本发明专利技术提供了一种红眼检测方法：在欲处理的图像中定位出眼睛区域；对所述眼睛区域内每个像素分别计算其为红色素的概率；根据每个像素为红色素的概率，确定红色素集中的区域；根据所述红色素集中的区域，确定红眼区域。为了实现该红眼检测方法，本发明专利技术还提供了一种红眼检测装置，能够快速检测出红眼区域，以方便对红眼区域进行修正，得到满意的图像。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及。
技术介绍
照相机在闪光灯模式下拍摄人像照片时，在照片中的人眼瞳孔处可能会 出现红色斑点，这种现象称之为红眼现象。其主要是由于人的瞳孔在环境光线比较暗时会放大，近距离的闪光灯的强光经iti丈大的瞳孔，打在视网膜后 的血管组织上，反射回红色的光线，造成实际成像的照片呈现红眼现象。红 眼现象会导致照片的效果不佳，不利于用户的拍照体验。目前， 一些照相机具有减弱红眼现象的功能，其工作方式主要是在成像 闪光前加闪一次，使-故拍摄对象的瞠孔在预闪后縮小，成像时红眼现象就会 减轻一些。但是这一功能往往不能确保红眼现象完全消除，而且要求被拍摄 对象在预闪时必须直视照相机，年龄较小的孩子注意力不集中，常常无法达 到预期效果。近年来，随着数码摄影技术以及图像处理技术的发展，为成像后的照片 的修正带来了可能，但是，如何能够快速定位出需要进行修正的红眼区域仍 然是本领域亟待解决的 一技术问题。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供，能够 快速检测出红眼区域，以方便对红眼区域进行修正，得到满意的图像。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种红恥险测方法，包含如下步骤在欲处理的图像中定位出眼睛区域；对所述眼睛区域内每个像素分别计算其为红色素的概率； 根据每个像素为红色素的概率，确定红色素集中的区域； 根据所迷红色素集中的区域，确定红眼区域。 进一步地，上述红目W企测方法还可具有以下特点 所迷根据每个像素为红色素的概率，确定红色素集中的区域的步骤包含 将每个像素为红色素的概率与一特征阈值进行比较，根椐比较结果为每 个像素分配对应的特征值；分别计算所述眼睛区域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的特征 值之和，筛选出 一具有最大特征值之和的矩形区域作为所述红色素集中的区域。进一步地，上述红目l险测方法还可具有以下特点所述分别计算所述眼睛区域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的 特征值之和的步骤包含将各个像素对应的特征值组成一特征图像，求取该特征图像对应的积分 图像，定义该积分图像中点0c，力处的积分值/7(x，力为该点左上角的矩形区域 内的所有像素的特征值/(p(x',力)之和//"力=S /(W，力)根据所述眼睛区域中各矩形的4个顶点对应的特征图像的积分图像值， 计算各矩形内的像素的特征值之和仰附((x,力,O — a,力，(x,少—6), O — a j — 6》=//(x，力-J7(x _ fl,力陽//(x, _y — 6) + //(x — or, _y _ 6)其中，幼伤((x,力,(x —a,力,(x,少-a,少-6))为 一 顶点坐标分别为 0c,力,(x-6)的矩形，a为该矩形X轴方向的边长，b为该 矩形y轴方向的边长。进一步地，上述红目,测方法还可具有以下特点所述分别计算所述眼睛区域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的 特征值之和的步骤包含定义所述眼睛区域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的特征值 ./(P(x '，少'))之和为力,O —",力,0, y — 6), (x — at, y — 6)):<formula>formula see original document page 8</formula>其中，w/n《x,力,(je—tf,力,(x，少—6),(jc—a,_y —州为 一 顶点坐标分别为 (x，力,(x-a,力,(x,;; — 6),(jc — fl,;; — Z0的矩形，a为该矩形x轴方向的边长，b为该 矩形y轴方向的边长。