图像处理装置和方法
【技术领域】
[0001] 本公开涉及图像处理的技术领域，具体地涉及用于检测诸如手指图像之类的对象 图像的边界的装置和方法。
【背景技术】
[0002] 这个部分提供了与本公开有关的背景信息，这不一定是现有技术。
[0003] 在利用顶置式扫描仪扫描文档图像或者用配置好的照相机/智能手机对文档进 行拍照时，用户会用手指按压住文档来完成扫描或拍摄过程。因而，用户的手指会存在于扫 描或拍摄图像中。这让扫描/拍摄的文档图像不美观，因而有必要去除图像上的手指区域。 为了去除手指图像，通常需要采取两个步骤：首先，检测出手指区域；其次，去除手指区域。
[0004] 自动手指检测问题可以看作是一个图像分割问题。一些肤色分割方法利用了不同 的颜色表示（如RGB、HSV或YCbCr)和分类算法（如贝叶斯分类器和混合高斯模型）来分 割肤色区域。但是，预定义的肤色模型不能够有效地刻画在不同环境下的颜色变化。与之 相对地，自适应的肤色模型可以更好地表示肤色在不同光照条件下的变化，因而能够取得 更好的分割效果。但是，当肤色与背景颜色接近时，仅靠颜色很难将手部区域分割出来。另 外，当背景区域中出现与肤色类似的像素时，这些像素会影响所构建肤色模型的表示。
【发明内容】
[0005] 这个部分提供了本公开的一般概要，而不是其全部范围或其全部特征的全面披 露。
[0006] 本公开的目的在于提供一种图像处理装置和图像处理方法，其能够提高检测诸如 手指图像之类的对象图像的边界的精度，从而便利于从图像中去除对象图像，使得处理后 的图像更加美观。
[0007] 根据本公开的一方面，提供了一种图像处理装置，该装置包括：获取单元，用于获 取包含对象图像的图像；计算单元，用于基于所述图像的颜色和边缘特征来计算一个或多 个候选对象图像区域；选择单元，用于基于预定颜色模型，从所述一个或多个候选对象图像 区域中选择具有与所述预定颜色模型的最大相似度的候选对象图像区域作为第一对象图 像区域，其中，所述最大相似度大于或等于相似度阈值；确定单元，用于基于所述一个或多 个候选对象图像区域的颜色特征，使用所述第一对象图像区域将所述一个或多个候选对象 图像区域中的其它候选对象图像区域确定为非对象图像区域或第二对象图像区域；创建单 元，用于针对所述第一对象图像区域和所述第二对象图像区域中的每一个，分别创建自适 应颜色模型；以及检测单元，用于基于所述自适应颜色模型，在所述第一对象图像区域和所 述第二对象图像中的所述每一个中检测包含所述对象图像的区域。
[0008] 根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：获取包含对象图 像的图像；基于所述图像的颜色和边缘特征来计算一个或多个候选对象图像区域；基于预 定颜色模型，从所述一个或多个候选对象图像区域中选择具有与所述预定颜色模型的最大 相似度的候选对象图像区域作为第一对象图像区域，其中，所述最大相似度大于或等于相 似度阈值；基于所述一个或多个候选对象图像区域的颜色特征，使用所述第一对象图像区 域将所述一个或多个候选对象图像区域中的其它候选对象图像区域确定为非对象图像区 域或第二对象图像区域；针对所述第一对象图像区域和所述第二对象图像区域中的每一 个，分别创建自适应颜色模型；以及基于所述自适应颜色模型，在所述第一对象图像区域和 所述第二对象图像中的所述每一个中检测包含所述对象图像的区域。
[0009] 根据本公开的另一方面，提供了一种程序产品，该程序产品包括存储在其中的机 器可读指令代码，其中，所述指令代码当由计算机读取和执行时，能够使所述计算机执行根 据本公开的图像处理方法。
[0010] 根据本公开的另一方面，提供了一种机器可读存储介质，其上携带有根据本公开 的程序产品。
[0011] 根据本公开的图像处理装置和方法利用边缘和颜色特征来定位候选对象图像区 域如候选手指种子区域，然后从候选手指种子区域中选择出与预定义的手指颜色模型最相 似的区域。然后，利用选择的种子区域对其余候选手指种子区域进行验证以去掉部分的无 效的手指种子区域。最后，对每个保留下的候选手指种子区域构建自适应的肤色模型来提 取相应的手指区域。由此，根据本公开的图像处理装置和方法可以提高检测对象图像的边 界的精度，从而便利于从图像中去除对象图像，使得处理后的图像更加美观。
[0012] 从在此提供的描述中，进一步的适用性区域将会变得明显。这个概要中的描述和 特定例子只是为了示意的目的，而不旨在限制本公开的范围。
【附图说明】
[0013] 在此描述的附图只是为了所选实施例的示意的目的而非全部可能的实施，并且不 旨在限制本公开的范围。在附图中：
[0014] 图1为本公开的技术方案所针对的图像的例子的示意图；
[0015] 图2为根据本公开的实施例的图像处理装置的框图；
[0016] 图3为根据本公开的实施例的图像处理装置的应用的例子的示意图；
[0017] 图4为根据本公开的实施例的图像处理装置中的计算单元的框图；
[0018] 图5为根据本公开的实施例的图像处理装置的应用的例子的示意图；
[0019] 图6为根据本公开的实施例的图像处理装置的应用的例子的示意图；
[0020] 图7为根据本公开的实施例的图像处理装置中的确定单元的框图；
[0021] 图8为根据本公开的另一个实施例的图像处理装置的框图；
