检测红眼的方法及装置、去除红眼的方法及装置制造方法及图纸

一种检测红眼的方法及装置、去除红眼的方法及装置。所述检测红眼的方法包括：提取眼部区域；基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域；基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系；基于所述位置关系检测红眼区域。本发明专利技术的技术方案降低了红眼区域的漏检率和误检率，且降低了检测红眼区域的复杂度，提高了检测红眼区域的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像
，尤其涉及一种检测红眼的方法及装置、去除红眼的方法及装置。
技术介绍
“红眼效应”是指用闪光灯拍摄人物照片时，由于被拍摄者眼底血管的反光而导致的人眼瞳孔中央形成的红点现象。其形成原因主要是由于人的瞳孔在环境光比较暗时会放大，近距离闪光灯的强光经过放大的瞳孔，照在视网膜后的微血管组织上，反射回红色的光线，造成实际成像的照片呈现“红眼”状，红眼和人们一般所认知的眼睛的颜色差别很大，大大的降低了照片的质量。随着具有闪光功能的数码相机、手机、摄像机等的应用越来越广泛，对于“红眼效应”的去除具有很强的实际应用性，且也变得越发的重要。请参见图1，图1是现有的红眼去除系统的结构示意图。如图1所示，首先借助人脸检测器、皮肤判别器、其他脸部特征提取、或无红眼照片来提取眼部区域。具体地，可以通过人脸检测器检测出人脸区域，进而通过霍夫变换法或变形模板法等来粗略提取眼部区域，如:提取人脸的上半部分作为眼部区域。或者通过皮肤判别器来获取不同于皮肤的眼洞，进而提取眼部区域。或者通过嘴巴、鼻子、或眉毛等脸部特征的提取，并基于眼睛与嘴巴、鼻子或眉毛之间的位置关系来粗略提取眼部区域，如:提取嘴巴所在的预定范围内作为眼部区域。或者通过拍摄前的最后一帧预览照片(无红眼照片)来粗略提取眼部区域，如:提取与所述无红眼照片存在红色差异的部分作为眼部区域。基于提取的眼部区域，发掘红眼中的红眼色特征，进而基于所述红眼色特征来提取红眼区域。然后基于 红眼的形状对提取到的红眼区域的形状特征进行相应的验证，一般来讲，红眼的形状通常为圆形、类圆形、椭圆形、类椭圆形，因此，若提取到的红眼区域的形状为圆形、类圆形、椭圆形、类椭圆形，就可以判定提取到的红眼区域的确为拍摄过程中形成的红眼区域，进而可以对提取到的红眼区域的红眼色进行纠正，并对红眼区域的边缘进行各种光滑处理，使得修正后的眼部图像看起来更自然。上述的红眼去除方法，通过粗提取眼部区域，然后精提取红眼区域，并对提取到的红眼区域进行验证，在确定提取到的红眼区域无误后对其进行纠正。然而这种红眼去除方法去除红眼时的漏检率和误检率都较高。因此，如何能够提供一种漏检率和误检率较低的检测红眼的方法成为目前亟待解决的问题之一。其他有关红眼检测的相关技术还可以参见公开号为W02007116947A1，专利技术名称为 RED EYE DETECTING APPARATUS, RED EYE DETECTING METHOD AND RED EYE DETECTINGPROGRAM的国际专利申请。
技术实现思路
本专利技术解决的问题是提供一种漏检率和误检率较低的检测红眼的方法及装置，去除红眼的方法及装置。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种检测红眼的方法，包括:提取眼部区域；基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域；基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系；基于所述位置关系检测红眼区域。为解决上述问题，本专利技术还提供了一种去除红眼的方法，包括:采用上述的检测红眼的方法检测红眼区域；对所述红眼区域进行纠正。为解决上述问题，本专利技术还提供了一种检测红眼的装置，包括:提取单元，用于提取眼部区域；量化单元，用于基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域；位置关系确定单元，用于基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系；检测单元，用于基于所述位置关系检测红眼区域。为解决上述问题，本专利技术还提供了一种去除红眼的装置，包括:上述的检测红眼的装置；纠正单元，用于对所述红眼区域进行纠正。与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下优点:通过先提取眼部区域，然后基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域；基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系；最终基于所述位置关系检测红眼区域。由于是基于所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系来检测红眼区域，因此，对于不同红眼现象在颜色、形状上的差异具有很强的鲁棒性，降低了红眼区域的漏检率和误检率。而且，由于利用了红眼区域与其周围的眼部区域在颜色和位置关系上独有的特征，故，大大地降低了检测红眼区域的复杂度，提高了检测红眼区域的效率。