一种图像处理方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图形图像处理中的区域分割、识别领域，特别是指一种图像处理方法及装置。
【背景技术】
[0002]随着生物识别技术的不断发展，人脸识别、指纹识别等技术已趋于成熟，而考虑到头发对人的整体形象影响的重要作用，能够辅助实现更准确的身份识别，头发识别技术引起了越来越多的关注。
[0003]现有的头发区域识别方案，通过对头发建立颜色模型，如采用YCbCr色彩空间，对各种颜色的发型进行统计建立颜色模型，如果像素的颜色范围落在颜色模型内则识别为头发区域。当然，更进一步地，在颜色模型的基础上还会引入纹理特征一起识别头发区域。但是，不论只采用颜色模型还是在此基础上引入伦理特征，都受限于头发的样本，如果样本不全识别效果也不好，而且会受到周围环境影响，如遇到和头发颜色接近的情况就会出现误识别，如果头发是染色的就基本识别不了。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是提供一种图像处理方法及装置，通过准确获取图像中头发的特征参量来识别出图像的头发区域，解决了现有方法采用头发样本模型进行识别时误差较大的问题。
[0005]为达到上述目的，本发明的实施例提供一种图像处理方法，包括:
[0006]对图像进行预处理，并通过人脸识别获取处理后图像中的第一区域的图像；其中，所述第一区域包括人脸区域和头发区域；
[0007]对所述第一区域的图像进行识别，获取所述第一区域的图像中的头顶区域的图像，确定所述头顶区域的图像中的第二区域；其中，所述第二区域为所述头顶区域中的头发区域；
[0008]根据所述第二区域在原始图像中获取对应所述第二区域的图像，并获取图像中头发的特征参量；
[0009]根据所述特征参量对原始图像进行识别，获取第三区域的图像；其中，所述第三区域为完整的头发区域。
[0010]其中，所述对图像进行预处理，并通过人脸识别获取处理后图像中的第一区域的图像，包括:
[0011]对图像进行预处理；
[0012]对预处理后的图像进行人脸识别，获取识别信息；其中所述识别信息包括:人脸位置、人脸区域、人脸的长度和人脸的宽度；
[0013]根据所述识别信息，将所述人脸区域按照第一预设规则扩展为第一区域，并获取第一区域图像。
[0014]其中，所述根据所述识别信息，将所述人脸区域按照第一预设规则扩展为第一区域，并获取第一区域的图像，包括:
[0015]通过公式Q = L0+L0/2获取第一区域的长度；其中，Q为第一区域的长度，L。为所述人脸的长度；
[0016]通过公式D: = D0+2*D0/3获取第一区域的宽度；其中，D:为第一区域的宽度，D。为所述人脸的宽度。
[0017]其中，所述预处理包括:去噪滤波处理。
[0018]其中，所述对所述第一区域的图像进行识别，获取所述第一区域的图像中的头顶区域的图像，确定所述头顶区域的图像中的第二区域，包括:
[0019]根据图像颜色，对所述第一区域的图像进行聚类分割，得到多个子图；
[0020]对所述多个子图进行过滤筛选，确定模型子图和第二区域。
[0021]其中，所述对所述多个子图进行过滤筛选，确定模型子图和第二区域，包括:
[0022]根据所述识别信息，分别将每个子图的所述人脸区域按照第二预设规则扩展，得到扩展区域并获取扩展区域的图像；
[0023]获取所述扩展区域的图像的像素值和所述人脸区域的图像的像素值，并进行对t匕，确定对比结果小于或等于第一阈值的子图；
[0024]根据所述识别信息，分别将每个子图的所述人脸区域按照第三预设规则扩展，得到头顶区域并获取头顶区域的图像；
[0025]获取所述头顶区域图像的像素值和面积值，并进行对比，确定对比结果大于或等于第二阈值的子图；
[0026]确定同时达到所述第一阈值和所述第二阈值的子图为模型子图及所述模型子图的第二区域。
[0027]其中，所述根据所述识别信息，分别将每个子图的所述人脸区域按照第二预设规则扩展，得到扩展区域并获取扩展区域的图像，包括:
[0028]通过公式L2 = L0+L0/4获取扩展后第四区域的长度；其中，L2为第四区域的长度，L。为所述人脸的长度，所述第四区域包括所述人脸区域和所述扩展区域；
[0029]通过公式队=DQ+2*DQ/4获取扩展后第四区域的宽度；其中，队为第四区域的宽度，D。为所述人脸的宽度。
[0030]其中，所述特征参量包括颜色以及纹理；
[0031]所述根据所述特征参量对原始图像进行识别，获取第三区域图像，包括:
[0032]根据获取到的所述颜色以及纹理特征，对原始图像进行聚类分割，得到第三区域图像。
[0033]为达到上述目的，本发明的实施例还提供了一种图像处理装置，包括:
[0034]第一获取模块，用于对图像进行预处理，并通过人脸识别获取处理后图像中的第一区域的图像；其中，所述第一区域包括人脸区域和头发区域；
[0035]第二获取模块，用于对所述第一区域的图像进行识别，获取所述第一区域的图像中的头顶区域的图像，确定所述头顶区域的图像中的第二区域；其中，所述第二区域为所述头顶区域中的头发区域；
[0036]第三获取模块，用于根据所述第二区域在原始图像中获取对应所述第二区域的图像，并获取图像中头发的特征参量；
[0037]第四获取模块，用于根据所述特征参量对原始图像进行识别，获取第三区域的图像；其中，所述第三区域为完整的头发区域。
[0038]其中，所述第一获取模块包括:
[0039]预处理子模块，用于对图像进行预处理；
[0040]人脸识别子模块，用于对预处理后的图像进行人脸识别，获取识别信息；其中所述识别信息包括:人脸位置、人脸区域、人脸的长度和人脸的宽度；
[0041]处理子模块，用于根据所述识别信息，将所述人脸区域按照第一预设规则扩展为第一区域，并获取第一区域图像。
[0042]其中，所述处理子模块包括:
[0043]第一处理单元，用于通过公式Q = L0+L0/2获取第一区域的长度；其中，Q为第一区域的长度，L。为所述人脸的长度；
[0044]第二处理单元，用于通过公式Di = D0+2*D0/3获取第一区域的宽度；其中，Di为第一区域的宽度，D。为所述人脸的宽度。
[0045]其中，所述预处理包括:去噪滤波处理。
[0046]本发明的上述技术方案的有益效果如下:
[0047]本发明实施例的图像处理方法，首先获取到人脸识别后的包括人脸区域和头发区域的第一区域的图像，除去了大部分背景，避免了背景对识别可能带来的影响。然后对第一区域的图像进行识别，获取第一区域的图像中的头顶区域的图像，确定头顶区域的图像中的头发区域即第二区域，由于头顶是头发生长的部分，头顶区域更便于获取头发的图像。这样，就可进一步地在预处理后的原始图像中获取对应第二区域的图像，并获取到头发的特征参量，从而根据该特征参量对原始图像识别，得到完整的头发区域即第三区域的图像。通过获取图像本身的头发的特征参量作为整体识别的依据，不会出现采用预定模型受限于样本而