采用多重特征蒙板的人像皮肤美化技术

为了解决现有人像皮肤美化技术中出现的细节模糊以及特征丢失问题,提出一种基于构建多重特征蒙板的人像皮肤美化技术.第一重蒙板为利用高反差保留和强光迭加构建的面部显著瑕疵特征蒙板,基于该蒙板可预先去除人像面部的显著瑕疵;第二重蒙板为利用肤色检测构建的人像背景特征蒙板;第三重蒙板为利用Face++算法构建的面部关键区域特征蒙板;第二、三重蒙板的结合使用可以解决人像的背景特征及面部关键区域特征由于后续滤波处理而变模糊的问题;第四重蒙板为利用高反差保留构建的面部立体视觉控制蒙板,该蒙板可在之前的皮肤美化处理基础上还原人像的面部立体视觉特征.实验结果表明,该技术使用较小的皮肤美化系数即可去除瑕疵,并能在皮肤美化系数较大的情况下保留人像关键区域以及立体细节等真实感信息特征,从而解决人像皮肤美化过程中细节清晰度与瑕疵去除程度无法兼得的矛盾,最终达到人像美化的目的.

基于图像颜色和纹理特征的成品茶种类与等级识别

为实现成品茶种类和等级的自动识别,文章提出了基于茶叶图像颜色特征和纹理特征的分类方法,使用量化的颜色直方图法提取图像颜色特征,使用灰度共生矩阵法提取图像纹理特征,合并两类特征后导入支持向量机分类器,从而实现对茶叶种类和等级的自动识别。结果表明,使用该算法识别不同种类茶叶的准确率都在95%以上,具有卓越的分类性能,同时,在多数情况下,使用该算法识别同种类不同等级成品茶的准确率也在95%以上,对于部分难以区分的情况,总准确率也超过88%。综上,文章提出的算法能够较好的实现成品茶的种类和等级划分,为茶叶分类的自动化实现提供了新的思路和应用技术。