图像处理方法、图像处理装置以及非易失性存储介质制造方法及图纸

一种图像处理方法、装置和非易失性存储介质。所述方法包括：获取第一图像；对所述第一图像进行分块，得到多个图像块；基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值；当存在至少一图像块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。该图像处理方法，通过确定图像块的亮度可以快速过滤掉无效帧，例如由于红外灯开起时暗光检查不到人脸的情况，从而起到了加速暗光条件下人脸识别的性能。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置以及非易失性存储介质
本公开实施例涉及一种图像处理方法，与该方法对应的图像处理装置以及计算机可执行非易失性存储介质。
技术介绍
随着人工智能人脸识别技术的发展和在移动设备上的普及，越来越多复杂场景的人脸识别技术也陆续出现，尤其在暗光条件下为了改善光照条件，移动设备引入近红外补光和拍摄装置，利用近红外LED补光，拍摄获得近红外图片，作为人脸识别的输入。但由于暗光下开启红外灯提高成像亮度时，红外灯从暗到亮是缓慢变化的，达到亮度最大值需要一定的时间，而且亮度最大值持续周期很短。所以图像识别开始时采集的多帧图像很多是无法使用的，例如亮度很低基本看不到人脸。对于这样一帧数据，在进行人脸识别比对、活体检测时很可能会失败。由于人脸识别对比、活体检测等比较耗时，如果等到此刻再返回失败结果，下一帧图像拍摄时最亮时刻很可能已经错过，只能等下一个红外灯闪烁的周期，才能获取较亮的红外帧图像。由此可能会拖慢图像识别速度，降低体验。
技术实现思路
本公开实施例提供一种图像处理方法、图像处理装置以及计算机可执行非易失性存储介质，以解决上述技术问题。根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种图像处理方法，包括：获取第一图像；对所述第一图像进行分块，得到多个图像块；基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值；当存在至少一图像块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。例如，所述对所述第一图像进行分块包括：确定所述第一图像的尺寸；基于所述第一图像的尺寸确定所述分块中每一块的尺寸；基于所述每一块的尺寸对所述第一图像进行分块。例如，所述确定所述第一图像的尺寸包括：确定所述第一图像的长度和宽度；所述基于所述第一图像的尺寸确定所述分块中每一块的尺寸包括：基于所述第一图像的长度确定能够被该长度整除的块的长度；基于所述第一图像的宽度确定能够被该宽度整除的块的宽度；基于所述块的长度和宽度确定所述分块中每一块的尺寸以及分块块数。例如，基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值包括：确定所述第一图像的每一块的亮度值；基于所述每一块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值。例如，确定所述第一图像的每一块的亮度值包括：确定所述每一块中每个像素点的亮度值；基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值。例如，基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值包括：确定每一块中所有像素点的亮度值的平均值；基于所述亮度值的平均值确定所述每一块的亮度值。例如，基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值包括：对每块中的所有像素点的亮度值设置权重值，其中，人脸轮廓线上的像素点的亮度值的权重值高于非人脸轮廓线上的像素点的亮度值的权重值；将每块中所有像素点的亮度值乘以权重值后求平均值，作为该块的亮度值。例如，确定所述第一图像的每一块的亮度值包括：基于所述多个图像块的块数确定扫描初始位置；从所述初始位置对所述第一图像的每一块进行逐块扫描；基于扫描结果确定每一块的亮度值。例如，所述基于所述多个图像块的块数确定扫描初始位置包括：基于所述块数将所述第一图像的所有块分成多组；基于所述多组块中每一组块所在的位置确定扫描的初始位置。例如，所述从所述初始位置对所述第一图像的每一块进行逐块扫描包括：基于所述第一图像的分块组数确定线程数；调用多个线程，所述线程的个数与所述分块组数对应；利用所述多个线程分别从每一组块的初始位置处进行扫描。例如，利用所述多个线程分别从每一组块的初始位置处进行扫描包括：确定相邻的两组块的初始位置；控制所述相邻两组块对应的线程分别从相反的两个方向对所述相邻两组块进行扫描。例如，利用所述多个线程分别从每一组块的初始位置处进行扫描包括：确定相邻的两组块的初始位置；控制所述相邻两组块对应的线程分别从所述每一组块的边缘区域向该组块的中间区域进行扫描。例如，所述第一图像为人脸图像，所述对所述第一图像进行分块，得到多个图像块包括：基于所述人脸图像中人脸的尺寸，确定所述分块中每一块的尺寸；基于所述每一块的尺寸对所述第一图像进行分块，得到多个图像块。根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种图像处理装置，包括：获取单元，被配置为获取第一图像；分块单元，被配置为对所述第一图像进行分块，得到多个图像块；确定单元，被配置为基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一块，该至少一块的亮度值大于预设亮度阈值；检测单元，被配置为当存在至少一块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种图像处理装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序指令，所述处理器执行所述程序指令时执行前述的图像处理方法。