进一步地，在确定具有嵌套关系的深色区域和红色区域，具有邻接关系的深色区域和白色区域后，通过确定所确定的红色区域是否存在与之具有嵌套关系的白色区域，或者确定所确定的深色区域是否存在与之具有嵌套关系的白色区域，可以更加准确地检测出红眼区域，在很大程度上降低了红眼区域的漏检率和误检率。 进一步地，在检测到红眼区域后，对检测到的红眼区域进行判断，以确定检测到的红眼区域是否有误，在很大程度上降低了检测红眼时的误检率。进一步地，在检测到红眼区域后，利用与所述红眼区域具有嵌套关系的深色区域对所述红眼区域进行纠正，使得红眼区域的纠正具有很强的自适应性，且纠正后的红眼区域效果较佳。通过采用纹理分析获取纠正后的红眼区域中的误纠正区域，并利用中值滤波对所述误纠正区域进行抑制，一方面大大地降低了去除红眼时的误纠正率，另一方面在很大程度上改善了纠正后的照片的效果。附图说明图1是现有的红眼去除系统的结构示意图；图2是本专利技术红眼模板的示意图；图3是本专利技术红眼区域、深色眼珠区域、眼白区域和近白高亮区域的位置关系的一个实例示意图；图4是本专利技术实施例的检测红眼的方法的流程示意图；图5是本专利技术实施例的检测红眼的装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例的去除红眼的方法的流程示意图；图7是本专利技术实施例的去除红眼的装置的结构示意图。具体实施例方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。 在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本专利技术。但是本专利技术能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广。因此本专利技术不受下面公开的具体实施方式的限制。正如
技术介绍
中所描述的，现有技术中检测红眼区域时，漏检率和误检率较高。专利技术人发现，现有技术在对红眼区域进行检测时，主要是利用红眼区域的颜色和形状特征来对红眼区域进行定位和验证，因此对红眼的颜色和形状的依赖性很强，一旦红眼的颜色有较大的变化就会导致提取红眼区域的失败，另外，若红眼在形状上有较大的变化，也会导致对提取到的红眼区域进行验证的失败，进而导致了检测红眼区域时的漏检率和误检率较高。而在实际的拍摄过程中，由于光照条件的变化，红眼中的红色程度会发生很大的变化，且对于不同的人种而言，其红眼程度也不尽相同；另外在拍摄过程中，眼睛张开的程度的不同也会导致红眼形状从理想圆形到不同程度类椭圆的变化。因此，专利技术人提出，是否可以不仅仅依赖于红眼区域的颜色和形状，而是通过红眼区域的其他属性来对红眼区域进行检测。请参见图2，图2是本专利技术红眼模板的示意图，如图2所示，红眼是由于人眼瞳孔底部血管因强烈的闪光照射所致，故，红眼模板一般由四个部分组成:近白高亮区域H、红眼区域R、深色眼珠区域F和眼白区域W。且四个不同区域之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种检测红眼的方法，其特征在于，包括：提取眼部区域；基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域；基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系；基于所述位置关系检测红眼区域。

【技术特征摘要】
1.一种检测红眼的方法，其特征在于，包括: 提取眼部区域； 基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域； 基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系，所述位置关系包括邻接关系和嵌套关系； 基于所述位置关系检测红眼区域。2.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域包括: 若像素点的红色度小于第一阈值，饱和度小于第二阈值则将像素点量化为白色像素占.若像素点的红色度小于所述第一阈值，饱和度大于或等于所述第二阈值且小于第三阈值则将像素点量化为深色像素点； 若像素点的红色度大于或等于所述第一阈值，饱和度大于或等于所述第三阈值则将像素点量化为红色像素点。3.如权利要求2所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述像素点的红色度和饱和度通过如下方式获得:I = a*R-b*G-(a-b)*B4.如权利要求3所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述权重系数ae ,b e ，所述第一阈值Tl e (0，0.5]，所述第二阈值T2 e (0，0.3]、所述第三阈值 T3 e 。5.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有嵌套关系的深色区域和红色区域； 若所确定的深色区域存在与之具有邻接关系的白色区域，则以所述确定的红色区域作为红眼区域。6.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有嵌套关系的深色区域和红色区域； 若所确定的深色区域存在与之具有邻接关系的白色区域且所确定的红色区域存在与之具有嵌套关系的白色区域，则以所述确定的红色区域作为红眼区域。