[发明专利]用于图像处理、用于色彩分类及用于皮肤色彩检测的系统、方法及设备

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理。

背景技术

皮肤色彩的存在可用作检测真实世界照片图像中的人的提示。皮肤色彩检测在诸如人员跟踪、阻塞成人内容网页图像及促进人类与计算机相互作用等应用方面扮演重要角色。皮肤色彩检测还可用作面部检测、定位、识别、及/或跟踪、视频监视及图像数据库管理的使能技术。随着采用装备有照相机的便携式通信装置(例如蜂窝式电话)，这些及其它应用正变得日益重要。举例来说，定位面部的能力可适用于通过以更好的质量编码图像的面部区域及对图像背景使用更高压缩度而更有效地使用带宽。

皮肤表面的反射率通常由其薄表面层(或“表皮”)及下伏较厚层(或“真皮”)确定。所述真皮的光吸收主要是由于血液中的成分(例如，血红蛋白、胆红素及β-胡萝卜素)，对于所有皮肤类型来说所述光吸收基本上是相同的。然而，皮肤色彩主要由表皮透光率确定，所述表皮透光率取决于多巴黑色素(dopa-melanin)浓度且因此在人种之间变化。

可通过使用这种反射率模型及并入照相机及光源参数来表示皮肤色彩表观。主要挑战是使皮肤检测对可能出现的大表观变化强健。皮肤表观在色彩及形状方面发生改变，且其常常受遮蔽物体(例如衣服、头发及镜片)的影响。此外，光源的强度、色彩及定位的改变可影响皮肤表观，且场景内的其它物体可通过投射影子或反射额外光而使所述检测过程变复杂。许多其它常见物体容易与皮肤混淆，例如铜、砂子及某些类型的木材及衣服。图像还可包括表现为类皮肤色彩斑点的噪声。

一种常规的皮肤检测方法以数以具有皮肤区域(例如面部及/或手)的百计或数以千计的图像的数据库开始。这种数据库用作训练组，从所述训练组可获得区分皮肤区域与非皮肤区域的统计数据。根据所述统计数据分割色彩空间，且基于所述分割进行分类。一个缺点是所述数据图像通常是源自不同的照相机且在不同的照明下取得。

发明内容

一种表征传感器的方法包括获得色彩空间中的第一多个点。所述第一多个点中的每一者是基于传感器对相应目标的观察。所述方法还包括获得所述色彩空间中的第二多个点。所述第二多个点中的每一者对应于多个表面的一个相应表面的一部分。所述第二多个点中的每一者也是基于(1)所述表面的所述部分的反射光谱及(2)多个反射光谱，其中所述多个反射光谱中的每一者对应于所观察目标中的一个目标。在这种方面的一些应用中，所有所述多个表面属于具有常见色彩特性的类别(例如人类皮肤表面的类别)。

一种图像处理方法包括接收由传感器所捕捉的图像。所述方法还包括根据色彩空间的预定分割分类所述图像的多个像素中的每一者。所述预定分割是基于所述传感器的多个预测响应。

一种图像处理设备包括图像传感器、经配置以存储分割的存储元件阵列及像素分类器。

附图说明

图1显示Macbeth色彩检查器的示意图。

图2显示在380到780纳米范围上Macbeth色彩检查器的24个色标的反射光谱的标绘图。

图3A显示根据一个实施例的方法M100的流程图。

图3B显示方法M100的实施方案M110的流程图。

图4显示人类皮肤的多个不同实例的反射光谱的标绘图。

图5显示根据一个实施例的方法M200的流程图，其包括方法M100的具有任务T100的常见实例的多个实例。

图6显示根据一个实施例的方法M300的方块图。

图7A及7B显示单个处理管线的两个实例的方块图。

图8A及8B显示色彩滤光器阵列的两个实例。

图9显示方法M100的实施方案M120的流程图。

图10显示根据一个实施例的方法M210的流程图，其包括方法M120的具有任务T200的常见实例的多个实例。

图11显示根据一个实施例的方法M400的方块图。

图12显示根据一个实施例的方法M500的流程图。

图13显示根据一个实施例的方法M600的流程图。

图14A及14B显示根据一个实施例的方法M700的流程图。

图15显示方面M700的实施方案M800的流程图。

图16显示方法M700的实施方案M900的流程图。

图17A显示根据一个实施例的设备100的方块图。

图17B显示根据一个实施例的设备200的方块图。

具体实施方式