专利名称：检测红眼的方法及装置、去除红眼的方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像技术领域，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。
背景技术：
“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。现有技术中，去除红眼区域时，通常采用自动去除和手动去除两种方式来对红眼区域进行去除。所谓自动去除，通常是通过一定的算法先提取出眼部区域，基于提取的眼部区域进而结合相应的算法来检测出红眼区域，然后对检测到的红眼区域进行纠正。具体地，可以先借助于人脸检测器，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。在通过上述方式提取到眼部区域之后，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，红眼区域的形状通常为圆形、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以达到去除红眼的目的。所谓手动去除，则是借助于各种红眼去除的辅助工具，完全由人工手动的对每一个像素点逐个进行修复。对于上述的两种去除红眼的方式而言，自动去除红眼的方式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进而对红眼进行纠正，检测红眼、去除红眼的效率较高，但是，对红眼区域的颜色和形状的依赖性很强。在实际拍摄过程中，由于拍照时的照明条件、背景光线、拍摄对象、设备及角度的差异，会导致红眼区域的颜色及形状发生较大的变化。如: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。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。一旦红眼的颜色有较大的变化则会导致提取红眼区域的失败，而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，故使得检测红眼区域时的漏检率和误检率较高，进而导致了对红眼进行纠正时的漏纠正率和误纠正率较高。对于手动去除红眼的方式而言，由于借助了各种辅助工具，故，手动去除红眼相对来说比较灵活，且准确性较高，但是由于需要人工对红眼区域中的每一个像素点先进行检测，然后进行逐点修复，所以检测红眼、去除红眼的效率较低。特别是在小型设备上进行红眼去除的操作时，更加的费时费力，检测和去除红眼的效率极低。因此，如何能够提供一种漏检率和误检率较低且检测效率高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，发明名称为 RED EYE DETECTING APPARATUS, RED EYE DETECTING METHOD AND RED EYE DETECTINGPROGRAM的国际专利申请。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种漏检率、误检率较低且检测效率较高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，本发明提供了一种检测红眼的方法，包括:获取眼部图像中的红眼样本点；搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离；
基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关。为解决上述问题，本发明还提供了一种检测红眼的装置，包括:获取单元，用于获取眼部图像中的红眼样本点；搜索计算单元，用于搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关；红色像素点确定单元，用于基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域。为解决上述问题，本发明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，本发明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，本发明的技术方案具有以下优点:相对于自动去除红眼的方式而言，由于先确定了红眼样本点并搜索预定范围内的像素点，且根据颜色距离确定了预定范围内的红色像素点，因此，降低了检测红眼时的漏检率和误检测率，进而也降低了去除红眼时的漏纠正率和误纠正率。相对于手动去除红眼的方式而言，由于只需要确定红眼样本点进而在包括所述红眼样本点的预定范围内进行搜索，而无需手动地逐点检测和去除红眼，因此，减少了人工检测和去除红眼的次数，在很大程度上提高了检测红眼和去除红眼的效率。进一步地，通过以所述红眼样本点为中心，搜索预定邻域内的像素点，以基于颜色距离确定红色像素点，实现起来较为简单，计算量小，且加快了对红色像素点的搜索速度，因此，提高了检测红眼的效率，进而也相应地提高了去除红眼的效率。进一步地，在获取眼部图像中的红眼样本点后对所述眼部图像进行色彩空间转换，基于不同的色彩空间计算所述红眼样本点与预定范围内的像素点之间的颜色距离以确定红色像素点。由于色彩空间不同，故确定红色像素点时的颜色距离的阈值也有所不同，进而可以在不同色彩空间精确地检测红眼区域，降低检测红眼时的漏检率和误检率，也降低了去除红眼时的漏纠正率和误纠正率。并且，由于可以适用不同色彩空间，因而具有很大的灵活性。进一步地，对搜索到的预定范围内的像素点，基于所述颜色距离确定黑色像素点，并利用所述黑色像素点自适应地对检测到的红眼区域进行纠正，因而对红眼区域的纠正效果较好。
图1是本发明实施例一的检测红眼的方法的流程示意图；图2是本发明实施例一的搜索包括红眼样本点的预定范围内的像素点的一种搜索方式的示意图；图3是本发明实施例一的搜索包括红眼样本点的预定范围内的像素点的另一种搜索方式的示意图；
