通道面板和填充实现头发去背景

相信经常使用PhotoShop图像工具的图像处理高手们,一定有遇到过在人像图像的细小部位比较难处理的地方,例如人像的头发、眼睛、鼻子等等,但是有时候要给这些细小的部位去掉背景,这需要要有一些特别的步骡和技巧,才能达到事半功倍的效果。聪明的高手是不会用(”路径”)实现,而是利用通道面板和填充的关系可以更加快捷、简便。下面就来拿人像的头发去背景来介绍一下详细的操作方法与步骤(图1)。步骤一:打开首先PhotoShop图像工具,打开一个人像的图片。先把你要做好的地方拉出一个“路径”,记住的是除了细小的部分外都必需把“路径”拉仔细。…     

用于人像提取及半身像合成的生成对抗网络算法

利用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)进行标准上半身人像的合成,从普通人像照片中截取部分区域得到面部对齐后的标准化上半身合成图像,处理后的标准化人像实现了目标主体与背景的分离,可以有效地优化目标识别和分割算法的结果.图像的合成过程分为2个主要步骤,首先利用图像特征识别人脸并截取头部区域,然后以裁切后的头部区域为中心进行上半身人像的合成,得到人脸特征点及头部区域对齐后的上半身合成图像.该算法可以有效地从背景中分离人像区域,利用合成后的图像进行图像分割和评价,可以避免图像背景对于图像识别主体的干扰.通过自有数据集验证了该算法可以改善分割算法的精确度、召回率和F值,最终合成人脸图像的Facenet平均距离及标准差相比现有的人脸图像正则化算法均有减小,通过在CelebA及LFW等通用数据集上的验证测试,显示出算法具有良好的通用性和适应性,该算法可以广泛适用于人像照片的主体提取和人像合成,作为分割和识别等应用的前置步骤.     

修饰逆光人像

在逆光情况下拍摄人像照片,人物的头发可以被后方来的光线塑造得更具立体感。同时,合理利用逆光的背景,还可以为照片增光添彩。在拍摄逆光人像时,通常要使用反光板或者闪光灯补光,这样可以使得人像和背景同时获得正确的曝光。然而,在很多情况下我们手中并没有这些补光的设备,那怎么办呢?我们可以在拍摄时合理曝光,然后在后期通过软件处理,来达到我们想要的     

基于改进的模糊C均值聚类算法的人像照片背景替换

由于人像照片的复杂性及模糊C均值聚类算法(FCM)存在着计算量大等问题,将一种改进的模糊聚类方法(FFCM)运用于人像图像分割。再根据模糊分类后的人像照片,提出了适合于人像照片背景替换的目标提取方法。实验表明,这种方法能快速还原模糊分类后的人像目标,并使背景部分替换成其他颜色,从而实现人像照片的背景替换。     

复杂背景下的人像检测

提出了一种改进人像检测的方法，即在静态灰度图像中对差分得到的图像应用投影斜率，来增强对背景的鲁棒性，同时提出了将K-L模型应用于彩色图像定位检测中并结合Agent计算模型来提高搜索的速度的方法，与现有的算法比较有更好的适应性和快捷的速度，对应用研究有一定的指导意义，并在人像自动门禁系统和人像屏幕保护系统中取得了很好的应用效果。     

深度信念网络的二代身份证异构人脸核实算法

二代身份证人脸核实问题是指判断二代身份证人像和身份证使用者当前头像是否为同一人。具体来说,即将二代身份证模糊人像和实际在光照、背景等因素不可控环境下拍摄的若干张二代证使用者的视频人像作匹配,判断是否为同一个人。由于低分辨率模糊图像和清晰视频图像属于2种不同的图像模态,因此该问题属于异构人脸识别问题。考虑到跨模态人脸图像的差异,传统的特征抽取方法很难抽取判别性特征来描述不同模态图像,使得传统方法难以达到精准辨别。针对这个问题,提出了一种新的基于深度学习的解决方法,其基本思想是通过深度信念网络(DBN)的非监督贪心逐层训练来提取人脸图像的高层特征,结合传统的图像预处理和相似性度量技术,达到人脸核实的目的。通过在256人的真实二代证数据集上和传统特征降维方法 PCA、LDA进行比较,证实了所提出方法在准确率上相比PCA有约12%的提升,相比LDA有约8%的提升。实验同时表明,针对数据量增大的情况,基于深度学习的解决方法要优于传统的人脸识别方法。     