根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种计算机可读非易失性存储介质，存储计算机程序指令，当处理器执行所述程序指令时执行前述的图像处理方法。本公开的图像处理方法，通过对采集的图像帧进行分块，得到多个图像块，并基于图像块的亮度值确定是否存在至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值。当图像帧中存在至少一图像块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。当图像帧中不存在至少一块的亮度值大于预设亮度阈值时，确定该图像帧为无效帧。通过以上方式可以快速过滤掉无效图像帧，例如由于红外灯开起时暗光检查不到人脸的情况下拍摄的无效图像帧。由于无效图像帧的滤除，仅对有效帧进行人脸识别，提高了暗光条件下人脸识别的效率和准确性。附图说明为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例的描述中所需要使用的附图作简单的介绍。下面描述中的附图仅仅是本公开的示例性实施例。图1示出了根据本公开实施例的图像处理方法流程图；图2示出了根据本公开实施例的图像块扫描示意图；图3示出了根据本公开实施例的图像处理装置结构示意图；图4示出了根据本公开实施例的另一图像处理装置结构示意图。具体实施方式在下文中，将参考附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，具有基本上相同步骤和元素用相同的附图标记来表示，且对这些步骤和元素的重复解释将被省略。在本公开的以下实施例中的图像处理方法以及图像处理装置可以应用于具有图像处理功能的电子设备，电子设备指的是具有存储和处理能力，能够与其他设备进行数据传输的设备。电子设备的具体形式包括但不限于移动电话、个人计算机、数码相机、个人数字助手、便携式计算机、游戏机等。图1示出了根据本公开实施例的图像处理方法流程图，下面将根据图1介绍根据本公开实施例的图像处理方法。参见图1，图像处理方法包括步骤S101-S104。在步骤S101中，获取第一图像。第一图像例如是红外人脸图片。根据本公开的一个示例，电子设备上安装有摄像头，可以在利用电子设备上的摄像头来采集原始图像，并将原始图像作为第一图像。根据另一示例，也可以对采集的原始图像进行预处理，例如对摄像头采集的原始图像进行初步筛选，或对图片做裁剪，将其处理为图像处理方法能处理的尺寸，将预处理后的图像作为第一图像。例如，对原始图像进行人脸识别，仅将得到的人脸区域的图像作为第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，包括：获取第一图像；对所述第一图像进行分块，得到多个图像块；基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值；当存在至少一图像块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，包括：获取第一图像；对所述第一图像进行分块，得到多个图像块；基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值；当存在至少一图像块的亮度值大于预设阈值时，对所述第一图像进行图像检测。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述第一图像进行分块包括：确定所述第一图像的尺寸；基于所述第一图像的尺寸确定所述分块中每一块的尺寸；基于所述每一块的尺寸对所述第一图像进行分块。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述第一图像的尺寸包括：确定所述第一图像的长度和宽度；所述基于所述第一图像的尺寸确定所述分块中每一块的尺寸包括：基于所述第一图像的长度确定能够被该长度整除的块的长度；基于所述第一图像的宽度确定能够被该宽度整除的块的宽度；基于所述块的长度和宽度确定所述分块中每一块的尺寸以及分块块数。4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述图像块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值包括：确定所述第一图像的每一块的亮度值；基于所述每一块的亮度值确定所述第一图像中是否包括至少一图像块，该至少一图像块的亮度值大于预设亮度阈值。5.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述第一图像的每一块的亮度值包括：确定所述每一块中每个像素点的亮度值；基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值。6.根据权利要求5所述的方法，其中，基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值包括：确定每一块中所有像素点的亮度值的平均值；基于所述亮度值的平均值确定所述每一块的亮度值。7.根据权利要求5所述的方法，其中，基于每一块中每个像素点的亮度值确定所述每一块的亮度值包括：对每块中的所有像素点的亮度值设置权重值，其中，人脸轮廓线上的像素点的亮度值的权重值高于非人脸轮廓线上的像素点的亮度值的权重值；将每块中所有像素点的亮度值乘以权重值后求平均值，作为该块的亮度值。8.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述第一图像的每一块的亮度值包括：基于所述多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：任彦斌，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11