图4是本发明实施例一的去除红眼的方法的流程示意图；图5是本发明实施例一的检测红眼的装置的结构示意图；图6是本发明实施例一的去除红眼的装置的结构示意图；图7是本发明实施例二的去除红眼的方法的流程示意图；图8是本发明实施例二的去除红眼的装置的结构示意图。
具体实施例方式为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式
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发明。但是本发明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发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式
的限制。正如背景技术中所描述的，现有技术中检测红眼区域时，漏检率、误检率较高且检测效率较低。发明人提出，先获取眼部图像中的红眼样本点，搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，通过计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离来确定红色像素点。由于先获取了红眼样本点，故在一定程度上可以降低检测红眼时的漏检率和误检率，另一方面由于对预定范围内的像素点的搜索完全通过自动的方式进行，故，提高了检测红眼时的检测效率。实施例一请参见图1，图1是本发明实施例一的检测红眼的方法的流程示意图，如图1所示，所述检测红眼的方法包括:步骤Sll:获取眼部图像中的红眼样本点。步骤S12:搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。步骤S13:基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关。具体地，执行步骤S11，本步骤中，眼部图像中红眼样本点的获取可以通过现有的图像处理软件中的辅助工具来获得，如由用户通过photoshop或acdsee等图像处理软件中自带的辅助工具单次点击红眼区域中的红色像素点以获得红眼样本点。另外，若在小型设备上获取眼部图像中的红眼样本点，如:移动终端，则可以借助于移动终端自带的图像处理工具来获取红眼样本点。执行步骤S12，搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关。一般来讲，所述预定范围为人脸区域面积的0.25 0.5倍，且为了可以更快地搜索到红眼区域，通常所述预定范围是以红眼样本点为中心的面积为人脸区域面积的0.25 0.5倍的圆形，也可以为矩形或其他多边形。
本实施例中，可以通过如下两种方式来搜索预定范围内的像素点，并计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。请参见图2，图2是本发明实施例一的搜索包括红眼样本点的预定范围内的像素点的一种搜索方式的示意图。如图2所示，首先搜索中心像素点的预定邻域的像素点，所述中心像素点位于所述预定范围内。本实施例，第一次搜索的中心像素点即为步骤Sll中获取的红眼样本点R，所述预定邻域为四邻域或八邻域。以图2为例，红眼样本点R的四邻域的像素点为像素点2、4、5、7 ;红眼样本点R的八邻域的像素点为像素点1、2、3、4、5、6、7、8。本实施例中以预定邻域为八邻域对整个搜索过程进行说明。首先搜索红眼样本点R的八邻域的像素点1、2、3、4、5、6、7、8。分别计算像素点1、2、3、4、5、6、7、8与红眼样本点R之间的颜色距离。接下来，以前一次搜索到的像素点为中心像素点继续进行八邻域搜索。本实施例中，前一次搜索到的像素点为像素点1、2、3、4、5、6、7、8，则可以以像素点1、2、3、
4、5、6、7、8中的一个像素点为中心像素点进行八邻域搜索，以像素点8为例，则其八邻域的像素点应为像素点1 、5、13、7、9、12、11、10，本实施例中，优选地，对前一次搜索过的像素点不再进行搜索，故对于像素点8而言只搜索其八邻域中的像素点9、10、11、12、13，然后计算像素点9、10、11、12、13与红眼样本点R之间的颜色距离。接下来，再以像素点9、10、11、12、13中的一个像素点为中心像素点进行八邻域搜索，计算搜索到的像素点与红眼样本点R之间的颜色距离。重复上述搜索和计算的过程，直至最后搜索到的像素点所在的区域超出所述预定范围，则停止搜索。
请参见图3，图3是本发明实施例一的搜索包括红眼样本点的预定范围内的像素点的另一种搜索方式的示意图。如图3所示，以所述红眼样本点R为中心搜索预定邻域的像素点。本实施例中，所述预定邻域可以为以所述红眼样本点R为中心，预定长度为边长的正方形；或者，以所述红眼样本点R为中心，预定长度和宽度分别为长和宽的长方形。本实施例中，以预定邻域为正方形为例进行相应的说明，若红眼样本点R的坐标为(X，y)，则以所述红眼样本点R为中心，搜索边长为2倍的像素点间距离的正方形邻域的像素点。也即搜索坐标分别为(χ-1，y)、(χ+1，y)、(x_l，y+1)、(x，y+1)、(x+1，y+1)、(x_l，y-1)、(x，y-1)、(x+l，y-l)的像素点。对应于图3中，则为像素点1、2、3、4、5、6、7、8，计算像素点1、2、3、4、
5、6、7、8与所述红眼样本点R之间的颜色距离。增大所述预定邻域，本实施例中则可以通过增大预设边长来增大所述预定邻域，如增大所述预设边长为4倍的像素点间距离，则搜索边长为4倍的像素点间距离的正方形邻域的像素点，对应于图3则为搜索像素点9、10、11、
12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24。然后，计算像素点9、10、11、12、13、14、15、16、
