用于匿名化数字彩色图像的方法和图像处理设备技术

一种用于匿名化数字彩色图像的方法，包括获取数字彩色图像，以及向表示数字彩色图像的相应像素的颜色分量的相应颜色向量应用线性随机函数，以获取单色图像。该线性随机函数随数字彩色图像的像素而变化，并且进一步依赖于至少一个随机参数。至少一个随机参数。至少一个随机参数。

【技术实现步骤摘要】
用于匿名化数字彩色图像的方法和图像处理设备


[0001]本文的实施例涉及图像处理。更具体地说，公开了用于匿名化数字彩色图像的方法和图像处理设备。还公开了相应的计算机程序和计算机程序载体。

技术介绍

[0002]使用成像特别是视频成像对公众进行监控在全世界的许多地区都很常见。需要监控的区域例如是银行、商店和其他需要安全的区域。但是在许多地方，不经许可/授权便安装摄像机是违法的。有时，获取许可的成本很高而且耗时。通过以无法识别人的方式扭曲视频图像，应该可以在更多地方安装摄像机，例如用于监控学校。
[0003]然而，不能识别人的要求与需要能够确定视频中什么正在发生的要求形成矛盾。
[0004]例如，对匿名图像数据执行人数统计或队列监控可能是受到关注的。在实践中，需要在满足以下两个要求之间进行权衡：视频不可识别，以及提取大量数据以用于不同目的(例如人数统计)。
[0005]已经描述了一些避免识别人但仍能辨别活动的图像处理技术。例如，边缘检测/表示、边缘增强、轮廓化对象和不同种类的“颜色模糊”，例如颜色变化或扩张都是这样的操作示例。
[0006]图像处理是指应用于图像的任何处理。处理可以包括对图像应用各种效果、掩模、滤波器等。以这种方式，图像可以例如被锐化、转换为灰度或以某种方式改变。图像通常由视频摄像机、静止图像摄像机等捕获。

