專利名稱：一種基于3g智能手機(jī)的圖片去紅眼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于移動(dòng)智能終端技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于3G智能手機(jī)的圖片去紅眼方 法。
背景技術(shù)：
紅眼是攝影中常見的現(xiàn)象。近距離閃光燈的強(qiáng)光經(jīng)過瞳孔照在視網(wǎng)膜后的微血管 組織上，反射回來的紅色光線會(huì)使實(shí)際成像的照片中的人眼處呈現(xiàn)出紅色塊狀，這就是紅 眼發(fā)生的原因。目前圖片去紅眼方法主要分三個(gè)步驟(1)人臉檢測；(2)紅眼檢測；(3)紅 眼修正。人臉檢測的方法主要有基于知識(shí)的方法它將典型的人臉形成規(guī)則庫對人臉進(jìn) 行編碼。通常，通過面部特征之間的關(guān)系進(jìn)行人臉定位。特征不變的方法該方法可在姿 態(tài)、視角或光照條件改變的情況下找到存在的結(jié)構(gòu)特征，然后使用這些特征確定人臉。模板 匹配方法儲(chǔ)存幾種標(biāo)準(zhǔn)的人臉模式，用來分別描述整個(gè)人臉和面部特征；計(jì)算輸入圖片 和存儲(chǔ)的模式間的相互關(guān)系并用于檢測。基于外觀的方法從訓(xùn)練圖片集中進(jìn)行學(xué)習(xí)從而 獲得模型，并用這些模型進(jìn)行檢測。在檢測出的人臉區(qū)域定位紅眼，最重要的信息是色彩。紅眼圖片瞳孔處的紅色圓 點(diǎn)與正常人眼色彩的差別很大，因此紅眼定位通常都采用提取紅色度對圖片進(jìn)行固定閾值 分割的方法。確定了最終的紅眼區(qū)域后，消除紅眼的工作是調(diào)整紅眼像素的色彩值。在RGB空 間中，紅色用R通道的值來表示，但僅對R通道進(jìn)行調(diào)整往往是不夠的，會(huì)導(dǎo)致修正后的紅 眼顯得偏綠或偏藍(lán)。因此，在對R通道進(jìn)行減色處理的同時(shí)，還需要對G通道和B通道做出 適當(dāng)調(diào)整。目前的去紅眼算法是應(yīng)用在專門的DSP處理芯片或高性能的家用PC機(jī)上的，算法 實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，且需要較高的硬件條件。因此，不適用于智能手機(jī)等硬件性能受限的移動(dòng)終端。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種適用于智能手機(jī)平臺(tái)的圖片去紅眼優(yōu)化算 法，以解決現(xiàn)有算法復(fù)雜，效率低的問題。本發(fā)明方法的具體步驟為步驟(1)選擇人臉區(qū)域。在待處理的圖片上選定人臉的范圍。步驟⑵確定紅眼區(qū)域。包括以下步驟2-1、依次取出選定范圍內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值；2-2、將每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間的值，然后通過設(shè)定的閾值對選 定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行分割；所述的分割方法為判斷每個(gè)像素點(diǎn)是否處于紅色范圍內(nèi)，如果像素點(diǎn)是處于紅 色范圍內(nèi)，則將蒙板像素矩陣對應(yīng)于該像素點(diǎn)的值設(shè)置成255 ；如果像素點(diǎn)在紅色范圍外，則將蒙板像素矩陣對應(yīng)于該像素點(diǎn)的值設(shè)置成0 ；所述的紅色范圍是指HSV顏色空間中的H > 290. 0且S > 0. 29且V > 0. 29所包 圍的區(qū)域，或者HSV顏色空間中的H < 21. 0且S > 0. 45且V > 0. 39所包圍的區(qū)域。步驟(3)對紅眼區(qū)域進(jìn)行去噪點(diǎn)，包括對孤立的非紅色噪點(diǎn)處理和對孤立的紅色 噪點(diǎn)處理。對孤立的非紅色噪點(diǎn)處理首先利用NXM的矩陣對蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)與其 周圍的像素點(diǎn)進(jìn)行求和；然后判斷和值，如果和值大于(N-I) X (M-I) X255，則將蒙板像素 矩陣中該像素點(diǎn)的值設(shè)置成255 ；如果和值小于等于(N-I) X (M-I) X255，則將蒙板矩陣中 該像素點(diǎn)的值設(shè)置成0 ；其中1 < N <選定范圍的高度，1 < M <選定范圍的寬度。對孤立的紅色噪點(diǎn)處理首先利用NXM的矩陣對蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)與其周 圍的像素點(diǎn)進(jìn)行求和。然后判斷和值，如果和值小于(M+N)/min{M，N}，則將蒙板像素矩陣 中像素點(diǎn)的值設(shè)置成0，如果和值大于等于(M+N)/min{M，N}，則將蒙板像素矩陣中像素點(diǎn) 的值設(shè)置成255，其中min{M，N}表示取M和N中較小的值，“/”表示除法取整運(yùn)算；步驟⑷修復(fù)紅眼區(qū)域。將RGB值分別修正，得到修正后的R'、G'和B' Γ π D, G + B 廣,G + R' , B + R
權(quán)利要求
