[发明专利]基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取外部红外光源主动照射前后图像中目标摄像头区域或灰度阶跃的特点实现目标检测并得到输入图像，其中使用EL-NIR图像与NL-NIR图像作为输入；

对输入图像进行预处理以提高图像信噪比，使用直方图和图像熵的目标分割算法得到可疑目标种子点；

获取完整高光区域，并通过目标摄像头的特征描述子进行目标判别对可疑目标的判别进行筛选，其中，筛选过程包括对EL-NIR图像与NL-NIR图像进行图像差分获得差分图像实现初步背景抑制，使用形态学滤波提高真实目标在图像中的显著性，通过目标分割获取目标高光区域碎片，使用自适应区域增长获取目标完整高光区域；

通过检测聚类算法确定目标重复检测情况，将检测结果以RGB彩色图像进行展示。

2.根据权利要求1所述的基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法，其特征在于，筛选过程包括对EL-NIR图像与NL-NIR图像进行图像差分获得差分图像实现初步背景抑制，包括：

通过将两幅图像的像素值对应相减达到削弱图像的相似部分，突出显示图像变化的部分，差分图像的获取方式包括当前图像与固定背景差分、连续两幅图像之间的差分；

经图像差分后获得的表达式为I_dif(x,y)＝I_p(x,y)-I_n(x,y),其中i_p、I_n分别为EL-NIR图像与NL-NIR图像，I_dif为得到的差分图像，(x,y)为图像对齐进行差分的像素点坐标；

目标摄像头在红外光照射下所形成的为小尺寸的类圆状光斑，通过分析目标形状特征和灰度分别特征，以提高图像的信噪比，其表达式为其中I_dst为经背景抑制算法处理后的背景抑制图像，I_dif为差分图像，为膨胀运算，为腐蚀运算，M_d为算法中的膨胀结构元素，M_e为算法中的腐蚀结构元素。

3.根据权利要求2所述的基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法，其特征在于，腐蚀通过消除图像边缘中相对孤立的像素，并根据结构化元素定义的模板腐蚀颗粒的轮廓，使得灰度值高的像素面积减少，对于任何一个给定的像素p₀，结构化元素以p₀为中心，由结构化元素屏蔽的元素等于1，并表示为p_i，则像素p_i的值等于0，将p₀设为0，若p_i是1将p₀设置为1；

膨胀通过消除图像汇总像素点之间的微小孔洞，根据结构化元素所定义的模板来扩展像素点的轮廓，膨胀将亮度高的像素周边的像素的亮度增加，使灰度值高的像素面积变大。

4.根据权利要求1所述的基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法，其特征在于，获取外部红外光源主动照射前后图像中目标摄像头区域或灰度阶跃的特点实现目标检测并得到输入图像，包括：

将图像分为多个区域并对其进行处理，检测出其中的噪声，不同的区域根据其实际状况来自适应模块的大小，对检查出来的模块进行处理以去除其中的噪声；

根据标准图像建立一个参考坐标系，并创建一个或多个ROI感兴趣搜索区域，ROI包含产品图像的稳定特征和检测内容；

以参考系为标准通过算法定位功能，边缘检测或模板匹配以确定待检测图像的坐标系，基于坐标系跟踪图像中对象的位置和方向。

5.根据权利要求4所述的基于图像传感器像素阵列的手机摄像头检测方法，其特征在于，根据标准图像建立一个参考坐标系，并创建一个或多个ROI感兴趣搜索区域，包括：

获取待处理区域并绘制ROI，将待处理特征乘以感兴趣区域或预设的掩膜，使待处理区域像素的灰度值不变，其他区域灰度值为零；

去除干扰将干扰特征通过掩膜屏蔽掉，使其不参与运算；

获取目标特征，采用相似形状或模板匹配的算法来检测和获取待测画面中与掩膜类似的形态特征。