17、18、19、20、21、22、23、24与所述红眼样本点R之间的颜色距离，增大所述预定邻域，继续搜索，并计算搜索到的像素点与所述红眼样本点R之间的颜色距离。重复上述搜索像素点、计算颜色距离和增大邻域 的过程，直至搜索到的像素点所在区域超出所述预定范围，则停止搜索。
通过上述的两种方式，则可以搜索到包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点。然后计算搜索到的像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。对于不同的色彩空间，则采用不同的方式获取搜索到的像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。本实施例中，以RGB色彩空间为例，则搜索到的像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式获得:
权利要求
1.一种检测红眼的方法，其特征在于，包括: 获取眼部图像中的红眼样本点； 搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离； 基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关。
2.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离包括: 搜索中心像素点的预定邻域的像素点，所述中心像素点位于所述预定范围内； 计算搜索到的像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离； 重复上述过程，直至搜索到的像素点所在的区域超出所述预定范围，其中，第一次搜索的中心像素点为所述红眼样本点，以后各次搜索的中心像素点为前一次搜索到的像素点。
3.如权利要求2所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述预定邻域为四邻域或八邻域。
4.如权利要求2所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述搜索中心像素点的预定邻域的像素点是指搜索中心像素点的预定邻域的未被搜索过的像素点。
5.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离包括: 以所述红眼样本点为中心搜索预定邻域的像素点； 计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离； 增大所述预定邻域，重复上述过程，直至搜索到的像素点所在区域超出所述预定范围。
6.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，还包括:在获取眼部图像中的红眼样本点后对所述眼部图像进行色彩空间转换，所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离是指在转换后的色彩空间中所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。
7.如权利要求6所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述对眼部图像进行色彩空间转换包括:将所述眼部图像转换至CIE Lab空间、HSV空间、YUV空间中的任意一种色彩空间。
8.如权利要求7所述的检测红眼的方法，其特征在于，转换后的眼部图像的色彩空间为CIE Lab空间，所述计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式进行:
9.如权利要求7所述的检测红眼的方法，其特征在于，转换后的眼部图像的色彩空间为HSV空间，所述计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式进行:
10.如权利要求7所述的检测红眼的方法，其特征在于，转换后的眼部图像的色彩空间为YUV空间，所述计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式进行:
11.如权利要求1所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述基于所述颜色距离确定红色像素点包括: 若所述颜色距离大于第一阈值且小于第二阈值，则所述像素点为红色像素点。
12.如权利要求11所述的检测红眼的方法，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式进行:
13.—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。
14.如权利要求13所述的去除红眼的方法，其特征在于，还包括:基于所述颜色距离确定黑色像素点，所述对所述红眼区域进行纠正是指利用所述黑色像素点对所述红眼区域进行纠正。
15.如权利要求14所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述基于所述颜色距离确定黑色像素点包括: 若所述颜色距离大于第三阈值且小于第四阈值，则所述像素点为黑色像素点。
16.如权利要求15所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离通过如下公式进行:
17.如权利要求14所述的去除红眼的方法，其特征在于，所述利用所述黑色像素点对所述红眼区域进行纠正通过如下公式进行:
18.一种检测红眼的装置，其特征在于，包括: 获取单元，用于获取眼部图像中的红眼样本点； 搜索计算单元，用于搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关； 红色像素点确定单元，用于基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域。
