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得益于低价的图像获取设备的出现和计算机技术的迅猛发展,以及游戏、影音和人机交互应用领域需求的不断提高,人脸图像的表情和艺术风格迁移方法受到研究人员愈加广泛的关注。自然人脸图像受多种因素的影响具有很强的模式多样性,这使得非专业人员进行人脸图像迁移时极富挑战性。本文在研究人脸图像的频域特性基础上,提出了新的人脸图像表情迁移和艺术风格迁移方法,主要的创新性研究成果如下:(1)提出一种基于快速傅里叶变换和修正泊松图像编辑的彩色人脸表情迁移方法。该方法利用源对象个性化的表情细节信息来合成逼真的目标对象彩色脸部表情图像。首先,计算源对象中性与非中性表情归一化的相对形状位移,利用该相对位移来生成目标对象非中性表情形状,形变源对象的非中性表情和目标对象的中性表情输入图像到生成的目标对象非中性表情形状下,形变之后的目标对象没有包含任何表情纹理信息;然后,选择YUV彩色空间将形变后的表情图像的亮度(Y通道)和色度(U和V通道)成分分开,在Y通道,用快速傅里叶变换将源对象非中性表情形变图像转换到频域,通过分析频率分布来提取源对象的表情细节;最后,提取的表情细节通过修正泊松图像编辑的方法平缓的迁移到形变后的目标对象上,将Y通道的迁移结果和形变后的目标对象在U和V通道的结果相结合,合成目标对象的彩色表情图像,该方法合成效果逼真,并有效的降低了光照和肤色差异对合成效果的影响。(2)提出一种基于多频增益分析的人脸图像艺术风格化方法。首先,给定一幅自然场景人脸图像和具有一定艺术风格的样例人脸图像,假定输入图像和样例图像有相似的姿态和脸部表情,建立输入图像和样例图像之间的稠密对齐,输入图像的每个像素点都和样例图像一一对应;然后,对输入图像和样例图像分别使用快速傅里叶变换进行多频分解,在每个对应的频段分别计算艺术风格增益,通过增益实现样例图像到输入图像的艺术风格迁移;最后,进行背景的迁移,直接使用样例图像的背景代替输入图像的背景,该方法使得人们很容易生成逼真的具有特定风格的人脸图像。