用于图像处理、用于色彩分类及用于皮肤色彩检测的系统、方法及设备技术方案

实施例包括一种图像处理方法，所述方法包括将测试表面的反射光谱分解为一组测试目标的反射光谱的线性组合。使用在所述分解中计算出的系数向量预测成像传感器对所述测试表面的响应。多个所述所预测响应可用于涉及色彩检测及／或分类（包括人类皮肤色调检测）的各种应用。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及图像处理。
技术介绍
皮肤色彩的存在可用作检测真实世界照片图像中的人的提示。皮肤色彩检测在诸 如人员跟踪、阻塞成人内容网页图像及促进人类与计算机相互作用等应用方面扮演重 要角色。皮肤色彩检测还可用作面部检测、定位、识别、及/或跟踪、视频监视及图像 数据库管理的使能技术。随着采用装备有照相机的便携式通信装置(例如蜂窝式电话)， 这些及其它应用正变得日益重要。举例来说，定位面部的能力可适用于通过以更好的 质量编码图像的面部区域及对图像背景使用更高压縮度而更有效地使用带宽。皮肤表面的反射率通常由其薄表面层(或"表皮")及下伏较厚层(或"真皮") 确定。所述真皮的光吸收主要是由于血液中的成分(例如，血红蛋白、胆红素及P-胡萝卜素)，对于所有皮肤类型来说所述光吸收基本上是相同的。然而，皮肤色彩主要由表皮透光率确定，所述表皮透光率取决于多巴黑色素(dopa-melanin)浓度且因此 在人种之间变化。可通过使用这种反射率模型及并入照相机及光源参数来表示皮肤色彩表观。主要 挑战是使皮肤检测对可能出现的大表观变化强健。皮肤表观在色彩及形状方面发生改 变，且其常常受遮蔽物体(例如衣服、头发及镜片)的影响。此外，光源的强度、色 彩及定位的改变可影响皮肤表观，且场景内的其它物体可通过投射影子或反射额外光 而使所述检测过程变复杂。许多其它常见物体容易与皮肤混淆，例如铜、砂子及某些 类型的木材及衣服。图像还可包括表现为类皮肤色彩斑点的噪声。一种常规的皮肤检测方法以数以具有皮肤区域(例如面部及/或手)的百计或数以 千计的图像的数据库开始。这种数据库用作训练组，从所述训练组可获得区分皮肤区 域与非皮肤区域的统计数据。根据所述统计数据分割色彩空间，且基于所述分割进行 分类。 一个缺点是所述数据图像通常是源自不同的照相机且在不同的照明下取得。
技术实现思路
一种表征传感器的方法包括获得色彩空间中的第一多个点。所述第一多个点中的 每一者是基于传感器对相应目标的观察。所述方法还包括获得所述色彩空间中的第二多个点。所述第二多个点中的每一者对应于多个表面的一个相应表面的一部分。所述第二多个点中的每一者也是基于(1)所述表面的所述部分的反射光谱及(2)多个反 射光谱，其中所述多个反射光谱中的每一者对应于所观察目标中的一个目标。在这种 方面的一些应用中，所有所述多个表面属于具有常见色彩特性的类别(例如人类皮肤 表面的类别)。一种图像处理方法包括接收由传感器所捕捉的图像。所述方法还包括根据色彩空 间的预定分割分类所述图像的多个像素中的每一者。所述预定分割是基于所述传感器 的多个预测响应。一种图像处理设备包括图像传感器、经配置以存储分割的存储元件阵列及像素分 类器。附图说明图1显示Macbeth色彩检査器的示意图。图2显示在380到780纳米范围上Macbeth色彩检査器的24个色标的反射光谱 的标绘图。图3A显示根据一个实施例的方法M100的流程图。 图3B显示方法M100的实施方案M110的流程图。 图4显示人类皮肤的多个不同实例的反射光谱的标绘图。图5显示根据一个实施例的方法M200的流程图，其包括方法M100的具有任务 T100的常见实例的多个实例。图6显示根据一个实施例的方法M300的方块图。 图7A及7B显示单个处理管线的两个实例的方块图。 图8A及8B显示色彩滤光器阵列的两个实例。 图9显示方法M100的实施方案M120的流程图。图10显示根据一个实施例的方法M210的流程图，其包括方法M120的具有任务 T200的常见实例的多个实例。图11显示根据一个实施例的方法M400的方块图。图12显示根据一个实施例的方法M500的流程图。图13显示根据一个实施例的方法M600的流程图。