[发明专利]自动模糊身体部位的方法及系统

说明书

本发明公开了一种自动模糊身体部位的方法及系统，其中方法包括：获取原始图像，并对所述原始图像进行中值滤波，去除图像噪点，获得第一图像；将所述第一图像从RGB空间转换为YCbCr空间，获得第二图像；在所述第二图像内提取Y分量作为背景模型；计算所述第二图像中的像素值与所述Y分量的背景模型中的像素值的差值，获得掩膜，并与所述第一图像作与运算，获得第一图像前景区域；在所述第一图像前景区域上检测识别用户人脸区域，并模糊处理所述用户人脸区域以外的区域。通过上述方式，本发明可实时对本地视频中的用户身份进行识别，并对特定用户的身体进行模糊处理，在将视频数据上传到云端服务器之前对个人的隐私进行了实时保护。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种自动模糊身体部位的方法及系统。

背景技术

随着智能家居的生活理念越来越普及，智能家庭安防设备也得到越来越多人的关注，更多的家庭选择在家中安装了监控摄像头，并通过网络将图像传送到用户的手机。而当用户在家的时候，摄像头也时刻监视着用户的一举一动，如何保证用户的隐私安全，保证图像信息不被泄漏到网络上，也成了用户比较关心的一个问题。

目前的家庭监控摄像头比较接近的技术，如通过人脸识别后，将镜头拉近，放大，只看到人脸部位。缺点就是，在人脸识别之后镜头拉近的时间里，身体部位仍然会被上传上去。因此，摄像头如何在正常工作状态中能实时对人脸以外的身体部分进行处理来保护个人隐私已成为室内智能家居摄像头的重要课题之一。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种自动模糊身体部位的方法及系统，实现安防目的的同时，又可以保护好用户的个人隐私。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：提供一种自动模糊身体部位的方法，包括：

获取原始图像，并对所述原始图像进行中值滤波，去除图像噪点，获得第一图像；

将所述第一图像从RGB空间转换为YCbCr空间，获得第二图像；

在所述第二图像内提取Y分量作为背景模型；

计算所述第二图像中的像素值与所述Y分量的背景模型中的像素值的差值，获得掩膜，并与所述第一图像作与运算，获得第一图像前景区域；

在所述第一图像前景区域上检测识别用户人脸区域，并模糊处理所述用户人脸区域以外的区域。

其中，获取原始图像，并对所述原始图像进行中值滤波，去除图像噪点，获得第一图像的步骤具体为：

通过摄像头前端拍摄第一视频，解析所述第一视频，获得所述原始图像；

利用公式g(x,y)＝med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)}对所述原始图像进行中值滤波，去除图像噪点，获得第一图像；其中g(x,y),f(x,y)分别为滤波后的图像和滤波前的图像，W为(3×3)模板。

其中，在所述第二图像内提取Y分量作为背景模型的步骤具体为：

在Y分量中将除用户身体以外的区域设为背景模型。

其中，在Y分量中将除用户身体以外的区域设为背景模型的步骤之后，还包括：

定期更新所述Y分量的背景模型。

其中，定期更新所述Y分量的背景模型的步骤具体为：

计算所述第二图像中像素的滑动平均值，作为背景模型的像素值；

解析所述像素值，获得Y分量的背景模型。

其中，计算所述第二图像中的像素值与所述Y分量的背景模型中的像素值的差值，获得掩膜，并与所述第一图像作与运算，获得第一图像前景区域的步骤具体为：