而已。

       (4) 从编程角度来讲，要把上述过程的第四步和第五步调换顺序，不然会获得错误的结果，所以这里第四步是：

　　　　　　　HighPass = GuassBlur(HighPass, Radius);

　　　　其中Radius为高斯模糊的半径。

        (5) 进行图层混合： 线性光混合的计算公式也很简单：

　　　　　假定两个相邻图层X和Y，X在下方，Y在上方，X与Y混合，则X是基色，Y是混合色，X与Y混合获得的颜色是结果色Z，对于线性光混合模式，其计算公式为：

　　　　　　　　　 Z = X + 2 * Y - 256;　　　　(原先觉得是  - 255，后用PS CS6验证是 - 256）

　　　　　不透明度的计算公式就更为简单，若是Opacity表示Y的不透明度，则合成公式为：

   　　　　　　　　Z = (X * (100- Opacity) + Y * Opacity ) / 100;

　　　　　那么两个综合在一块儿的计算公式为：

　　　　　　　　　　Z =  (X * (100- Opacity) + (X + 2 * Y - 256)* Opacity ) / 100;

      综合上述五个步骤，最后的计算公式即为：

　　　　　　Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100 ;

     总的来讲，这个算法并无什么特别复杂的地方，其关键的恢复皮肤质感的步骤是第四步的高斯模糊，这个模糊的半径通常越大，质感越强，可是太大，磨皮效果就没有了，所以，这里须要把握合适的度，通常半径在0.5-2之间比较合适。

     至于为何用了这个高斯模糊就能够恢复图像的质感，我其实也是有些想法的，不过目前还不成熟，暂时无论他，知道结果而无论原因有的时候也是一种幸福。 

     再来讲说算法的参数问题吧，做为如今APP上美颜必备的这个功能，每一个APP都但愿给用户呈现出更少的更傻瓜（智能）的参数，在本过程当中，好比第二步，必然有不少可选的参数配置：若是选用表面模糊，则须要肯定半径及阈值；若是使用导向滤波，则通常也须要半径参数。如何根据用户UI中的参数（好比磨皮程度）来肯定对应的内部的参数，就须要针对每一个不一样的滤波器来作屡次的调试和实验，这个并没有固定的法则可遵循。 

     再如第三步应用图像中常数128，其实也不必定是个定值，若是把他调大，则处理后的图像总体偏亮，调小则图像偏暗。

     第五步的图层的不透明度参数也是一个道理，若是不透明度值越大，则图片总体的斑点可能会偏多，偏小，那么图像又会过于模糊，也许取个50%是个不错的选择吧，或者本身根据处理的纹理图的某个指标作个算法更好吧。

     算法速度方面其实主要取决于第二步，也就是EPF滤波器，这个就是个各显神通的好地方，很少言。

　　其次就是高斯模糊的计算，高斯模糊必然有浮点计算，这对于手机等其余硬件，多是个硬伤。而若是用方框模糊或者线性模糊等代替，则存在一个问题就是模糊的最小幅度即半径为1时，纹理恢复的效果都有点过，特别是在个人程序中，高斯模糊的计算用了差很少占了整个用时的1/3.

     若是看下这个的流程，能够认为美图里的任何一个磨皮算法都只是进行了该流程的第二步就为止了，若是他在加上后续的处理，也必定能有和可牛相似的效果。

     最后鄙视下可牛和美图程序的磨皮算法的速度吧（我指的是PC上程序的速度）：

     我用的基于局部均方差的磨皮方式外加锐化等过程的耗时针对上面第二幅所谓的美女平均耗时约 35ms(基于表面模糊），25ms(基于均方差）；

     而可牛或者美图我估计感受了，至少要有1000ms左右。

　　那么相似的PS教程好比这里：http://www.psjia.com/photoshop/photops/2012/0106/3891.html 的一下几个过程算法其实也很简单，而且也有着至关不错的效果，而若是从实现上考虑也就只要一下几个过程：

Invert(Src, Dest);
HighPass(Dest, Dest, 10);
GuassBlur(Dest, Dest, 1);
BlendImage(Src, Dest, Dest, BlendMode::Overlay, 255);

　　最后咱们来比较下可牛、美图、本文的处理效果：

    

　　　　　　　　　　　　　　　　　　原图　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　美图秀秀的智能模糊 程度深

     

　　　　　　　　　　　　可牛的磨皮 力度5　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　本文的磨皮效果

　  能够看出，本文的效果和可牛的很是接近，能够说明可牛也采用的该算法。

     附上一个按照所谓平湖法的流程的作的一个测试程序： 　　仿可牛磨皮特效.rar

 

 

****************************做者： laviewpbt   时间： 2015.8.6    联系QQ:  33184777 转载请保留本行信息**********************