[发明专利]一种图像中眼镜框消除方法、装置和介质

说明书

本发明公开了一种图像中眼镜框消除方法、装置和介质，用以消除图像中包含的眼镜框，降低眼镜框消除难度，提高人脸识别结果的准确性。图像中眼镜框消除方法，包括：利用预设的眼睛检测算法检测图像中的眼睛区域；对检测到的眼睛区域放大得到眼镜区域；识别所述眼镜区域中的眼镜框区域；利用所述眼镜框区域的外部区域所包含像素的均值填充识别出的眼镜框区域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像中眼镜框消除方法、装置和介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着计算机技术的发展以及人脸识别算法的飞跃，人脸识别技术已经在一些场合得到了应用，如公安系统、火车站进站的身份验证。人脸识别技术的应用不仅降低了人工的工作强度，而且大大提高了效率。但是人脸识别的效果受到很多因素的影响，其中眼镜特别是宽眼镜框眼镜会大幅降低人脸识别的性能。因此，如何消除采集的图像中的眼镜框成为现有技术中亟待解决的技术问题之一。

目前，现有技术中消除眼镜框方法是基于PCA(Principal Component Analysis，主成分分析)的方法。这类算法首先要收集同一个人戴眼镜和不戴眼镜的图像，然后对图像进行裁剪对齐，最后利用PCA算法获取图像的主成分。利用主成分对新输入的戴眼镜的人脸图像进行重构，获取没有眼镜的图像。但是这类方法对图像对齐要求较高，在实际应用中很难满足对齐要求。

发明内容

本发明实施例提供一种图像中眼镜框消除方法、装置和介质，用以消除图像中包含的眼镜框，降低眼镜框消除难度，提高人脸识别结果的准确性。

第一方面，提供一种图像中眼镜框消除方法，包括：

利用预设的眼睛检测算法检测图像中的眼睛区域；

对检测到的眼睛区域放大得到眼镜区域；

识别所述眼镜区域中的眼镜框区域；

利用所述眼镜框区域的外部区域所包含像素的均值填充识别出的眼镜框区域。

可选地，识别所述眼镜区域中的眼镜框区域，具体包括：

利用Canny边缘检测算子检测所述眼镜区域的边缘；

计算检测到的每一边缘的长度；

按照由长至短的顺序选择4个边缘；

对选择出的边缘分别进行膨胀处理和腐蚀处理得到眼镜框区域。

可选地，计算检测到的每一边缘的长度，具体包括：

统计每一边缘中包含的连续像素的数量；

针对检测到的每一边缘，确定该边缘包含的连续像素的数量为该边缘的长度。

可选地，利用所述眼镜框区域的周围区域所包含像素的均值填充识别出的眼镜框区域，具体包括：

针对所述眼镜框区域包含的每一像素，确定该像素对应的邻域；并

利用邻域包含像素的均值填充该像素。

第二方面，提供一种图像中眼镜框消除装置，包括：

第一检测单元，用于利用预设的眼睛检测算法检测图像中的眼睛区域；

放大单元，用于对检测到的眼睛区域放大得到眼镜区域；

识别单元，用于识别所述眼镜区域中的眼镜框区域；

填充单元，用于利用所述眼镜框区域的外部区域所包含像素的均值填充识别出的眼镜框区域。

可选地，所述识别单元，包括：