[發明專利]一種生物特征部位圖像噪聲的檢測方法

有效

• 申請號: 201911197942.2
• 申請日: 2019-11-29
• 公開（公告）號: CN112883759B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 華叢一;任志浩
• 申請（專利權）人: 杭州海康威視數字技術股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/30;G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 北京德琦知識產權代理有限公司 11018
• 代理人: 謝安昆;宋志強

本申請公開了一種生物特征部位圖像噪聲的檢測方法，其特征在于，該方法包括，基于包括有生物特征部位圖像，提取有效區域內的圖像數據，得到有效區域圖像數據，其中，有效區域包括除干擾噪聲判斷的區域之外的生物特征部位圖像；將所述有效區域圖像數據中像素的像素值與卷積核進行卷積計算，得到卷積值，計算各個卷積值的平均值，得到表征生物特征部位圖像噪聲的噪聲度，如果噪聲度大于預設的噪聲閾值，則判定該生物特征部分圖像為噪聲圖像。該方法基于單幀圖像就能夠快速實現有效區域噪聲度的計算，處理流程簡單高效，場景適用性也非常廣泛。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理領域，特別地，涉及一種生物特征部位圖像噪聲的檢測方法。

背景技術

圖像噪聲是指圖像數據中的不必要的或多余的干擾信息，例如，在不光不足等情況下，通常會產生的“雪花”噪聲。噪聲的存在嚴重影響了圖像的質量，在圖像增強處理和分類處理之前必須予以糾正。

臉部、掌紋、指紋等作為生物特征識別之一，已被廣泛應用。以臉部圖像為例，臉部圖像質量對人臉檢測算法、人臉識別算法、以及人臉活體檢測算法的實際效果具有直接的影響，也關系到輔助模塊的操作，例如曝光控制、增益控制、寬動態設置等等，臉部圖像質量中一項尤為重要的評判標準就是噪聲。

現有技術中對于圖像噪聲的檢測、以及消除噪聲，是基于全局圖像的，即基于圖像中的全部數據信息來進行處理，該方法具有普適性，但應用于生物特征部位圖像時效果不佳，而一些效果優異的檢測方案復雜度高，耗時嚴重。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種生物特征部位圖像噪聲的檢測方法，以快速檢測出包含有生物特征部位的圖像中的噪聲。

本發明提供的一種生物特征部位圖像噪聲的檢測方法，該方法包括，

基于包括有生物特征部位圖像，提取有效區域內的圖像數據，得到有效區域圖像數據，其中，有效區域包括除干擾噪聲判斷的區域之外的生物特征部位圖像；

將所述有效區域圖像數據中像素的像素值與卷積核進行卷積計算，得到卷積值，

計算各個卷積值的平均值，得到表征生物特征部位圖像噪聲的噪聲度，如果噪聲度大于預設的噪聲閾值，則判定該生物特征部分圖像為噪聲圖像。

其中，所述包括有生物特征部位圖像為單幀RGB圖像，該方法進一步包括，

將生物特征部位圖像進行灰度處理，或者，將有效區域圖像進行灰度處理，得到明度圖像數據。

較佳地，該方法還包括，將明度圖像數據進行均衡化處理。

較佳地，所述包括有生物特征部位圖像為包括臉部特征的臉部圖像；所述有效區域包括除眼部之外的臉部圖像。

較佳地，所述提取有效區域內的圖像數據包括，

獲取臉部圖像中的左眼瞳孔坐標、右眼瞳孔坐標、嘴部左嘴角坐標、以及右嘴角坐標，計算4個坐標的均值，得到臉部中心位置，

根據瞳孔之間間距確定一有效矩形區域的寬度，根據所述寬度確定有效矩形區域的高度，得到至少限定除眼部以上區域之外的有效矩形區域，

根據臉部中心位置、以及有效矩形區域所限定的范圍，按照使得有效矩形區域所限定的圖像像素數量增加為目標，確定有效矩形區域的位置，

提取有效矩形區域內的圖像數據。

較佳地，所述根據瞳孔之間間距確定一有效矩形區域的寬度包括，將瞳孔之間間距與第一系數的乘積結果作為有效矩形區域的寬度，

所述根據所述寬度確定有效矩形區域的高度包括，將第二系數與有效矩形區域寬度的乘積結果作為有效矩形區域的高度，

其中，第一系數大于1，第二系數根據眼部下方到部分或整個下巴的高度確定；