用于在图像中检测红眼的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种在图像中检测红眼的方法，其特征在于包括以下步骤：计算所述图像的肤色参考向量；在所述图像中识别候选红眼区域；在所述候选红眼区域中识别肤色像素；从所述候选红眼区域中去除肤色像素；判断所述候选红眼区域是否是红眼。本发明专利技术还提供一种装置和机器可读存储介质。根据本发明专利技术，基于已经从中去除了肤色像素的候选红眼区域对红眼进行检测。显著地提高了检测红眼的速度和精确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，并且尤其涉及对在其中检测红眼的图像进行处理的方法、装置和存储介质。
技术介绍
红眼是人的瞳孔周围出现的不自然的红色调。其通常是由血管反射闪光造成的。目前，有很多识别红眼的方法。在识别红眼的现存方法中，首先在数字图像中识别候选红眼区域，再进行进一步检测或计算以确定候选红眼区域是否是红眼。通常候选红眼区域包括肤色像素却不包括红眼像素。候选红眼区域中包括肤色像素降低了红眼检测精确度。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供考虑肤色像素的在图像中检测红眼的方法、装置和存储介质。为了达到以上目的，本专利技术提供一种在图像中检测红眼的方法，其特征在于包括步骤计算所述图像的肤色参考向量；在所述图像中识别候选红眼区域；在所述候选红眼区域中识别肤色像素；从所述候选红眼区域中去除肤色像素；判断所述候选红眼区域是否是红眼。本专利技术还提供一种在图像中检测红眼的装置，其特征在于包括计算器，用于计算所述图像的肤色参考向量；候选区识别电路，用于在所述图像中识别候选红眼区域； 候选区处理器，用于在所述候选红眼区域中识别肤色像素，还用于从所述候选红眼区域去除所述肤色像素；检测器，用于判断由所述候选区处理器输出的所述候选红眼区域是否是红眼。本专利技术还提供一种编有用于在图像中检测红眼的机器可读计算机程序代码的存储介质，该存储介质包括使处理器实现根据本专利技术方法的指令。根据本专利技术的方法、装置和存储介质，基于已经从中去除了肤色像素的候选红眼区域对红眼进行检测。因此，极大地提高了检测红眼的速度和精确度。另外，本专利技术的方法能够与各种识别人脸矩形、识别候选红眼区域和从候选红眼区域中检测红眼的常规方法结合来适应不同的情况。结合附图，本专利技术的其他特点和优点可从下面通过举例来对本专利技术原理进行解释的优选实施例的说明中变得更为清楚。附图说明图1是根据本专利技术实施例的在图像中检测红眼方法的流程图；图2示出包括用于获取肤色参考向量的肤色参考部分的人脸矩形；图3是根据本专利技术另一个实施例用于在图像中检测红眼的装置的框图；图4A、图4B和图4C示出候选红眼区域的例子；图5示意性地示出可在其中实现图1所示方法的图像处理系统；图6示出在图像中识别眼区的一个示例方法；图7示出在图像中识别人脸矩形的一个示例方法图8示出在图像中识别候选红眼区域的一个示例方法。具体实施例方式在下面的说明中，关于如何识别候选人脸区域，如何在人脸中识别眼区，可参考中国专利申请第00127067.2号(由同一申请人于2000年9月15日提出申请)、中国专利申请第01132807.X号(由同一申请人于2001年9月6日提出申请)、中国专利申请第02155468.4号(由同一申请人于2002年12月13日提出申请)、中国专利申请第02160016.3号(由同一申请人于2002年12月30日提出申请)、中国专利申请第03137345.3号(由同一申请人于2003年6月18日提出申请等等。这些申请在此用于参考。然而，这些申请中公开的识别候选人脸区域的方法、识别眼区的方法、从候选红眼区域检测红眼的方法对本专利技术并不构成限制。任何常规的在图像中识别人脸矩形的方法、识别候选红眼区域的方法、判断候选红眼区域是否是红眼的方法都可以在本专利技术中使用。图6示出在图像中识别眼区的一个示例方法。该方法开始于步骤601。然后在步骤602，将图像的每一列分割为多个间隔段。在步骤603中，将邻近列中的谷区合并以便生成候选眼区。然后，在步骤604，判断每个候选眼区是真眼区域还是假眼区。图7示出在图像中示出识别人脸矩形的一个示例方法。