图像处理方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括：对在当前场景下实时采集的目标图像进行人形检测，得到人形检测结果；根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值。本公开实施例可以提高人脸识别的准确率。

Image processing method and device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
本公开涉及计算机视觉
，尤其涉及一种图像处理法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
计算机视觉技术是通过设备模拟人类的视觉功能的技术，可以应用在人工智能、图像处理等诸多应用中。例如，在人脸识别场景中，可以通过对拍摄的图像进行人脸识别，确定人脸对应的身份。在人脸识别中，人脸的成像质量是一个主要的影响因素，较高的成像质量有助于提高人脸识别的准确度。但是，在逆光场景下，人脸的成像质量比较差，不利于人脸图像的识别和活体判断。
技术实现思路
本公开提出了一种图像处理技术方案。根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：对在当前场景下实时采集的目标图像进行人形检测，得到人形检测结果；根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域；基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值。在一种可能的实现方式中，根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：在所述人形检测结果表明所述目标图像存在人脸区域的情况下，根据所述目标图像中的人脸区域，确定所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标图像中的人脸区域，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：在所述目标图像存在多个人脸区域的情况下，确定所述多个人脸区域中最大的人脸区域；将所述最大的人脸区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：在所述人形检测结果表明所述目标图像不存在人脸区域的情况下，确定所述目标图像的中心图像区域；将所述中心图像区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值，包括：确定所述感兴趣区域的平均亮度；根据所述感兴趣区域的亮度分布，确定所述感兴趣区域的边界亮度；根据所述感兴趣区域的平均亮度以及所述边界亮度，确定所述感兴趣区域的目标亮度；基于亮度与图像采集参数之间的映射关系，确定所述目标亮度所对应的目标参数值。在一种可能的实现方式中，确定所述感兴趣区域的平均亮度，包括：确定所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重；根据所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重以及每个像素点的亮度，确定所述感兴趣区域的平均亮度。在一种可能的实现方式中，所述确定所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重，包括：在所述人形检测结果表明所述目标图像不存在人脸区域的情况下，根据所述感兴趣区域中像素点与所述感兴趣区域的区域中心的距离，确定所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重；其中，像素点与所述感兴趣区域的区域中心的距离越近，所述像素点对应的权重越大。在一种可能的实现方式中，所述根据所述感兴趣区域的亮度分布，确定所述感兴趣区域的边界亮度，包括：在所述感兴趣区域的亮度分布中，确定亮度参考值范围内对应的像素点个数；确定所述亮度参考值范围内对应的像素点个数占所述感兴趣区域的像素点总数的像素点比例；在所述像素点比例大于或等于预设比例的情况下，将所述像素点比例大于或等于预设比例所对应的亮度参考值，确定为所述感兴趣区域的边界亮度。在一种可能的实现方式中，所述根据所述感兴趣区域的平均亮度以及所述边界亮度，确定所述感兴趣区域的目标亮度，包括：获取预设的期望边界亮度；确定所述期望边界亮度与所述边界亮度的比值；根据所述期望边界亮度与所述边界亮度的比值以及所述感兴趣区域的平均亮度，确定所述感兴趣区域的目标亮度。在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：将所述图像采集参数的参数值调整为所述目标参数值；在所述图像采集参数为所述目标参数值的情况下，对当前场景进行图像采集。在一种可能的实现方式中，所述图像采集参数包括：曝光值、曝光时间、增益中的至少一种。根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：检测模块，用于对在当前场景下实时采集的目标图像进行人形检测，得到人形检测结果；第一确定模块，用于根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域；第二确定模块，用于基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值。在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，具体用于，在所述人形检测结果表明所述目标图像存在人脸区域的情况下，根据所述目标图像中的人脸区域，确定所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，具体用于，在所述目标图像存在多个人脸区域的情况下，确定所述多个人脸区域中最大的人脸区域；将所述最大的人脸区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，所述第一确定模块，具体用于，在所述人形检测结果表明所述目标图像不存在人脸区域的情况下，确定所述目标图像的中心图像区域；将所述中心图像区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于，确定所述感兴趣区域的平均亮度；根据所述感兴趣区域的亮度分布，确定所述感兴趣区域的边界亮度；根据所述感兴趣区域的平均亮度以及所述边界亮度，确定所述感兴趣区域的目标亮度；基于亮度与图像采集参数之间的映射关系，确定所述目标亮度所对应的目标参数值。在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于，确定所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重；根据所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重以及每个像素点的亮度，确定所述感兴趣区域的平均亮度。在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于，在所述人形检测结果表明所述目标图像不存在人脸区域的情况下，根据所述感兴趣区域中像素点与所述感兴趣区域的区域中心的距离，确定所述感兴趣区域中每个像素点对应的权重；其中，像素点与所述感兴趣区域的区域中心的距离越近，所述像素点对应的权重越大。在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于，在所述感兴趣区域的亮度分布中，确定亮度参考值范围内对应的像素点个数；确定所述亮度参考值范围内对应的像素点个数占所述感兴趣区域的像素点总数的像素点比例；在所述像素点比例大于或等于预设比例的情况下，将所述像素点比例大于或等于预设比例所对应的亮度参考值，确定为所述感兴趣区域的边界亮度。在一种可能的实现方式中，所述第二确定模块，具体用于，获取预设的期望边界亮度；确定所述期望边界亮度与所述边界亮度的比值；根据所述期望边界亮度与所述边界亮度的比值以及所述感兴趣区域的平均亮度，确定所述感兴趣区域的目标亮度。在一种可能的实现方式中，所述装置还包括：采集模块，用于将所述图像采集参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n对在当前场景下实时采集的目标图像进行人形检测，得到人形检测结果；/n根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域；/n基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
对在当前场景下实时采集的目标图像进行人形检测，得到人形检测结果；
根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域；
基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：
在所述人形检测结果表明所述目标图像存在人脸区域的情况下，根据所述目标图像中的人脸区域，确定所述目标图像的感兴趣区域。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像中的人脸区域，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：
在所述目标图像存在多个人脸区域的情况下，确定所述多个人脸区域中最大的人脸区域；
将所述最大的人脸区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标图像的人形检测结果，确定所述目标图像的感兴趣区域，包括：
在所述人形检测结果表明所述目标图像不存在人脸区域的情况下，确定所述目标图像的中心图像区域；
将所述中心图像区域确定为所述目标图像的感兴趣区域。


5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述感兴趣区域的亮度分布，确定在当前场景下图像采集参数的目标参数值，包括：
确定所述感兴趣区域的平均亮度；
根据所述感兴趣区域的亮度分布，确定所述感兴趣区域的边界亮度；
根据所述感兴趣区域的平均亮度以及所述边界亮度，确定所述感兴趣区...

【专利技术属性】
技术研发人员：高哲峰，李若岱，庄南庆，马堃，彭悦，
申请(专利权)人：深圳市商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44