人眼图像检测与修复方法技术

本发明专利技术提供一种人眼图像检测与修复方法。所述方法包括：从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域；对所述人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强；分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割；根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件；若满足修复条件，则根据当前照度情况采用不同方式分别对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复。本发明专利技术对人眼亮斑的修复效果过渡自然，且可以有效避免修复异常。避免修复异常。避免修复异常。

【技术实现步骤摘要】
人眼图像检测与修复方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种人眼图像检测与修复方法。

技术介绍

[0002]红外图像在夜间和低照度下具有较好的信噪比，目前红外加彩色融合方法已经在视频监控领域得到广泛的关注和应用，但是在实际应用中，人眼瞳孔位置会出现明显亮斑。产生这一问题的原因是人眼底的毛细血管被较强的红外补光照射后再反射到镜头中，造成类似早期相机的红眼现象；其次，这种摄像机本身的使用环境较暗，人在较暗的环境中瞳孔会放大。另外红外补光照射到镜片上反射会形成两个亮斑，而这一反光在可见图像中是不存在或者较弱的。
[0003]目前，现有的对人眼亮斑进行修复的其中两种方案为：
[0004]方案1：基于RGB颜色空间进行修复，或者基于Bayer数据进行修复，将异常的R通道适当降低，同时为了避免偏绿或者偏蓝，对G通道和B通道都进行调整。
[0005]方案2：基于边缘检测及形态学处理确定红眼模板，之后采用红眼非人眼区域的亮度统计信息，对红眼区域进行整体亮度降低处理。
[0006]采用上述两种方案对人眼亮斑进行修复，修复效果过渡不自然，且容易因眼镜反光而导致修复异常。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供的人眼图像检测与修复方法，对人眼亮斑的修复效果过渡自然，且可以有效避免修复异常。
[0008]第一方面，本专利技术提供一种人眼图像检测与修复方法，包括：
[0009]从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域；
[0010]对所述人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强；
[0011]分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割；
[0012]根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件；
[0013]若满足修复条件，则根据当前照度情况采用不同方式分别对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复。
[0014]可选地，所述分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割包括：采用Ostu分割法对人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割，采用模糊聚类分割法、以亮度为聚类特征对非人眼区域进行亮斑分割。
[0015]可选地，所述根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件包括：对于人眼区域，根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件；
[0016]对于非人眼区域，根据非人眼区域分割出的每个亮斑的面积和亮斑的总面积以及
每个亮斑的圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件。
[0017]可选地，所述根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件包括：若亮斑的面积大于或等于第二阈值且小于或等于第一阈值，且亮斑的圆度与1之间的差值小于或等于第三阈值，则判定所分割出的亮斑满足修复条件，否则判定所分割出的亮斑不满足修复条件；
[0018]所述根据非人眼区域分割出的每个亮斑的面积和亮斑的总面积以及每个亮斑的圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件包括：若每个亮斑的面积大于或等于第二阈值且小于或等于第一阈值，且亮斑的总面积大于或等于第五阈值且小于或等于第四阈值，且亮斑的圆度与1之间的差值小于或等于第三阈值，则判定所分割出的亮斑满足修复条件，否则判定所分割出的亮斑不满足修复条件。
[0019]可选地，所述根据非人眼区域分割出的每个亮斑的面积和亮斑的总面积以及每个亮斑的圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件包括：若每个亮斑的面积大于或等于第二阈值且小于或等于第一阈值，且亮斑的总面积大于或等于第五阈值且小于或等于第四阈值，且亮斑的圆度与1之间的差值小于或等于第三阈值，以及所述非人眼区域最亮的聚类中心的亮度值大于第六阈值，则判定所分割出的亮斑满足修复条件，否则判定所分割出的亮斑不满足修复条件。
[0020]可选地，所述根据当前照度情况采用不同方式对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复包括：
[0021]对于照度好的人脸图像，首先将二值化的人眼区域图像采用均值滤波进行平滑，形成有效的过渡带，然后设置灰度值与融合权重的映射关系，接着对平滑后的二值化人眼图像进行权重映射，得到权重模板，利用所述权重模板进行亮斑修复；
[0022]对于低照度的人脸图像，对周围有非亮斑像素点的亮斑像素点从外向里逐层修复，使得最外侧一圈亮斑像素被修复为非亮斑像素，重复上述处理，逐步缩小亮斑大小。
[0023]本专利技术实施例提供的人眼图像检测与修复方法，对人脸图像进行分块处理，避免人眼亮斑亮度与人脸较亮区域亮度相似造成亮斑无法有效检出，对人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强，并在后续的亮斑分割时结合人脸亮度分布进行，能够使亮斑分割得到更好的效果；对亮斑分割后的图像利用亮斑面积分析和形态分析作为亮斑检测条件，对非亮斑情况进行过滤，能够避免可能出现的修复异常；根据当前照度情况采用不同方式进行亮斑修复，能够使得对于照度好的红外彩色融合图像以及纯红外模式或者低照度的图像都有较好的修复效果，修复效果较为自然真实，接近真实彩色图像效果，无区域过渡不自然现象或者明显异常感，而且不受镜片反光影响，还可以顺带消除红外补光造成的镜片反光，使融合图像更加接近正常彩色图像。
附图说明
[0024]图1为本专利技术一实施例人眼图像检测与修复方法的流程图；
[0025]图2为本专利技术实施例提供的图像增强曲线示意图；
[0026]图3为本专利技术实施例提供的人眼区域亮斑分割效果示意图；
[0027]图4为本专利技术实施例提供的非人眼区域模糊聚类分析效果示意图；
[0028]图5为本专利技术实施例提供的非人眼区域亮斑分割效果示意图；
[0029]图6为本专利技术实施例提供的非人眼区域亮斑圆度分析结果示意图；
[0030]图7为本专利技术实施例提供的融合权重曲线示意图；
[0031]图8为本专利技术实施例提供的人眼区域融合权重模板示意图。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]本专利技术实施例提供一种人眼图像检测与修复方法，如图1所示，所述方法包括：
[0034]S11、从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域。
[0035]S12、对所述人眼区域和非人眼区域分别进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强。
[0036]S13、分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割。
[0037]S14、根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人眼图像检测与修复方法，其特征在于，包括：从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域；对所述人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强；分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割；根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件；若满足修复条件，则根据当前照度情况采用不同方式分别对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割包括：采用Ostu分割法对人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割，采用模糊聚类分割法、以亮度为聚类特征对非人眼区域进行亮斑分割。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件包括：对于人眼区域，根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件；对于非人眼区域，根据非人眼区域分割出的每个亮斑的面积和亮斑的总面积以及每个亮斑的圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件包括：若亮斑的面积大于或等于第二阈值且小于或等于第一阈值，且亮斑的圆度与1之间的差值小于或等于第三阈值，则判定所分割出的亮斑满足修复条件，否则判定所分割出的亮斑不满足修复条件...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昱升，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：