技术实现思路

[0007]因此，目的是如何对数字图像(例如视频图像)中的人进行去标识化或匿名化，但仍然能够确定数字图像中特别是在视频图像中什么正在发生。另一目的是使数字图像中的人不可逆地匿名化，但是仍然能够确定数字图像中什么正在发生。
[0008]根据一方面，该目的通过一种用于匿名化数字彩色图像的方法来实现，该方法包括获取数字彩色图像，并且向表示该数字彩色图像的相应像素的颜色分量的相应颜色向量应用线性随机函数以获取单色图像。线性随机函数随数字彩色图像的像素而变化，并且进一步依赖于至少一个随机参数。
[0009]根据另一方面，该目的通过一种被配置为执行上述方法的图像处理设备来实现。
[0010]根据进一步的方面，该目的通过与上述方面相对应的计算机程序和计算机程序载体来实现。
[0011]通过向相应颜色向量应用随数字彩色图像的像素而变化的线性随机函数，数字彩色图像中的人被匿名化，但仍然能够确定数字彩色图像中什么正在发生。
[0012]本文的实施例的进一步优点在于，在匿名化发生之后，很难通过逆转匿名化的操作(例如线性随机函数)来识别图像中的人。因此，有可能对数字图像中的人进行不可逆地匿名化，但仍然能够确定数字图像中什么正在发生。这增加了该方法的安全性，从而增加了
获取在某个地方使用视频监控的许可/授权的可能性。
附图说明
[0013]在图中，出现在一些实施例中的特征由虚线指示。
[0014]根据以下详细描述和附图，将很容易理解包括其特定的特征和优点的本文公开的实施例的各个方面，其中：
[0015]图1是示出本文的示例性实施例的示意性概览图，
[0016]图2a示出了数字图像，
[0017]图2b示出了来自数字彩色图像的部分的像素中的颜色表示，
[0018]图3示出了RGB颜色空间中的颜色向量，
[0019]图4是示出图像处理设备中的方法的实施例的流程图，
[0020]图5a示出了图像处理设备中的方法的其它实施例，
[0021]图5b示出了图像处理设备中的方法的其它实施例，
[0022]图6示出了由本文的实施例产生的单色图像，
[0023]图7a至图7c示出了图像处理设备中的方法的其它实施例，
[0024]图8是示出图像处理设备中的方法的其它实施例的流程图，
[0025]图9示出了由本文的实施例产生的伪着色图像，
[0026]图10是示出图像处理设备的实施例的框图。
具体实施方式
[0027]如上所述，对匿名图像数据执行人数统计或队列监控是受到关注的。因此，本文的实施例的目的是对数字图像中的人进行匿名化，但仍然能够确定数字图像中什么正在发生。
[0028]本文的实施例可以在一个或多个图像处理设备中实现。图1示出了各种示例性图像处理设备，其可以对数字图像101、102、103(例如数字视频图像)执行图像处理。图像处理设备可以是图像捕捉设备，例如录像机、监控摄像机120、数码摄像机、包括图像传感器的智能电话130或包括图像传感器的汽车140。图像处理设备(例如有线或无线设备)例如也可以通过网络等从图像捕获设备获取图像。例如，这可以例如是用于图1中的视频服务器150的情况。
[0029]视频服务器是一种专用于传输视频的基于计算机的设备。视频服务器在多种应用中使用，并且通常具备满足特定应用需求的附加功能和能力。例如，在安全、监控和检查应用中使用的视频服务器通常被设计为从一个或多个摄像机中捕获视频并经由计算机网络传送视频。在视频制作和广播应用中，视频服务器能够录制和播放录制的视频，并同时传送许多视频流。在图1中，视频服务器150例如通过网络连接到图像处理设备：监控摄像机120、智能手机130和汽车140。视频服务器150还可以连接到用于存储视频图像的视频存储器160，和/或连接到用于显示视频图像的监视器170。
[0030]因此，图像处理设备能够处理数字图像。图像可以由图像处理设备本身捕获，也可以从捕获图像的另一设备或从诸如硬盘驱动器等的存储器接收。
[0031]为了更好地理解下面的详细描述，将解释一些术语。
[0032]当图像被捕获时，表示图像的数据可以以任何已知的现有格式或未来格式存储。通常，所捕获图像的每个像素由一个或多个值表示，该一个或多个值表示在特定波长频带内的捕获的光的强度。这些值通常被称为颜色分量或颜色通道。
[0033]例如，图像的颜色可以由颜色空间中的颜色分量来表示，例如RGB颜色空间中的红色、绿色和蓝色，或CMYK颜色空间中的青色、品红色、黄色和黑色，等等。
[0034]因此，颜色分量可以指RGB分量之一、CMYK分量之一等等。其他已知格式包括但不限于色调、饱和度亮度(HSL)颜色格式，亮度和色度(YUV)颜色格式等。
[0035]现在将出于示例的目的使用RGB颜色空间来描述本文的实施例。应当理解，这些实施例也适用于其他颜色空间。
[0036]RGB颜色模型的常见实现是24位实现，每个通道具有8位或256个离散颜色级别。因此，任何基于这种24位RGB模型的颜色空间都被限制在256
×
256
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256≈1670万种颜色的范围内。
[0037]此外，如本文所使用的，术语“图像”可以指包括源自已捕获图像的图像传感器的信息的图像帧。
[0038]图2a示出了二维空间中的示例性数字彩色图像200，其在下文中也可被称为彩色图像200，甚至图像200。包括w
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h个像素的彩色图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于匿名化数字彩色图像(200)的方法，其中所述方法包括：获取(401、801)所述数字彩色图像(200)，以及向表示所述数字彩色图像(200)的相应像素(201，202)的颜色分量(R，G，B)的相应颜色向量(v201，v501)应用(402，804)线性随机函数(f)，其中所述线性随机函数随所述数字彩色图像(200)的所述像素(201，202)而变化，并且其中所述线性随机函数(f)进一步依赖于至少一个随机参数，并且其中所述方法的特征在于通过应用所述线性随机函数(f)来获取单色图像(600)。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述线性随机函数(f)随所述数字彩色图像(200)的所述像素(201，202)而平滑地变化。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述线性随机函数(f)包括投影函数，并且其中，应用所述线性随机函数(f)包括：将所述颜色向量(v501)或通过用一个或多个旋转函数旋转(402a)所述颜色向量(v501)而获取的旋转颜色向量(v502)投影到一维颜色分量(G)上以获取所述单色图像(600)，其中，所述一个或多个旋转函数分别随所述数字彩色图像的所述像素(201，202)而变化并依赖于所述至少一个随机参数。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述线性随机函数(f)包括一个或多个旋转函数，所述一个或多个旋转函数分别随所述数字彩色图像的所述像素(201，202)而变化并依赖于所述至少一个随机参数，并且其中，应用所述线性随机函数(f)包括：用所述一个或多个旋转函数旋转(402a)所述颜色向量(v501)，从而获取所述旋转颜色向量(v502)，以及将所述旋转颜色向量(v502)投影(402b)到一维颜色分量(G)上。5.根据权利要求3所述的方法，其中，将所述旋转颜色向量(v502)投影(402b)到所述一维颜色分量(G)上包括：选择所述旋转颜色向量(v502)的旋转颜色分量(G)，以及丢弃所述旋转颜色向量的其他颜色分量(R，B)。6.根据权利要求1至3...

【专利技术属性】
技术研发人员：CA，
申请(专利权)人：安讯士有限公司，
类型：发明
国别省市：