[发明专利]用于人脸侦测的动态影像压缩方法

说明书

技术领域

本发明关于一种动态影像压缩方法，特别是一种用于人脸侦测的动态影像压缩方法。

背景技术

在现今的日常生活中，影像撷取装置已经被广泛的使用于日常生活中。影像撷取装置利用光传感器撷取影像并转换为数字信号后，这些数字信号可被储存下来。藉由影像撷取装置撷取到的数字信号，再配合数字影像处理的技术，即可设计出各种形形色色的应用。

在影像撷取装置所撷取的影像当中，人物影像为其中的核心。举例来说当前有许多的影像撷取装置具备人脸侦测及人脸追踪技术，可辅助自动对拍摄区域进行多重对焦。此外，人脸侦测技术亦可以使用于判断一个特定区域内是否有人的存在，比如说，人脸侦测的技术可应用于判断电视屏幕前是否有使用者正在观看此电视屏幕。当人脸侦测的技术判断当下并没有人位于电视屏幕前的时候，此电视屏幕可以被自动的关闭，以达到节能的功效。

然而，当影像撷取装置拍摄一被摄物而得一影像时，若是被摄物位于光线复杂的区域，此影像可能会有大部分区域的亮度偏亮，且有另外大部分区域的亮度偏暗。此种同时有许多像素聚集在亮部与暗部的影像称之为高动态范围影像(High Dynamic Range Image，HDRI)。在高动态范围影像中，过亮与过暗的地方都会丧失影像原本的特征。也就是说，而当人脸上的亮度明显偏亮或是明显偏暗时，可能会导致人脸的特征丧失，而降低人脸侦测的准确率。

现有的方法是直接利用亮度转换函数校正。高动态范围影像经过亮度转换函数校正后，可将过亮的部分调暗，并将过暗的部分调亮。然而，直接经过转换，将会使原本人脸的特征，比如说五官的轮廓，变得较为模糊。因此，人脸侦测的准确率将会变低。

发明内容

鉴于以上所述，本发明提出一种用于人脸侦测的动态影像压缩方法，用以解决人脸侦测准确率降低的问题。

为了实现上述目的，本发明提供一种用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其特征在于，包括：

取得一原始影像，将该原始影像区分成多个区块；

计算每一个该区块的一第一亮度与多个梯度值；

根据一亮度转换函数以及该第一亮度，计算每一个该区块的一第二亮度；

根据每一个该区块的该第二亮度以及该多个梯度值，产生一重建影像；以及

根据该重建影像，执行一人脸侦测步骤。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，该区块为一方格。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，该多个梯度值为一水平梯度值、一垂直梯度值以及一对角梯度值。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在计算每一个该区块的一第一亮度与多个梯度值的该步骤中，将该区块的多个数值，经过一线性转换，以得到该第一亮度与该多个梯度值。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在根据每一个该区块的该第二亮度以及该多个梯度值，产生一重建影像的该步骤中，对于每一个该区块，根据该区块的该第二亮度以及该多个梯度值重建出一区块影像，待重建该多个区块影像之后，组合该多个区块影像，以得到该重建影像。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在根据该区块的该第二亮度以及该多个梯度值重建出一区块影像的该步骤中，将该第二亮度以及该多个梯度值，经过该线性转换的一逆转换，以得到该区块的该多个数值。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在根据每一个该区块的该第二亮度以及该多个梯度值，产生一重建影像的该步骤中，对于每一个该区块，将该梯度值乘上一参数，来调整该梯度值，并以该第二亮度与被调整的该梯度值，重建出一区块影像，待重建该多个区块影像之后，组合该多个区块影像，以得到该重建影像。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在以该第二亮度与被调整的该梯度值，重建出一区块影像的该步骤中，将该第二亮度以及被调整的该梯度值，经过该线性转换的一逆转换，以得到该区块的该多个数值。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在根据每一个该区块的该第二亮度以及该多个梯度值，产生一重建影像的该步骤中，对于每一个该区块，根据该第一亮度与该第二亮度的差异，来调整该梯度值，并以该第二亮度与被调整的该梯度值，重建出一区块影像，待重建该多个区块影像之后，组合该多个区块影像，以得到该重建影像。

所述的用于人脸侦测的动态影像压缩方法，其中，在以该第二亮度与被调整的该梯度值，重建出一区块影像的该步骤中，将该第二亮度以及该梯度值，经过该线性转换的一逆转换，以得到该区块的该多个数值。