基于多级跳跃残差组的运动人像去模糊网络

为解决复原后的运动模糊人像图像的轮廓模糊、细节丢失等问题，提出了基于多级跳跃残差组生成对抗网络（GAN）的运动人像去模糊方法。首先，改进残差块以构造多级跳跃残差组模块，并改进PatchGAN的结构以使GAN能够更好地结合各层的图像特征；其次，使用多损失融合的方法优化网络，从而增强重建后图像的真实纹理；最后，采用端到端的模式将运动模糊的人像图像进行盲去模糊操作，并输出清晰的人像图像。在CelebA数据集上的实验结果表明，相较于DeblurGAN(DeblurGAN)、尺度循环网络（SRN）和MSRAN(Multi-ScaleRecurrentAttention Network)等基于卷积神经网络（CNN）的方法，所提方法的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别至少提高了0.46 dB和0.05；同时，所提方法的模型参数更少，修复速度更快，且复原后的人像图像具有更多的纹理细节。     

从微软“不厚道”说起——系统“零件”恢复基本方法

有人曾感慨：未知的电脑故障数目几乎和。的倒数相等……偌大的一个Windows，不时地来一些小打小闹的故障当然是在所难免!都说要成为电脑高手，然而不同的人会用不同的方法步骤来解决问题，于是也就有了菜鸟、老鸟、高手之分。其实，老鸟或高手与菜鸟的最大区别就是：他们对所发生的一切拥有了思考的权利!     

基于颜色和形态的标准人像分割方法

本文提出了一种利用颜色和形态的人像分割方法。首先把彩色图像从RGB转换到YIQ颜色空间,提取与人像相关的Ⅰ分量图像,通过对整幅Ⅰ分量图像进行扫描,确定人像的位置和边缘,然后对Ⅰ分量图像进行阈值化处理,提取Ⅰ分量图像中的人像区域。最后,利用形态运算得到完整的人像区域二值化图,从而实现人像与背景的完全分割。实验证明,该方法能有效地分割彩色图像中的人像匹配。     

一种由粗到细的头发分割方法

从图像中提取出头发区域,能够为头发分析、发型趋势预测等任务提供有利的线索.但是,头发的类内模式非常复杂,并且它与其他物体类间也常因光照复杂、表观特征相似等因素而难以分离.因此,头发分割是一个非常具有挑战性的问题.为了一定程度地解决这些问题,提出了一种由粗到细的头发分割方法.首先,该方法利用最新提出的利用视点进行主动分割(active segmentation with fixation,简称ASF)的方法,粗略提取头发分割的候选范围,保证头发区域的高召回率(准确率也许较低),并由此排除大部分与头发区域难以分离的背景区域;然后,利用特定于当前图像的头发类别信息,使用图割(graph cuts,简称GC)法在限定的范围内进行更加精细的分割.具体地,采用均值漂移(mean shift,简称MS)方法对输入图像进行区域的过分割;然后,利用贝叶斯方法选择一些可靠的、有较大概率属于头发或背景的“种子区域”,针对头发和背景的种子区域,采用支持向量机(support vector machine,简称SVM)在线学习头发和背景的分类器,并将其用于预测每个像素或区域属于头发或背景的概率;最后,将得到的概率用以GraphCuts 的初始化,求解得到最终的头发分割结果.实验结果表明,所提出的头发分割方法能够超越当前提出的头发分割方法.为了验证方法的可推广性,对其进行了一定扩展,并在马、汽车、飞机这3 个类别的公开数据库上作了评测,取得了较好的性能.     

拒绝塑料脸 保留皮肤质感的磨皮方法

满大街的化妆品广告中,代言明星那毫无瑕疵的皮肤不知羡煞多少人,虽然我们都知道,这完美无暇的皮肤99.99%是要靠PS,但也绝对是出自PS高手。对于一般摄影爱好者来说,自己拍摄的人像在皮肤的处理上就很难跟广告海报相比,使用一般的图像处理软件磨皮,轻则降低了皮肤的细节质感,重则成了溜光水滑的塑料布。其实高手的招数也不难学,下面就来看看完全保留皮肤质感的磨皮手段吧。     

复杂地铁人流环境下多视角模糊人像鉴定技术

由于监控拍摄到的人像整体模糊、分辨率低,不易鉴定辨别,因此提出了复杂地铁人流环境下多视角模糊人像鉴定技术。根据整体视觉系统与经典三色信号之间的存在性对数关系,确定模糊图像的三色适度取值,获得有效的图像光照补偿处理,其次通过进项去噪和分辨率重置剔除图像中冗余信息,来保证还原图像的精准度,随后使用基于简单时态网络(Simple Temporal Network,STN)的三维人脸矫正技术,矫正人像姿态以及角度,最后将经过处理的图像输入至支持向量机LIBSVM中,建立人像模型的底层数学模型,通过目标函数值完成鉴定。仿真结果证明,所提方法可以有效对模糊人像进行矫正鉴定,且具有精准度高、过程简单的优点。     

