基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用。

     for (Y = 0; Y < Height; Y++)
    {
        LinePS = Src->Data + Y * Src->WidthStep;
        LinePD = Skin->Data + Y * Skin->WidthStep;
        for (X = 0; X < Width; X++)
        {
            if (LinePS[0] >20 && LinePS[1] > 40 && LinePS[2] > 50)  //    皮肤识别有很多算法，但没有一个能完美的包含所有的皮肤区域，我认为宁愿多处理一些非皮肤                                                                           区域，也比少处理更合理些
                LinePD[X] = 255;                                    //    为什么取这些数据，我只能告诉这些数据是前人的一些经验没有什么数学公式来推导和证明的
            LinePS += 3;            
        }
    }                                                               //    以上处理得到的是硬边界，直接使用会到底结果图有较为明显的痕迹，因此可使用模糊平滑下

        for (Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            LinePS = Src->Data + Y * Src->WidthStep;
            LinePD = Dest->Data + Y * Dest->WidthStep;
            LinePM = Mask->Data + Y * Mask->WidthStep;
            for (X = 0; X < Width; X++)
            {
                Alpha = LinePM[0]; 
                if (Alpha != 255)
                {
                    InvertAlpha = 255 - Alpha;                                         //    AlphaBlend的混合过程,使用DIV255来提高速度
                    LinePD[0] = Div255(LinePD[0] * Alpha + LinePS[0] * InvertAlpha);    //  Blue分量
                    LinePD[1] = Div255(LinePD[1] * Alpha + LinePS[1] * InvertAlpha);    //    Green分量    
                    LinePD[2] = Div255(LinePD[2] * Alpha + LinePS[2] * InvertAlpha);    //    Red分量
                }
                LinePS += 3;                                                            //    移动到下一个像素，24位                
                LinePD += 3;
                LinePM++;                                                               //    移动到下一个Mask值
            }
        }

/// <summary>
/// 实现图像的磨皮。
/// <param name="Src">需要处理的源图像的数据结构。</param>
/// <param name="Dest">需要处理的源图像的数据结构。</param>
/// <param name="DenoiseMethod">磨皮的算法，0为双边磨皮，1为均方差磨皮。</param>
/// <param name="DenoiseLevel">磨皮的程度，有效范围[1,10]，数据越大，磨皮越明显。</param>
/// <param name="WhiteMethod">美白的算法，0为Log曲线美白，1为色彩平衡磨皮。</param>
/// <param name="NonSkinLevel">美白的程度，有效范围[1,10]，数据越大，美白越明显。</param>
///    <remarks>原图、目标图必须都是24位的。</remarks>
IS_RET __stdcall SkinBeautification(TMatrix *Src, TMatrix *Dest, int DenoiseLevel, int WhiteMethod, int WhiteLevel)
{
    if (Src == NULL || Dest == NULL) return IS_RET_ERR_NULLREFERENCE;
    if (Src->Data == NULL || Dest->Data == NULL) return IS_RET_ERR_NULLREFERENCE;
    if (Src->Width != Dest->Width || Src->Height != Dest->Height || Src->Channel != Dest->Channel || Src->Depth != Dest->Depth) return IS_RET_ERR_PARAMISMATCH;
    if (Src->Channel != 3) return IS_RET_ERR_NOTSUPPORTED;
    if ((DenoiseLevel < 1 || DenoiseLevel > 10)) return IS_RET_ERR_ARGUMENTOUTOFRANGE;
    if ((WhiteMethod != 0 && WhiteMethod != 1) || (WhiteLevel < 1 || WhiteLevel > 10)) return IS_RET_ERR_ARGUMENTOUTOFRANGE;

    IS_RET Ret = IS_RET_OK;

    TMatrix *Skin = NULL, *Y = NULL, *Cb = NULL, *Cr = NULL, *YY = NULL;
    unsigned char *Table = (unsigned char *)IS_AllocMemory(256, true);        
    Ret = IS_CreateMatrix(Src->Width, Src->Height, Src->Depth, 1, &Skin);                //    分配皮肤区域的内存
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;

    Ret = IS_CreateMatrix(Src->Width, Src->Height, Src->Depth, 1, &Y);
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;

    Ret = IS_CreateMatrix(Src->Width, Src->Height, Src->Depth, 1, &Cb);
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;

    Ret = IS_CreateMatrix(Src->Width, Src->Height, Src->Depth, 1, &Cr);
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;

    Ret = IS_CreateMatrix(Src->Width, Src->Height, Src->Depth, 1, &YY);
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;

    Ret = RGBToYCbCr(Src, Y, Cb, Cr);                                                             // 第一步： 将RGB转换到YCbCr空间
    if (Ret != IS_RET_OK) goto Done;
    
    int SpaceError = 10 + DenoiseLevel * DenoiseLevel * 5;

    Ret = LeeAdditvieNoiseFilter(Y, YY, max(Src->Width, Src->Height) * 0.02, SpaceError);        //    第二步：对Y分量进行加性噪音的去除
    if (Ret != IS_RET_OK)  goto Done;

    Ret = Sharpen(YY, YY);                                                                       //    第三步：对处理后的Y分量进行锐化
    if (Ret != IS_RET_OK)  goto Done;

    YCbCrToRGB(YY, Cb, Cr, Dest);                                                                //    第四步：将图像从YCbCr空间转换会RGB空间

    if (WhiteMethod == 0)
    {
        for (int V = 0; V < 256; V++)
        {
            //  Table[V] = .........
        }
    }
    else if (WhiteMethod == 1)
    {
        for(int V = 0; V < 256; V++)
        {
            //  Table[V] = ............
        }
    }

    Ret = Curve(Dest, Dest, Table, Table, Table);                              //    第五步：在RGB空间对磨皮后的图进行美白处理
    if (Ret != IS_RET_OK)  goto Done;

    Ret = GetRawSkinRegion(Src, Skin);                                         //    第六步：分析图像大概的皮肤区域
    if (Ret != IS_RET_OK)  goto Done;

    Ret = BlendImageWithMask(Src, Dest, Skin);                                 //    第七步：对全局磨皮、美白后的图和原始图按照属于皮肤区域的程度进行混合
    if (Ret != IS_RET_OK)  goto Done;

Done:;
    IS_FreeMatrix(&Skin);                                                      //    注意释放内存
    IS_FreeMatrix(&Y);
    IS_FreeMatrix(&Cb);
    IS_FreeMatrix(&Cr);
    IS_FreeMatrix(&YY);
    IS_FreeMemory(Table);
    return IS_RET_OK;
}