[0022] 图9为根据本公开的实施例的图像处理装置中的对象图像获得单元的框图；
[0023] 图10为根据本公开的实施例的图像处理装置的应用的例子的示意图；
[0024] 图11为根据本公开的实施例的图像处理装置的应用的例子的示意图；
[0025] 图12为根据本公开的实施例的图像处理方法的流程图；以及
[0026] 图13为其中可以实现根据本公开的实施例的图像处理装置和方法的通用个人计 算机的示例性结构的框图。
[0027] 虽然本公开容易经受各种修改和替换形式，但是其特定实施例已作为例子在附图 中示出，并且在此详细描述。然而应当理解的是，在此对特定实施例的描述并不打算将本公 开限制到公开的具体形式，而是相反地，本公开目的是要覆盖落在本公开的精神和范围之 内的所有修改、等效和替换。要注意的是，贯穿几个附图，相应的标号指示相应的部件。
【具体实施方式】
[0028] 现在参考附图来更加充分地描述本公开的例子。以下描述实质上只是示例性的， 而不旨在限制本公开、应用或用途。
[0029] 提供了示例实施例，以便本公开将会变得详尽，并且将会向本领域技术人员充分 地传达其范围。阐述了众多的特定细节如特定部件、装置和方法的例子，以提供对本公开的 实施例的详尽理解。对于本领域技术人员而言将会明显的是，不需要使用特定的细节，示例 实施例可以用许多不同的形式来实施，它们都不应当被解释为限制本公开的范围。在某些 示例实施例中，没有详细地描述众所周知的过程、众所周知的结构和众所周知的技术。
[0030] 图1示出了本公开的技术方案所针对的图像的例子。当例如使用顶置式扫描仪扫 描书本B时，用户会用左手LH和右手RH的手指按住书本的两侧来完成扫描过程，这样一来 就会获得如图1左侧的（a)所示的图像。可以使用本领域已知的方法对获得的图像进行校 正。例如，可以提取图像的上下边界，然后通过从曲面到平面的变换而得到校正后的图像。 在图1右侧的（b)中示出了校正后的图像的例子。如图1右侧的（b)所示，在校正后的书 本扫描图像上，手指图像F会出现在书本的两侧边界上，这使得校正后的图像很不美观。因 此，有必要去除校正图像上的手指图像F。
[0031] 为了去除手指图像F，通常需要采取两个步骤：首先，检测出手指区域；其次，去除 手指区域。使用本公开的技术方案，可以提高检测出如图1右侧的（b)所示的手指区域的 精度，从而便利于去除手指区域，使得校正后的书本扫描图像更加美观。
[0032] 如图2所示，根据本公开的实施例的图像处理装置200可以包括获取单元210、计 算单元220、选择单元230、确定单元240、创建单元250和检测单元260。
[0033] 获取单元210可以获取包含对象图像的图像。由于手指总是从文档的某一侧进入 的，所以可以只考虑靠近文档这一侧的区域。例如，如图3所示，可以将靠近文档某一侧（左 侧或右侧）的一部分图像块从输入图像中裁剪下来。将从图像左侧和右侧分别裁剪的图像 块记为PL和PR。在下面的部分中，本公开将以左侧图像块PL为例来说明定位手指种子区 域的过程。
[0034] 基于获取单元210获取的图像的颜色和边缘特征，计算单元220可以计算一个或 多个候选对象（手指）图像区域。候选手指图像区域也可以被称为候选手指种子区域，从 中可以获得最终的手指种子区域。
[0035] 基于预定颜色模型，选择单元230可以从计算单元220计算的一个或多个候选对 象图像区域中选择具有与预定颜色模型的最大相似度的候选对象图像区域作为第一对象 图像区域。该预定颜色模型是根据标注的手指数据计算得到的。如果某个候选对象图像区 域具有与预定颜色模型的最大相似度，则表明该候选对象图像区域的特征与标注的手指数 据特征最接近，从而可以充当随后进行的比较的参考或标准。这里，与预定颜色模型的最大 相似度应当大于或等于相似度阈值。换言之，如果最大相似度小于相似度阈值，则全部的候 选对象图像区域都会被撤销，这表明在获取单元210获取的图像中未发现对象图像区域。
[0036] 接下来，基于计算单元220计算的一个或多个候选对象图像区域的颜色特征，确 定单元240可以使用选择单元230选择的第一对象图像区域，将一个或多个候选对象图像 区域中的其它候选对象图像区域确定为非对象图像区域或第二对象图像区域。第一对象图 像区域和第二对象图像区域就是获得的手指种子区域。
[0037] 然后，针对选择单元230选择的第一对象图像区域和确定单元240确定的第二对 象图像区域中的每一个，创建单元250可以分别创建自适应颜色模型。
[0038] 最后，基于创建单元250创建的自适应颜色模型，检测单元260可以在选择单元 230选择的第一对象图像区域和确定单元240确定的第二对象图像区域中的每一个中检测 包含对象图像的区域。
[0039] 在根据本公开的实施例的图像处理装置200中，构建了基于区域的自适应肤色模 型。首先，利用颜色和边缘信息来检测候选的手指种子区域。然后，从这些种子区域中选择 得到与预定义的肤色模型相似的区域。之后，根据选择的种子区域对其余的种子区域进行 验证以去除无效的种子区域。最后，对每个保留下来的种子区域，构建自适应的肤色模型来 提取相应的手指部分。由此可以提高检测手指区域的边界的精度，从而便利于从图像中去 除手指图像，使得处理后的图像更加美观。
[0040] 为了更