[發明專利]用于確定眼鏡鏡片邊緣的表示的方法和設備及計算機程序

有效

• 申請號: 201780063600.4
• 申請日: 2017-12-20
• 公開（公告）號: CN109804302B
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: C.紐溫休斯;O.施瓦茨
• 申請（專利權）人: 卡爾蔡司股份公司;卡爾蔡司光學國際有限公司
• 主分類號: G02C13/00
• 分類號: G02C13/00;G06T7/10;G06K9/46
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 盧江;劉春元

1.一種用于確定眼鏡配戴者（20）的眼鏡鏡片（28）的或左眼鏡鏡片（28）和右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的表示的計算機實施方法，

該方法包括：

提供具有關于具有所配戴的眼鏡鏡架（24）的眼鏡配戴者（20）的圖像數據b(x)的該眼鏡配戴者（20）的圖像（36），以及

提供信息數據I(x)，所述信息數據是關于該圖像（36）的信息的、根據該眼鏡配戴者（20）的圖像（36）的圖像數據b(x)計算出的數據，

其特征在于以下步驟：

計算將所述信息數據I(x)與眼鏡鏡片數據u(x)關聯的可確定性優化的成本函數E(u)，其中所述眼鏡鏡片數據u(x)描述被保持在該眼鏡鏡架（24）中的至少一個眼鏡鏡片（28）的空間范圍，以及

通過優化該成本函數E(u)來設定該眼鏡鏡片（28）的或該左眼鏡鏡片（28）和該右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的曲線。

2.一種用于確定眼鏡配戴者（20）的眼鏡鏡片（28）的或左眼鏡鏡片（28）和右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的表示的計算機實施方法，

該方法包括：

提供具有關于具有所配戴的眼鏡鏡架（24）的眼鏡配戴者（20）的圖像數據b(x)的該眼鏡配戴者（20）的圖像（36），以及

提供信息數據I(x)，所述信息數據是關于該圖像（36）的信息的、根據該眼鏡配戴者（20）的圖像（36）的圖像數據b(x)計算出的數據，

其特征在于以下步驟：

計算將所述信息數據I(x)與眼鏡鏡片數據u(x)關聯的可確定性優化的成本函數E(u)，其中所述眼鏡鏡片數據u(x)描述被保持在該眼鏡鏡架（24）中的至少一個眼鏡鏡片（28）的空間范圍，以及

通過優化該成本函數E(u)來設定該眼鏡鏡片（28）的或該左眼鏡鏡片（28）和該右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的曲線，其中

所計算出的關于該圖像（36）的信息的數據是關于色彩模型和/或關于邊緣圖像和/或關于色彩概率分布和/或關于該圖像（36）中的對象的數據。

3.一種用于確定眼鏡配戴者（20）的眼鏡鏡片（28）的或左眼鏡鏡片（28）和右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的表示的計算機實施方法，

該方法包括：

提供具有關于具有所配戴的眼鏡鏡架（24）的眼鏡配戴者（20）的圖像數據b(x)的該眼鏡配戴者（20）的圖像（36），以及

提供信息數據I(x)，所述信息數據是關于該圖像（36）的信息的、根據該眼鏡配戴者（20）的圖像（36）的圖像數據b(x)計算出的數據，

其特征在于以下步驟：

根據該眼鏡配戴者的面部特征來確定該眼鏡配戴者（20）的圖像（36）的圖像區段（38），

計算將所述信息數據I(x)與眼鏡鏡片數據u(x)關聯的可確定性優化的成本函數E(u)，該成本函數由凸成本函數項之和構成，其中所述眼鏡鏡片數據u(x)描述被保持在該眼鏡鏡架（24）中的至少一個眼鏡鏡片（28）的空間范圍，以及

通過優化該成本函數E(u)來設定該眼鏡鏡片（28）的或該左眼鏡鏡片（28）和該右眼鏡鏡片（29）的邊緣（26）的曲線；其中

所述信息數據I(x)是根據該圖像區段（38）的區段圖像數據b_A(x)計算出的邊緣信息數據（46）。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述信息數據I(x)包括邊緣信息圖像g(x)，該邊緣信息圖像是根據所檢測的圖像數據b(x)借助邊緣檢測算法而確定的。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，該邊緣檢測算法包含來自以下組的邊緣檢測器：梯度、色彩梯度、坎尼邊緣檢測器、定向濾波器，或者該邊緣檢測算法針對邊緣檢測訪問具有所學習的邊緣檢測器的濾波器庫，或者將該邊緣檢測算法構成為利用機器學習的方法自學習的算法。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述邊緣檢測器是索貝爾濾波器。