目前，对于人脸磨皮算法，大家并不陌生，从PS到APP应用，可谓是层出不穷，这里我总结一下，具体流程如下：
1，保边滤波器
2，肤色检测
3，图像融合
4，锐化
对于保边滤波器：
此类滤波器主要作用是在平滑皮肤的同时，保留五官的细节。目前可以做磨皮的保边滤波主要有以下几种：
1，表面模糊
这个算法是PS中的一个功能，具有较好的保边作用，它的算法实现连接：点击打开链接
代码库连接：点击打开链接
效果如下：
原图 表面模糊
2，双边滤波
这个算法是由一个高斯分量+梯度分量组成权重信息来实现模糊平滑图像的同时，保留边缘的功能的，代码连接：点击打开链接
效果图如下：
原图 双边滤波r=15
3，导向滤波
导向滤波是基于导向图的一种保边滤波算法，最开始由He kai ming提出，用于基于暗通道去雾算法中，它的实现算法和代码DEMO连接：点击打开链接
效果图如下：
原图 导向滤波 快速导向滤波
3，基于均值滤波的保边滤波器算法
这个算法速度很快，单效果一般，参考论文《Lee Filter Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics》
算法实现及程序DEMO连接：点击打开链接
效果图如下：
原图 效果图
4，选择性模糊算法
这个算法的具体实现及程序DEMO连接：点击打开链接
效果图如下：
原图 选择性滤波算法效果
5，基于高斯滤波的磨皮实现算法
这个算法不多说，大家可以直接看连接：点击打开链接
相关代码DEMO连接：点击打开链接
效果如图：
原图 磨皮效果图
以上就是我收集到的，目前可以用来做磨皮算法的滤波器，大家可以参考一下。
对于肤色检测：
肤色检测的相关资料比较多，主要可以分为两大类，基于颜色空间统计信息的方法，基于机器学习分类的方法。
这里给出一些链接：点击打开链接
一种基于RGB颜色空间的算法：
对于图像融合：
这个图像融合，主要是指将滤波图像和细节图像进行融合，得到一张具有较强细节真实感和磨皮效果的结果图。
一般基于alpha通道，或者使用羽化操作来进行融合，公式如下：
res = (basePixel * alpha + filterPixel * (255 - alpha)) >>8
注意，这里的alpha在0-255之间，这里举的是原图和滤波图的融合。
对于锐化算法：
在得到磨皮融合的效果图后，我们还需要进行一定的锐化算法，来进一步增强细节感，这里大家可以使用USM锐化或者经典的邻域锐化，laplace锐化等等，相关资料自行百度吧。
上述所有内容，都是磨皮算法相关的内容，跟大家分享一下，最后一个，就是算法的效率问题了，这个问题解决的核心，还在于滤波算法的选择，大家可以自行优化。本人基于Sobel算子和均值滤波实现了一种保边滤波器，只需进行一次均值滤波，一次sobel算子即可，速度很不错，这里给个效果图：
原图
此处图片涉嫌侵权，本人在这里表示道歉，已经删除，希望转载的网站也能自行删除，保护个人权益，谢谢！
效果图
此处图片涉嫌侵权，本人在这里表示道歉，已经删除，希望转载的网站也能自行删除，保护个人权益，谢谢！
注意，这里简单的进行了全图滤波呵呵。