19.如权利要求18所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述搜索计算单元包括: 第一搜索子单元，用于搜索中心像素点的预定邻域的像素点，所述中心像素点位于所 述预定范围内； 第一计算单元，用于计算搜索到的像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离； 第一控制单元，用于在所述第一搜索子单元搜索到的像素点所在的区域未超出所述预定范围时，控制上述单元工作；其中，第一次搜索的中心像素点为所述红眼样本点，以后各次搜索的中心像素点为前一次搜索到的像素点。
20.如权利要求19所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述预定邻域为四邻域或八邻域。
21.如权利要求19所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述第一搜索子单元搜索中心像素点的预定邻域的未被搜索过的像素点。
22.如权利要求18所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述搜索计算单元包括: 第二搜索子单元，用于以所述红眼样本点为中心搜索预定邻域的像素点； 第二计算单元，用于计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离； 第二控制单元，用于在所述第二搜索子单元搜索到的像素点所在区域未超出所述预定范围时，增大所述预定邻域并控制上述单元工作。
23.如权利要求18所述的检测红眼的装置，其特征在于，还包括:色彩空间转换单元，用于在所述获取单元获取眼部图像中的红眼样本点后对所述眼部图像进行色彩空间转换； 所述搜索计算单元用于计算转换后的色彩空间中所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离。
24.如权利要求23所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述色彩空间转换单元用于将所述眼部图像转换至CIELab空间、HSV空间、YUV空间中的任意一种色彩空间。
25.如权利要求24所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述色彩空间转换单元将所述眼部图像转换至CIE Lab空间，所述搜索计算单元通过如下公式计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离:
26.如权利要求24所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述色彩空间转换单元将所述眼部图像转换至HSV空间，所述搜索计算单元通过如下公式计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离:
27.如权利要求24所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述色彩空间转换单元将所述眼部图像转换至YUV空间，所述搜索计算单元通过如下公式计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离:
28.如权利要求18所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述红色像素点确定单元包括:第一判断单元，用于在所述颜色距离大于第一阈值且小于第二阈值时，判断所述像素点为红色像素点。
29.如权利要求28所述的检测红眼的装置，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述搜索计算单元通过如下公式计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离:
30.一种去除红眼的装置，其特征在于，包括: 权利要求18 29任一项所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。
31.如权利要求30所述的去除红眼的装置，其特征在于，还包括:黑色像素点确定单元，用于基于所述颜色距离确定黑色像素点； 所述纠正单元，用于利用所述黑色像素点对所述红眼区域进行纠正。
32.如权利要求31所述的去除红眼的装置，其特征在于，所述黑色像素点确定单元包括:第二判断单元，用于在所述颜色距离大于第三阈值且小于第四阈值时，判断所述像素点为黑色像素点。
33.如权利要求32所述的去除红眼的装置，其特征在于，所述眼部图像的色彩空间为RGB空间，所述搜索计算单元通过如下公式计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离:
34.如权利要求31所述的去除红眼的装置，其特征在于，所述纠正单元通过如下公式对所述红眼区域进行纠正:
全文摘要
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获取眼部图像中的红眼样本点；搜索包括所述红眼样本点的预定范围内的像素点，计算所述像素点与所述红眼样本点之间的颜色距离；基于所述颜色距离确定红色像素点，以所述红色像素点所在的区域为红眼区域，所述预定范围与所述眼部图像的分辨率相关。本发明的技术方案，提高了检测红眼和去除红眼的效率，降低检测红眼时的漏检率和误检率，也降低了去除红眼时的漏纠正率和误纠正率，且对红眼区域的纠正效果较好。
文档编号G06K9/00GK103226689SQ20121002120
公开日2013年7月31日 申请日期2012年1月30日 优先权日2012年1月30日
发明者黄玉春, 林福辉, 彭晓峰 申请人:展讯通信(上海)有限公司