一種基于3G智能手機(jī)的圖片去紅眼方法，其特征在于該方法包括如下步驟步驟(1)在待處理的圖片上選定人臉的范圍；步驟(2)確定紅眼區(qū)域，包括以下步驟2 1、依次取出選定范圍內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值；2 2、將每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間的值，然后通過設(shè)定的閾值對選定范圍內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行分割；所述的分割方法為判斷每個(gè)像素點(diǎn)是否處于紅色范圍內(nèi)，如果像素點(diǎn)是處于紅色范圍內(nèi)，則將蒙板像素矩陣對應(yīng)于該像素點(diǎn)的值設(shè)置成255；如果像素點(diǎn)在紅色范圍外，則將蒙板像素矩陣對應(yīng)于該像素點(diǎn)的值設(shè)置成0；所述的紅色范圍是指HSV顏色空間中的H＞290.0且S＞0.29且V＞0.29所包圍的區(qū)域，或者HSV顏色空間中的H＜21.0且S＞0.45且V＞0.39所包圍的區(qū)域；步驟(3)對紅眼區(qū)域進(jìn)行去噪點(diǎn)，包括對孤立的非紅色噪點(diǎn)處理和對孤立的紅色噪點(diǎn)處理；對孤立的非紅色噪點(diǎn)處理首先利用N×M的矩陣對蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)與其周圍的像素點(diǎn)進(jìn)行求和；然后判斷和值，如果和值大于(N 1)×(M 1)×255，則將蒙板像素矩陣中該像素點(diǎn)的值設(shè)置成255，如果和值小于等于(N 1)×(M 1)×255，則將蒙板矩陣中該像素點(diǎn)的值設(shè)置成0；其中1＜N＜選定范圍的高度，1＜M＜選定范圍的寬度；對孤立的紅色噪點(diǎn)處理首先利用N×M的矩陣對蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)與其周圍的像素點(diǎn)進(jìn)行求和；然后判斷和值，如果和值小于(M+N)/min{M，N}，則將蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)的值設(shè)置成0，如果和值大于等于(M+N)/min{M，N}，則將蒙板像素矩陣中像素點(diǎn)的值設(shè)置成255，其中min{M，N}表示取M和N中較小的值，“/”表示除法取整運(yùn)算；步驟(4)修復(fù)紅眼區(qū)域；將RGB值分別修正，得到修正后的R′、G′和B′ <mrow><msup> <mi>R</mi> <mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mi>G</mi><mo>+</mo><mi>B</mi> </mrow> <mn>2</mn></mfrac><mo>,</mo> </mrow> <mrow><msup> <mi>G</mi> <mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mi>G</mi><mo>+</mo><msup> <mi>R</mi> <mo>′</mo></msup> </mrow> <mn>2</mn></mfrac><mo>,</mo> </mrow> <mrow><msup> <mi>B</mi> <mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mfrac> <mrow><mi>B</mi><mo>+</mo><msup> <mi>R</mi> <mo>′</mo></msup> </mrow> <mn>2</mn></mfrac> </mrow>其中G表示原像素點(diǎn)的綠色通道分量值，B表示原像素點(diǎn)的藍(lán)色通道分量值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于3G智能手機(jī)的圖片去紅眼方法。目前的去紅眼算法是應(yīng)用在專門的DSP處理芯片或高性能的家用PC機(jī)上的，算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，且需要較高的硬件條件。本發(fā)明方法首先選擇人臉區(qū)域；其次取出選定范圍內(nèi)每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值并將每個(gè)像素點(diǎn)的RGB值轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間的值；然后對對紅眼區(qū)域進(jìn)行去噪點(diǎn)，包括對孤立的非紅色噪點(diǎn)處理和對孤立的紅色噪點(diǎn)處理。最后修復(fù)紅眼區(qū)域。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的去紅眼技術(shù)所需要的時(shí)間和空間開銷很小，非常適合在像智能手機(jī)等硬件資源有限的嵌入式平臺(tái)上進(jìn)行圖片的去紅眼操作，解決了目前去紅眼技術(shù)需要高性能硬件環(huán)境的問題，提高了處理效率。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101968849SQ201010295460
公開日2011年2月9日 申請日期2010年9月27日 優(yōu)先權(quán)日2010年9月27日
發(fā)明者崔揚(yáng), 李原洲, 湯利平, 胡維華, 賈琳, 郁偉煒 申請人:杭州電子科技大學(xué)