7.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有嵌套关系的深色区域和红色区域；若所确定的深色区域存在与之具有邻接关系的白色区域和与之具有嵌套关系的白色区域，则以所述确定的红色区域作为红眼区域。8.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有邻接关系的深色区域和白色区域； 若所确定的深色区域存在与之具有嵌套关系的红色区域，则以该红色区域作为红眼区域。9.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有邻接关系的深色区域和白色区域； 若所确定的深色区域存在与之具有嵌套关系的红色区域且该红色区域存在与之具有嵌套关系的白色区域，则以该红色区域作为红眼区域。10.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述位置关系检测红眼区域包括: 确定具有邻接关系的深色区域和白色区域； 若所确定的深色区域存在与之具有嵌套关系的红色区域和与之具有嵌套关系的白色区域，则以该红色区域作为红眼区域。11.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于量化结果确定所述深色区域与所述白色区域、红色区域的位置关系包括: 基于量化结果获取所述深色区域、白色区域、红色区域的区域属性； 基于所述深色区域和白色区域的区域属性确定所述深色区域和白色区域的位置关系; 基于所述深色区域和红色区域的区域属性确定所述深色区域和红色区域的位置关系。12.如权利要求11所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述区域属性包括:区域的颜色、中心位置及形状。13.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，还包括:判断检测到的红眼区域是否有误。14.如权利要求13所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述判断检测到的红眼区域是否有误包括: 获取检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的均匀程度，所述预定范围关联于所述红眼区域的大小； 若所述均匀程度达到预设值，则检测到的红眼区域有误。15.如权利要求14所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述获取检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的均匀程度通过如下公式进行: NN TJi Tj(IrIa)2 IaE = ^- a NN 其中，Ii为第i个像素点的红色度，Ia为检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的平均值，N为预定范围内的像素点的个数，E为检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的均匀程度。16.一种去除红眼的方法，其特征在于，包括: 采用权利要求1 12任一项所述的检测红眼的方法检测红眼区域； 对所述红眼区域进行纠正。17.如权利要求16所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述对所述红眼区域进行纠正包括:利用与所述红眼区域具有嵌套关系的深色区域对所述红眼区域进行纠正。18.如权利要求16所述的去除红眼的方法，其特征在于，还包括: 基于纹理分析获取纠正后的红眼区域中的误纠正区域； 利用中值滤波对所述误纠正区域进行抑制。19.如权利要求18所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述基于纹理分析获取纠正后的红眼区域中的误纠正区域包括: 获取检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的均匀程度，所述预定范围关联于所述红眼区域的大小； 若所述均匀程度达到预设值，则所述纠正后的红眼区域为误纠正区域。20.如权利要求19所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述获取检测到的红眼区域中预定范围内的像素点的红色度的均匀程度通过如下公式进行:21.如权利要求20所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述利用中值滤波对所述误纠正区域进行抑制包括: 设置所述误纠正区域中的像素点的色度值为所述误纠正区域中的像素点在纠正前的色度值的中值。22.—种检测红眼的装置，其特征在于，包括: 提取单元，用于提取眼部区域； 量化单元，用于基于像素点的红色度和饱和度量化所述眼部区域，以得到白色区域、深色区域和红色区域； 位...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄玉春，林福辉，彭晓峰，
申请(专利权)人：展讯通信上海有限公司，
类型：发明
国别省市：