该方法开始于步骤701。然后，在步骤702，在图像中识别两个眼区，并且基于两个眼区，识别一个候选人脸矩形。在步骤703，设置一个围绕候选人脸矩形的环形区域。在步骤704，计算环形区域每个像素的灰度梯度。在步骤705，计算环形区域每个像素的参考梯度。在步骤706，计算环形区域全部像素的灰度梯度和相应的参考梯度的角度平均值。在步骤707，判断平均角度是否小于第二阈值。如果步骤707的判断为“否”，则处理转到步骤710；否则，转到步骤708。在步骤708，判断加权平均角度是否小于第三阈值。如果步骤708的判断为“否”，则处理转到步骤710；否则转到步骤709。在步骤709，将候选人脸矩形分类为人脸矩形(即，真人脸)。在步骤710，将候选人脸矩形分类为假人脸(即，假人脸)。处理结束于步骤711。对图6、7中所示方法的更多说明，可以参考中国专利申请第01132807.X号。图8示出在图像中识别候选红眼区域的一个示例方法。该方法开始于步骤801。然后在步骤802，识别图像中的一个眼区。在步骤803，在该眼区识别第一数目的候选红眼区域。为了在眼区中识别候选红眼区域，考虑眼区中的像素特征值。例如，在步骤803，考虑眼区中的像素的颜色变化，或者纹理，或者颜色变化和纹理的结合。在步骤804，使第一数目的候选红眼区域缩小。结果，产生第二数目的候选红眼区域。根据缩小处理，估算在每一个第一数目候选红眼区域中的每一个像素的至少一个特征值。如果估算的特征值不满足为红眼像素设定的标准，则从相应的候选红眼区域中删除被估算的像素。这样，使第一数目候选红眼区域中大多数的面积缩小。如果一个候选红眼区域中的所有像素都已删除，则该候选红眼区域就不复存在并不再被考虑。这样，第二数目，即步骤804执行之后的候选红眼区域的总数目，可能小于第一数目，即步骤804执行之前的候选红眼区域的总数目。在步骤805，使第二数目的候选红眼区域扩大。结果，产生第三数目的候选红眼区域。在该步骤中，考虑每个第二数目的候选红眼区域的边缘像素。“边缘像素”指位于候选红眼区域边缘的像素。如果边缘像素的邻近区域像素符合为红眼像素设定的标准，则将这些像素包括到相关的候选红眼区域中。这样，使第二数目候选红眼区域大多数的面积扩大，并且一些候选红眼区域与其他候选红眼区域不可避免地合并起来。这引入了步骤805的另一项功能。步骤805的另一项功能是选择性地删除合并的候选红眼区域，选择性地结合合并的候选红眼区域，或者选择性地保持合并的候选红眼区域中的一个而删除其他区域。不再考虑删除的候选红眼区域。这样，第三数目，即步骤805执行之后的候选红眼区域的总数目，可能小于第二数目，即步骤805执行之前的候选红眼区域的总数。在步骤806，选择不多于一个的候选红眼区域作为在眼区中检测到的红眼区域。在步骤806，估算第三数目候选红眼区域中像素的多个特征值。基于估算的结果，删除大部分第三数目候选红眼区域。给左边候选红眼区域打分，并且只进一步考虑具有最高分的候选红眼区域。如果唯一的具有最高分的候选红眼区域满足标准，则将其选择作为当前眼区中检测到的红眼区域。否则，在当前眼区中未检测到红眼区域。在步骤807，该处理结束。对图8中示出的方法的更多说明，可以参考中国专利申请第200310116034.9号。图1是根据本专利技术实施例的检测图像中红眼方法的流程图。如图1所示，该处理开始于步骤101。然后，在步骤102，在将被处理的图像中，识别人脸矩形。在图像中识别人脸矩形的不同方法对本专利技术不构成限制。然后，在步骤103，在所述人脸矩形中识别肤色参考部分。图2示出肤色参考部分的例子。可以使用各种识别肤色参考部分的方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在图像中检测红眼的方法，其特征在于包括以下步骤：计算所述图像的肤色参考向量；　在所述图像中识别候选红眼区域；在所述候选红眼区域中识别肤色像素；从所述候选红眼区域中去除肤色像素；判断所述候选红眼区域是否是红眼。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈新武，张钺，王建民，
申请(专利权)人：佳能株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]