磨皮是美颜sdk最基本的功能之一。通常，我们人脸上或许有许多痘痘和一些暗色粗糙皮肤，而美颜的目的就是尽可能使痘痘消失，暗色皮肤变白，使粗糙变细腻，从而达到美颜的效果，这个过程基本上就是美颜磨皮的过程。但是想要实现磨皮，需要依靠一些滤波算法，今天，我们就来盘点一下，美颜sdk磨皮中可能会用到的滤波算法。

一、表面模糊

这个算法算是PS中的一个功能，具有较好的保边作用，它的算法实现比较简单，

其作用是在保留图像边缘的情况下，对图像的表面进行模糊处理。在对人物皮肤处理上，它比接下来即将介绍的高斯滤波更为有效。因为高斯滤波在使人物贫富光洁的同时，也将一些边缘特征如脸部的眉毛、嘴唇等给模糊了，不得不用蒙版再次抹去这些地方的模糊部分。

二、双边滤波

双边滤波在图像处理领域中有着较为广泛的应用，比如去噪、去马赛克、光流估计等。在美颜中也是如此，该算法结合空间信息和亮点相似性对图像进行滤波处理，在平滑滤波的同时能大量保留图像的边缘和细节特征。

三、导向滤波

导向滤波是使用导向图像作为滤波内容图像，在导向图像上实现局部线性函数表达，实现各种不同的线性变换，输出变形之后的导向滤波图像。根据效果需要，导向图像可以跟输入图像不同或者一致。导向滤波最常用的几个功能是：在图像边缘保留滤波，为图像去噪声，羽化图像边缘，以及增强图像对比度。

四、均值滤波

均值滤波在美颜sdk的实现速度很快，但效果一般。它是一种典型的线性滤波算法，其基本原理如名称所讲，在图像上对目标像素提供一个模板，该模板包含了其周围的临近像素，再用模板中的全体像素平均值来代替原来像素值。不过，均值滤波本身存在着固有缺陷，它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。

五、高斯滤波

高斯滤波可以说是目前美颜磨皮中最常用的算法，因为图像大多数噪声均属于高斯噪声，所以应用方便。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和领域内的其它像素值经过加权平均后得到。具体操作是：用一个模板扫描图像中的每一个像素，用模板确定的领域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。

以上，就是美颜sdk中，磨皮常用的滤波算法。如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

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