环境人像大制作

外景人像是最考验摄影师的题材,不仅前期拍摄中要充分考虑人物和背景的关系,后期调整中还要多方兼顾。本期糖水人像栏目中,以四张秋冬季外拍的环境人像为例,来介绍如何根据照片的特点进行美化和处理。     

图像边缘提取在身份证人像采集系统中的应用

利用图像的边缘检测与提取技术自动识别照片的人像位置，判别并修正背景颜色、皮肤色彩范围、灰度偏差等人像信息，使之符合居民身份证制证用数字相片的样式规定和要求。这一技术在应用中取得了令人满意的成绩，尤其是其对特殊人群的照片处理有着非常显著的效果，是数字照片合格率准确性、稳定性和有效性的有利保证，也使得人像信息检测的自动化、智能化、批量化成为可能。     

挖掘脑部医学图像序列相似模式

随着脑部疾病(尤其是脑瘤)发生率的逐年上升，通过挖掘脑部医学图像来发现知识对辅助医生的诊断变得越来越重要.图像挖掘是数据挖掘的重要分支，它不仅仅是数据挖掘简单的扩展到图像领域，而是一个多学科交叉的研究方向周像的聚类和相似性搜索是图像挖掘的两个非常重要的领域．针对医学图像数据库引入了图像序列相似模式(ISSP)的概念，对于各自包含一个图像序列的两个对象，ISSP是指隐藏在他们中的最长相似连续子模式．这些模式在医学图像中是很有意义的，因为对医生来说两个对象相似要比两个图像相似更有意义．设计了新的基于领域知识指导下的算法来发现可能性占位(Pso)和ISSP以支持相似性索引．实验表明，该研究对医生的辅助诊断有比较好的效果．     

各取所需话“抠图”——Photoshop抠像技法分析比较

掌握了前两篇的四种抠图技法，我们在照片处理过程中对提取人像、物件或某一部分图像基本上可以得心应手，手到擒来了。但仍会有些意外，如图1，一张揉皱了的图案纸，你在设计中要求提取红色条纹马的图案，是图形与背景的整体剥离而不是轮廓的抽取．也就是要剔除皱纹，套用前四种方式似乎都不理想，这里我们再介绍一种通道计算法，运用图像每个通道的特性，便捷地获取对象的选区。     

深色边框眼镜的检测与定位

在确定了人脸区域的荩础上，结合眼睛的定位，利用人像脸部区域的投影图等几个统计量，判断人像是否佩戴眼镜，并对眼镜进行定位。同时，要求图像中的人脸没有很大的旋转角度，即要求人像要直视镜头。     

给你一双慧眼，液晶显示器选购并不难

古今LCD显示器选购集大成者，皆有很深的技术背景，兼有超强的市场经验，亦对上游资源亦了若指掌。出手稳、准、狠，方可购到称心如意的显示器。可此种高手集多种技艺为一身，非寻常百姓可比。难道寻常百姓购买显示器．就一定要受不法商家愚弄吗？小编虽难博古通令，但因工作关系．对LCD显示器资源和技术有所了解．现将选购要素介绍给大家．以达到普通人速成高手之目的。[编者按]     

如虎添翼——浏览器插件及附件

也许你没有注意到，高手的IE工具栏下有N多图标，让高手在上网浏览时随心所欲。的确网络是个大宝库，从文本到图片、音乐、视频，各种资料汇成了这个包罗万象的精彩网络世界；但是对于浏览器本身，一般情况下只能为你提供一些最基本的功能，无法帮你进行更深入的工作．例如快速搜索翻译网页内容等。当然有必要要和高手一样上网冲浪，当然也要自己的IE工具栏里有许多工具做帮手。呵呵．这些帮手就是今天我们要说的浏览器插件和附件。也许你并不清楚．但觉得不可没有哦！下面我们来一起看看吧！     

人像精修实例指南（上）

学习后期,大家往往都是从教程开始,但总有很多人按部就班,记了很多的操作步骤和数据,可真要抛开教程独立制作时,却依然无从下手。其实学习教程一定要做到举一反三,学的是方法是经验,而不是去死记步骤和数据。从本期开始,我们将用两期的专题来为大家介绍人像摄影后期的制作实例,从外景婚纱、个人写真到影棚商业人像,让我们来看看职业修图师的一些经验之谈。