[发明专利]一种生物特征部位图像噪声的检测方法

权利要求书

1.一种生物特征部位图像噪声的检测方法，其特征在于，该方法包括，

基于包括有生物特征部位图像，提取有效区域内的图像数据，得到有效区域图像数据，其中，有效区域包括除干扰噪声判断的区域之外的生物特征部位图像；

将所述有效区域图像数据中像素的像素值与卷积核进行卷积计算，得到卷积值，

计算各个卷积值的平均值，得到表征生物特征部位图像噪声的噪声度，如果噪声度大于预设的噪声阈值，则判定该生物特征部分图像为噪声图像；

其中，

包括有生物特征部位图像为包括脸部特征的脸部图像，

所述干扰噪声判断的区域为眼部区域，

所述有效区域包括除眼部之外的脸部图像，该有效区域根据瞳孔之间间距确定一有效矩形区域的宽度，根据所述宽度确定有效矩形区域的高度，得到至少限定除眼部以上区域之外的有效矩形区域。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述包括有生物特征部位图像为单帧RGB图像，该方法进一步包括，

将生物特征部位图像进行灰度处理，或者，将有效区域图像进行灰度处理，得到明度图像数据。

3.如权利要求2所述的检测方法，其特征在于，该方法还包括，将明度图像数据进行均衡化处理。

4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述提取有效区域内的图像数据包括，

获取脸部图像中的左眼瞳孔坐标、右眼瞳孔坐标、嘴部左嘴角坐标、以及右嘴角坐标，计算4个坐标的均值，得到脸部中心位置，

根据脸部中心位置、以及有效矩形区域所限定的范围，按照使得有效矩形区域所限定的图像像素数量增加为目标，确定有效矩形区域的位置，

提取有效矩形区域内的图像数据。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述根据瞳孔之间间距确定一有效矩形区域的宽度包括，将瞳孔之间间距与第一系数的乘积结果作为有效矩形区域的宽度，

所述根据所述宽度确定有效矩形区域的高度包括，将第二系数与有效矩形区域宽度的乘积结果作为有效矩形区域的高度，

其中，第一系数大于1，第二系数根据眼部下方到部分或整个下巴的高度确定；

所述根据脸部中心位置、以及有效矩形区域所限定的范围，按照使得有效矩形区域所限定的图像像素数量增加为目标，确定有效矩形区域的位置，包括，

按照使得脸部中心纵坐标至下巴的高度占有效矩形区域高度大于第一阈值确定第一位置、使得脸部中心在所述有效矩形区域宽度方向的中心线上或者偏离中心线小于第二阈值确定第二位置，使得有效矩形区域所限定的图像像素包括眼部下方到部分或整个下巴的脸颊区域，确定有效矩形区域的位置。

6.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述提取有效区域内的图像数据包括，

提取脸部图像轮廓、以及眼部下眼睑图像轮廓，

在下眼睑图像轮廓的下方形成与左脸部图像轮廓相交于第一交点、与右脸部图像相交于第二交点的第一曲线段，

将第一交点到第二交点之间、且包括有下颌的第一脸部图像轮廓与所述第一曲线段形成封闭曲线，该封闭曲线所形成的封闭区域作为有效区域；

提取该有效区域内的图像数据。

7.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述将所述有效区域图像数据中像素的像素值与卷积核进行卷积计算，包括，

建立蒙版区域，用于设置该区域内一个以上连续像素的像素值为0；该蒙版区域包括鼻部和嘴部区域，

基于提取的有效区域图像，将除蒙版区域之外的像素点的像素值与卷积核进行卷积计算，得到各次卷积计算的卷积值，其中，卷积核为3×3的矩阵。