今天将主要介绍基于GPUImage实现美颜滤镜的原理和思路。图玩智能科技为企业提供更稳定更优质的美颜产品及服务，欢迎咨询www.toivan.com
GPUImage
GPUImage 是一个开源的基于GPU的图片或视频的处理框架，其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果。有了它，添加实时的滤镜只需要简单地添加几行代码。下面的例子是以摄像头的数据为源，对其实时地进行反色的操作(类似相片底片的效果)：
利用GPUImage对摄像头数据添加滤镜的示例2.1
其实美颜也是一样，如果有这么一个美颜的滤镜（姑且叫做GPUImageBeautifyFilter)，那么只需要把示例2.1中的GPUImageColorInvertFilter替换成GPUImageBeautifyFilter即可。我们只需要做一个GPUImageBeautifyFilter就能实现实时美颜了，问题来了，到底什么算是美颜呢？我的理解是，大家对于美颜比较常见的需求就是磨皮、美白。当然提高饱和度、提亮之类的就根据需求而定。本文将着重介绍磨皮的实现（实际上GPUImageBeautifyFilter也实现了美白、提亮等效果）。
磨皮
磨皮的本质实际上是模糊。而在图像处理领域，模糊就是将像素点的取值与周边的像素点取值相关联。而我们常见的高斯模糊 ，它的像素点取值则是由周边像素点求加权平均所得，而权重系数则是像素间的距离的高斯函数，大致关系是距离越小、权重系数越大。下图3.1是高斯模糊效果的示例:
高斯模糊效果示例3.1
如果单单使用高斯模糊来磨皮，得到的效果是不尽人意的。原因在于，高斯模糊只考虑了像素间的距离关系，没有考虑到像素值本身之间的差异。举个例子来讲，头发与人脸分界处（颜色差异很大，黑色与人皮肤的颜色），如果采用高斯模糊则这个边缘也会模糊掉，这显然不是我们希望看到的。而双边滤波(Bilateral Filter) 则考虑到了颜色的差异，它的像素点取值也是周边像素点的加权平均，而且权重也是高斯函数。不同的是，这个权重不仅与像素间距离有关，还与像素值本身的差异有关，具体讲是，像素值差异越小，权重越大，也是这个特性让它具有了保持边缘的特性，因此它是一个很好的磨皮工具。下图3.2是双边滤波的效果示例：
双边滤波效果示例3.2
对比3.1和3.2，双边滤波效果确实在人脸细节部分保留得更好，因此我采用了双边滤波作为磨皮的基础算法。双边滤波在GPUImage中也有实现，是GPUImageBilateralFilter。
根据图3.2，可以看到图中仍有部分人脸的细节保护得不够，还有我们并不希望将人的头发也模糊掉（我们只需要对皮肤进行处理）。由此延伸出来的改进思路是结合双边滤波，边缘检测以及肤色检测。整体逻辑如下：
磨皮处理逻辑图3.3
Combination Filter是我们自己定义的三输入的滤波器。三个输入分别是原图像A(x, y),双边滤波后的图像B(x, y），边缘图像C(x, y)。其中A,B,C可以看成是图像矩阵，(x,y)可以看成其中某一像素的坐标。Combination Filter的处理逻辑如下图：
Combination Filter逻辑图3.3
下面是主要的shader代码：
combination filter的shader代码3.4
Combination Filter通过肤色检测和边缘检测，只对皮肤和非边缘部分进行处理。下面是采用这种方式进行磨皮之后的效果图:
最终磨皮效果图3.5
对比3.5与3.2，可以看到3.5对人脸细节的保护更好，同时对于面部磨皮效果也很好，给人感觉更加真实。
来源：oschina
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