随着经济的发展,生活水平的进步,摄影行业的规模持续增长,其中的人像摄影主要包括婚纱摄影、儿童摄影、全家福等,市场需求量增长趋势明显。人像摄影的后期影像处理,主要针对的是人脸和人体皮肤的美化。大规模的影楼照片和个人照片需要专业的、快速的、参数自适应的自动美肤算法进行处理。现在市面上商业或开源的修图算法存在几大弊端,美颜过度导致皮肤失真,纹理无保留,需要人工干预调整参数无法实现自动化,无法针对全身皮肤区域进行整体美化。针对上述问题,本文工作的主要内容如下:1)设计了参数自动调整的皮肤美化模型的关键步骤,包括人脸兴趣区域提取、人脸肤质评价、人体皮肤分割、全身皮肤美化,对各算法进行了实现和评估。2)设计并实现了基于U-Net++和主体定位的皮肤分割算法,先进行人体区域分割,再在人体区域内进行皮肤分割,算法准确率和效率高于其他对比方法。3)基于人脸关键点对齐算法,提取额头、左脸颊、右脸颊、下巴四个兴趣区域。将人脸兴趣区域和人体皮肤区域求交集,得到人脸皮肤。将人脸肤质的四个指标,肤色、皱纹、毛孔、油光,分别定义四个等级,基于ResNet对数据集进行训练和测试,再按四个兴趣区域的权重计算得到肤质分类,构建了人脸肤质评价模型。4)针对肤质的评价指标建立了皮肤美化模型,优化了美肤算法中关键的磨皮算子、去油光算子、美白算子,根据人脸肤质的分类结果,自适应匹配参数进行人脸和全身皮肤美化,然后将输出图像再次进行肤质分类,验证算法是否将二、三、四级肤质美化到一级肤质,定义并计算了模型的有效作用率。本文的实验结果表明,基于主体识别的皮肤分割算法平均准确率高于96%,基于兴趣区域的肤质分类算法平均准确率高于88%,基于皮肤分割和肤质评价的参数自适应美肤模型的有效作用率高于95%。专业修图师对美肤前后的测试集进行盲测评分,结果也显示了本文算法的有效性。本文提出并实现的算法模型对相关研究和行业应用有参考意义和使用价值。