进一步地，上述红目&险测方法还可具有以下特点所述分别计算所述眼睛区域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的 特征值之和的步骤之前还包含设置所述矩形沿x轴方向上的边长的取值范围和步长值；以及设置所述矩形沿y轴方向上的边长的取值范围和步长值。进一步地，上述红目,测方法还可具有以下特点在确定红色素集中的矩形区域之后，对所述红色素集中的区域的边缘采 用曲线拟合技术得到更精确的区域作为红色素集中区域。进一步地，上述红目W全测方法还可具有以下特点所述根据所述红色素集中的区域，确定红眼区域的步骤包含计算所述红色素集中的区域中所有像素为红色素的平均概率，如判断该 平均概率大于一红色素概率阈值，则判定所述红色素集中的区域为红眼区域。进一步地，上述红目^b险测方法还可具有以下特点所迷对眼睛区域内每个像素分别计算其为红色素的概率的步骤包含采集大量红眼图像，标定其中的红眼区域作为样本，训练出红眼区域内 像素的归一化红色分量所服从的高斯模型；计算出欲处理的图像中眼睛区域内各像素的归一化红色分量，分别与所 述高斯模型进行匹配，从而获得各像素为红色素的概率<formula>formula see original document page 8</formula>其中R(x,y)、 G(x,y)、 B(x,y)分别为坐标为(x,y)处像素在RGB空间表示的 值，r(x,y)为坐标为(x,y)处像素的归一化红色分量，p (x， y)为坐标为(x，y)处像 素为红色素的概率，ju为红眼区域内像素的归一化红色分量所服从的高斯模 型的均值，^为红眼区域内像素的归一化红色分量所服从的高斯模型的方差。进一步地，上述红眼检测方法还可具有以下特点所述对眼睛区域内每个像素分别计算其为红色素的概率的步骤包含采集大量红眼图像和正常眼睛图像，标定其中的红眼区域作为红色素样本，并根据所述红眼区域在眼睛区域中的位置，在正常眼睛图像中标定相同的区域作为正常色素样本，建立红色像素分布直方图和正常色素分布直方计算出欲处理的图像中眼睛区域内各像素的归一化红色分量的离散化 值，将其分别与所述红色像素分布直方图和正常色素分布直方图进行匹配， 读取该离散化值在红色像素直方图中对应的累积值c;,和其在正常像素直方图累积直方图中对应的累计值Cn,采用^的值作为该像素为红色素的概率。为了解决上述技术问题，本专利技术还提供了一种红目^r测装置，包含依次 相连的眼睛区域定位模块、红色素概率计算模块、红色素区域分析模块和判 定模块，其中所述眼晴区域定位才莫块，用于在欲处理的图像中定位出眼睛区域；所迷红色素概率计算4莫块，用于对所述眼睛区域定位4莫块定位出的眼睛 区域内的每个像素分别计算其为红色素的概率；所述红色素区域分析模块，用于从所述红色素概率计算模块中获取各像 素为红色素的概率，并分别将每个像素为红色素的概率与一特征阈值进行比 较，根据比较结果为每个像素分配对应的特征值，然后分别计算所述眼睛区 域中沿x轴或者y轴方向上各矩形内的像素的特征值之和，筛选出一具有最 大特征值之和的矩形区域作为所述红色素集中的区域。所述判定模块，用于从所述红色素区域分析模块中获取所述红色素集中 的区域，并判断该区域是否为红眼区域。进一步地，上述红目,测装置还可具有以下特点所述红色素区域分新j莫块在为每个像素分配对应的特征值之后，将各个 像素对应的特征值组成一特征图像，计算该特征图像的积分图像，定义该积 分图像中点(JC,力处的积分值//(X,力为该点左上角的矩形区域内的所有像素的特征值/O0c',力)之和<formula>formula see or本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种红眼检测方法，其特征在于，包含如下步骤： 在欲处理的图像中定位出眼睛区域； 对所述眼睛区域内每个像素分别计算其为红色素的概率； 根据每个像素为红色素的概率，确定红色素集中的区域； 根据所述红色素集中的区域，确定红 眼区域。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：邓亚峰，
申请(专利权)人：北京中星微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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