美颜相机是怎么美颜的？

我国的美颜相机堪称世界邪术之一，可以让你自己都不认识自己，美出新高度，特别是青春期长痘人士的福音！那么美颜是定位你的痘痘，又是怎么帮你磨皮的呢？你手机里的照片‌‌本质上都是对现实空间进行采样之后得到的一系列点的合集，每一个点都是一个像素。‌‌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”，‌‌它主要通过检测图像的灰度，也就是照片中物体的亮度来完成。‌‌理论上只要检测到照片灰度的变化，在和数据库中已有的人脸灰度信息做比较，‌‌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用类似的原理，‌‌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、面部以及头发的边缘模糊掉。但问题是他需要对图片中的每一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，那就是他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，你就能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。照片上每个点的灰度值不同，把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，面部皮肤处灰度变化比较平缓就属于低频信息。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里叶变化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，‌‌所以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，‌‌四周的点就是高频信息，‌‌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之后，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，‌‌然后把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，磨掉瑕疵生成照片。‌‌

由于频率域的特殊计算性质，频率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。当然他也并非完美，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滤波相结合。比如一种常见的方式，就是先把图像分层，‌‌在具体针对不同的层使用频率域滤波器或者空间域滤波器。而在没有智能美颜的原始社会，因特网上也流传着一种类似的“高低频磨皮”方法，就是把图像信息简单地看作高频和低频两部分，‌‌然后在ps中用高斯模糊等工具处理高频图层中的瑕疵，‌‌再修改低频图层中的肤色，同时保留人脸和五官的边缘，‌‌最后把两个修改好的图层一融合，‌‌一张纯手工无添加的美颜照片就诞生了。