图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质技术

本发明专利技术实施例涉及图像处理领域，公开了一种图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取结构光相机拍摄的包含人脸的红外图；针对所述红外图中灰度值不小于指定灰度值的像素点，构建像素直方图；统计所述像素直方图中小于第一灰度值的第一概率和大于第二灰度值的第二概率；其中，指定灰度值<第一灰度值<第二灰度值；判断所述第一概率是否大于第一概率阈值，所述第二概率是否大于第二概率阈值；当所述第一概率大于所述第一概率阈值，或者所述第二概率大于第二概率阈值时，确定所述红外图整体亮度异常。本方案能够快速检测出包含人脸的红外图的亮度异常情况，以指导对红外图进行是否过滤的操作。导对红外图进行是否过滤的操作。导对红外图进行是否过滤的操作。

【技术实现步骤摘要】
图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，特别涉及一种图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在3D人脸识别中，红外图和深度图的人脸像素质量对识别率的准确性起到绝对性的作用。3D人脸识别应用通常以结构光相机获取数据，为了保证识别的准确性，需要相机提前过滤红外图人脸亮度异常的数据。由于存在一些场景限制（如耗时、内存占用），相机端无法直接在红外图中进行人脸检测，从而无法直接判断红外人脸的亮度情况。如何在结构光相机端准确的识别红外图中人脸的亮度情况成为一个棘手的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施方式的目的在于提供一种图像亮度异常检测方法、电子设备及存储介质，能够快速检测出包含人脸的红外图的亮度异常情况，以指导对红外图进行是否过滤的操作。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种图像亮度异常检测方法，包括：获取结构光相机拍摄的包含人脸的红外图；针对所述红外图中灰度值不小于指定灰度值的像素点，构建像素直方图；统计所述像素直方图中小本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像亮度异常检测方法，其特征在于，包括：获取结构光相机拍摄的包含人脸的红外图；针对所述红外图中灰度值不小于指定灰度值的像素点，构建像素直方图；统计所述像素直方图中小于第一灰度值的第一概率和大于第二灰度值的第二概率；其中，指定灰度值<第一灰度值<第二灰度值；判断所述第一概率是否大于第一概率阈值，所述第二概率是否大于第二概率阈值；当所述第一概率大于所述第一概率阈值，或者所述第二概率大于第二概率阈值时，确定所述红外图整体亮度异常。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述第一概率是否大于第一概率阈值，或者所述第二概率是否大于第二概率阈值之后，还包括：当所述第一概率不大于所述第一概率阈值，且所述第二概率不大于所述第二概率阈值时，判断所述第一概率是否大于第三概率阈值，或者所述第二概率是否大于第四概率阈值；其中，第三概率阈值<第一概率阈值，第四概率阈值<第二概率阈值；当所述第一概率大于所述第三概率阈值，或者所述第二概率大于所述第四概率阈值时，确定所述红外图局部亮度异常。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：统计所述像素直方图的灰度均值和灰度标准差；当确定所述红外图局部亮度异常时，判断所述灰度均值是否大于预设均值、所述灰度标准差是否小于预设标准差；当所述灰度均值大于所述预设均值、所述灰度标准差小于所述预设标准差时，确定所述红外图中人脸亮度正常，否则确定所述红外图中人脸亮度异常。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当确定所述红外图整体亮度异常时，保留所述红外图。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘祺昌，户磊，王海彬，化雪诚，李东洋，
申请(专利权)人：合肥的卢深视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：