[发明专利]人眼图像检测与修复方法

说明书

本发明提供一种人眼图像检测与修复方法。所述方法包括：从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域；对所述人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强；分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割；根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件；若满足修复条件，则根据当前照度情况采用不同方式分别对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复。本发明对人眼亮斑的修复效果过渡自然，且可以有效避免修复异常。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人眼图像检测与修复方法。

背景技术

红外图像在夜间和低照度下具有较好的信噪比，目前红外加彩色融合方法已经在视频监控领域得到广泛的关注和应用，但是在实际应用中，人眼瞳孔位置会出现明显亮斑。产生这一问题的原因是人眼底的毛细血管被较强的红外补光照射后再反射到镜头中，造成类似早期相机的红眼现象；其次，这种摄像机本身的使用环境较暗，人在较暗的环境中瞳孔会放大。另外红外补光照射到镜片上反射会形成两个亮斑，而这一反光在可见图像中是不存在或者较弱的。

目前，现有的对人眼亮斑进行修复的其中两种方案为：

方案1：基于RGB颜色空间进行修复，或者基于Bayer数据进行修复，将异常的R通道适当降低，同时为了避免偏绿或者偏蓝，对G通道和B通道都进行调整。

方案2：基于边缘检测及形态学处理确定红眼模板，之后采用红眼非人眼区域的亮度统计信息，对红眼区域进行整体亮度降低处理。

采用上述两种方案对人眼亮斑进行修复，修复效果过渡不自然，且容易因眼镜反光而导致修复异常。

发明内容

本发明提供的人眼图像检测与修复方法，对人眼亮斑的修复效果过渡自然，且可以有效避免修复异常。

第一方面，本发明提供一种人眼图像检测与修复方法，包括：

从待检测人脸图像中划分出人眼区域和非人眼区域；

对所述人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度的自适应人脸图像增强；

分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割；

根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件；

若满足修复条件，则根据当前照度情况采用不同方式分别对所述人眼区域和非人眼区域的亮斑进行修复。

可选地，所述分别对图像增强后的人眼区域和非人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割包括：采用Ostu分割法对人眼区域进行结合人脸亮度分布的亮斑分割，采用模糊聚类分割法、以亮度为聚类特征对非人眼区域进行亮斑分割。

可选地，所述根据亮斑的面积和形态分别判断所述人眼区域和非人眼区域分割出的亮斑是否满足修复条件包括：对于人眼区域，根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件；

对于非人眼区域，根据非人眼区域分割出的每个亮斑的面积和亮斑的总面积以及每个亮斑的圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件。

可选地，所述根据人眼区域分割出的亮斑的面积以及圆度判断所分割出的亮斑是否满足修复条件包括：若亮斑的面积大于或等于第二阈值且小于或等于第一阈值，且亮斑的圆度与1之间的差值小于或等于第三阈值，则判定所分割出的亮斑满足修复条件，否则判定所分割出的亮斑不满足修复条件；