图14A及14B显示根据一个实施例的方法M700的流程图。图15显示方面M700的实施方案M800的流程图。图16显示方法M700的实施方案M900的流程图。图17A显示根据一个实施例的设备100的方块图。图17B显示根据一个实施例的设备200的方块图。具体实施方式本文所述实施例包括其中基于皮肤色彩光谱与一组测试目标的光谱(例如， Macbeth色彩检查器)的相互关系针对特定电子传感器建立皮肤色彩统计数据的过程。 然后，可基于这种传感器的皮肤色彩统计数据从由其所捕捉的图像检测皮肤色调区域。 在检测到皮肤区域之后，方法可适用于(例如)通过增强所述色彩以改良皮肤色调， 以便获得优选的色彩。所检测的皮肤色彩也可用于增强使用这种传感器的照相机的3A 处理(自动聚焦、自动白色平衡及自动曝光)。本文所述实施例还包括用于进行传感器相依皮肤色彩检测的过程，其中基于成像 过程校准所述传感器的特性。然后基于皮肤色彩反射光谱的训练组与用于校准所述传 感器的标准测试目标的反射光谱的相互关系给皮肤色调区域建模。可根据如下表达式给由成像传感器所产生的经照明表面点的表示建模卿鹏"j"s柳柳柳化(1)其中s指示由所述传感器产生的信号；ss a)指示依据波长x的传感器光谱灵 敏度；La)表示照明光源的功率光谱分布或依据波长人的光源的相对能量；且Ra) 指示正进行成像的表面点的反射光谱或依据波长x的成像点的相对反射率。如果可获得或可靠地估计表达式(i)的右手侧上的函数的值，则表达式(i)可 适用于预测所述传感器对所照明表面点的响应。通常，可容易地测量光源的功率光谱 分布l a)。另一选择为，可使用施照体或特定类型的白色光源的光谱功率分布(如由(例如)国际照明委员会(C正)(奥地利维也纳(wien， Austria))所公布)表征 所述光源。如果已知或可推断或估计施照体的类型，则表达相对能量与波长之间的关 系的标准化分布可用于代替测量所述光源的输出光谱。同样地，可测量或根据类似表面的光谱的数据库估计某一表面的反射光谱r a)。然而，所述传感器灵敏度函数 ss a)通常是未知的且获取代价高昂。测量诸如CCD (电荷耦合装置)或CMOS (互补金属-氧化物半导体)图像传感器等传感器的光谱灵敏度函数ss a)通常是需要诸如单色器及光谱辐射计等特殊昂 贵设备的费时过程。测量这种函数的成本可直接使这种测量对于计划作为量产消费品 的传感器来说是不可行的。所述传感器光谱灵敏度还可依据照明强度及可能的其它因 素(例如温度、电压、电流、传入光路中任一滤光器的特性、诸如红外或紫外等其它 波长的辐射的存在等等)而变化。补偿这些因素可包括限制将表达式(1)的使用限制 在特定的照明强度范围内及/或在传入光路中包括红外或紫外阻塞滤光器。本文阐述预测传感器响应的其它方法。我们假设表面的反射光谱可表示为其它反射光谱的线性组合。举例来说，我们假设表面Rsurf^的反射光谱可表示为一组m个目标的反射光谱Ritarget的线性组合U=l> (2)基于表达式(1)及(2)，我们可推断出根据来自表达式(2)的系数向量b， 传感器对表面点S^rf^的所预测响应可表示为所述目标组S，^ ( 1 < i < HI)中每一者 的传感器响应的线性组合C=|>,'C (3)可能需要获得所述传感器本生的色彩空间(例如RGB空间)中的所预测传感器 响应S'。举例来说，可将表达式(3)重写以将所述表面点的原始RG本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种表征传感器的方法，所述方法包含：　　　　获得第一色彩空间中的一组位置，所述一组位置中的每一者均基于所述传感器对多个目标中一相应目标的响应，所述多个目标中的每一者具有不同的反射光谱；　　　　基于将表面的反射光谱分解为所述多个目标的反射光谱的组合而获得一组参数；　　　　基于所述组位置和参数，获得所述传感器对所述表面的预测响应。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：全舒学，钱川安德鲁秋，江晓云，
申请(专利权)人：高通股份有限公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]