[发明专利]一种人脸图像中的黑框眼镜去除方法及装置

权利要求书

1.一种人脸图像中的黑框眼镜去除方法，其特征在于，包括：

获取待处理图像，并利用边缘检测和PCA重构相结合得到所述待处理图像中的眼镜区域；

对所述眼镜区域进行二值化处理，得到二值化的边缘图像；

对所述二值化的边缘图像进行连通域分析，获得连通区域图像，并去除干扰区域；

对去除干扰区域后的连通区域图像进行腐蚀膨胀操作得到目标眼镜区域；

对所述目标眼镜区域中的每一个像素点进行横向颜色补偿，以及针对横向颜色补偿后的目标眼镜区域进行纵向颜色补偿，获得处理后图像；

在横向补偿时，对每个眼镜区域像素点，计算其左邻域和右邻域灰度值的均值，取较大者作为补偿值；在纵向补偿时，在横向补偿完的基础上，计算每个眼镜区域像素点的上邻域和下邻域的均值，取较大者作为补偿值；

所述利用边缘检测和PCA重构相结合得到所述待处理图像中的眼镜区域的步骤包括：

通过PCA重构得到的第一边缘图像P，以及，通过拉普拉斯算子进行边缘检测得到的第二边缘图像P；

将所述第一边缘图像P和所述第二边缘图像P之和作为所述待处理图像中的眼镜区域。

2.根据权利要求1所述的人脸图像中的黑框眼镜去除方法，其特征在于，所述对所述眼镜区域进行二值化处理，得到二值化的边缘图像的步骤，包括：

遍历所述眼镜区域中每一个像素点，若像素点的值小于第一预设阈值，则该像素点的值为0，否则，该像素点的值为255，得到二值化的边缘图像。

3.根据权利要求2所述的人脸图像中的黑框眼镜去除方法，其特征在于，所述对所述二值化的边缘图像进行连通域分析，获得连通区域图像，并去除干扰区域的步骤，包括：

针对所述二值化的边缘图像中的每一个非零像素点，获得连通区域图像；

获取连通区域图像中每一个连通区域图像的像素点个数；

判断所获取的像素点个数中，是否存在小于第二预设阈值的数值；

如果是，获取小于第二预设阈值的数值对应的目标连通区域图像；

将所述目标连通区域图像中像素点的像素值设置为0。

4.根据权利要求2所述的人脸图像中的黑框眼镜去除方法，其特征在于，所述对所述目标眼镜区域中的每一个像素点进行横向颜色补偿，以及针对横向颜色补偿后的目标眼镜区域进行纵向颜色补偿，获得处理后图像的步骤，包括：

对所述目标眼镜区域中的每一个像素点，在该点的左边和右边各划定一个三角形的区域，作为该像素点的左邻域和右邻域，分别计算左右邻域的像素值之和，再除以各自的像素个数，得到左右邻域的像素值的均值，取均值较大的值作为对该像素点的复原值，每个像素点遍历完成后得到横向颜色补偿图像；

根据横向颜色补偿图像，再计算每一个眼镜区域像素点的上邻域和下邻域的灰度值的均值，取均值较大者作为该像素点的复原值，处理完后得到最终的眼镜去除后的处理后图像。

5.一种人脸图像中的黑框眼镜去除装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理图像，并利用边缘检测和PCA重构相结合得到所述待处理图像中的眼镜区域；

处理模块，用于对所述眼镜区域进行二值化处理，得到二值化的边缘图像；

分析模块，用于对所述二值化的边缘图像进行连通域分析，获得连通区域图像，并去除干扰区域；

膨胀模块，用于对去除干扰区域后的连通区域图像进行腐蚀膨胀操作得到目标眼镜区域；

补偿模块，用于对所述目标眼镜区域中的每一个像素点进行横向颜色补偿，以及针对横向颜色补偿后的目标眼镜区域进行纵向颜色补偿，获得处理后图像；

所述获取模块，具体用于：

通过PCA重构得到的第一边缘图像P，以及，通过拉普拉斯算子进行边缘检测得到的第二边缘图像P；将所述第一边缘图像P和所述第二边缘图像P之和作为所述待处理图像中的眼镜区域。

6.根据权利要求5所述的人脸图像中的黑框眼镜去除装置，其特征在于，所述处理模块，用于：

遍历所述眼镜区域中每一个像素点，若像素点的值小于第一预设阈值，则该像素点的值为0，否则，该像素点的值为255，得到二值化的边缘图像。