[发明专利]图像处理方法和装置

说明书

本申请提供了一种图像处理方法和装置，基于亮度和纹理复杂度选择不同的肤色检测算法检测手形，能避免单一的肤色检测算法的局限性，更好的选择适合当前背景的肤色检测算法，保证手形检测的效果，减少漏检和误检的概率。

技术领域

本申请图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法和装置。

背景技术

远程AR(augmented reality，增强现实)指导是AR技术的一种实际应用，在该应用场景中包括指导者终端和被指导者终端，被指导者终端将采集的视频图像传输到指导者终端，指导者终端采集指导者的手形图像，将采集到的手形叠加到被指导者终端传输过来的视频图像上。在该应用场景中，手形的识别和分割是一项关键技术，在现有技术中，手形的识别过程是：选定一个颜色空间，根据阈值对待处理图像进行二值化处理，采用聚类分析或模板匹配等方法对二值图像进行手形的识别和分割。申请人发现，目前的手形识别方案存在的问题是：只能在稳定和简单的背景中识别和提取手形，在针对复杂多变的背景中识别和提取手形时误检概率较大。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于提高复杂背景下识别和提取手形的准确性，提供一种图像处理方法和装置。

本申请第一方面提供了一种图像处理方法，包括：确定待处理图像的平均亮度；在平均亮度位于亮度阈值区间的情况下，计算待处理图像的纹理复杂度；在待处理图像的纹理复杂度小于纹理复杂度阈值的情况下，根据固定阈值的肤色检测算法对待处理图像进行处理得到包括二值图像。

其中，亮度阈值区间的两个端点为第一亮度阈值和第二亮度阈值，第一亮度阈值小于第二调度阈值，亮度阈值区间的取值可以包括两个端点；可选的，第一亮度阈值和第二亮度阈值可以通过学习训练或大量的样本测试获得。图像的纹理表示图像中同质现象的视觉特征，体现物体表面的具有缓慢变化或周期性变化的表面结构组织排列属性。肤色检测算法用于根据肤色在一定的肤色空间内具有聚类性的特点，通过实行对肤色的检测和分割，检测到手形区域。

在该实施方式中，基于亮度和纹理复杂度选择不同的肤色检测算法检测手形，能避免单一的肤色检测算法的局限性，更好的选择适合当前背景的肤色检测算法，保证手形检测的效果，减少漏检和误检的概率。

在一种可能的设计中，还包括：在平均亮度不位于亮度阈值区间的情况下，根据动态阈值的肤色检测算法对待处理图像进行处理得到二值图像。

在一种可能的设计中，在所述纹理复杂度不小于纹理复杂度阈值的情况下，根据动态阈值的肤色检测算法对待处理图像进行处理得到二值图像。

在一种可能的设计中，还包括：

将二值图像划分为M行N列的M×N个矩形区域；M和N为大于1的整数；根据M×N中手形区域的分布位置进行误检分析和漏检分析。

在一种可能的设计中，M×N个矩形区域的编号为

在检测到编号为11、1N、M1和MN的4个矩形区域为手形区域的情况下，确定当前的检测结果存在误检；或

在检测到编号为11和MN的2个矩形区域为手形区域的情况下，确定当前的检测结果存在误检；或

在检测到编号为1N和M1的2个矩形区域为手形区域的情况下，确定当前的检测结果存在误检；或

在最外一层的2M+2N-4个矩形区域均为手形区域的情况下，确定当前的检测结果存在误检。

在一种可能的设计中，确定待处理图像的平均亮度之前，还包括：

采集多个背景图像，确定多个背景图像的纹理复杂度；

确定多个背景图像的纹理复杂度的平均值，以及所述多个背景图像的纹理复杂度中的最大值；其中，所述纹理复杂度阈值在所述平均值和所述最大值之间。