[發明專利]一種基于近紅外圖像的光照估計方法及系統

在審

• 申請號: 202011344445.3
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112507818A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發明（設計）人: 辛冠希;黃源浩;肖振中
• 申請（專利權）人: 奧比中光科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳漢世知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 44578
• 代理人: 田志立

1.一種基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、獲取目標區域的近紅外圖像；

S2、對所述近紅外圖像進行人臉檢測，得到初始人臉框；

S3、縮小所述初始人臉框，得到第一人臉區域圖像，并對所述第一人臉區域圖像進行歸一化處理，得到第二人臉區域圖像；

S4、計算所述第二人臉圖像的灰度直方圖，設置灰度截斷值，并統計所述截斷值范圍之內的像素，過濾高于所述灰度截斷值的像素，得到第三人臉區域圖像；

S5、計算所述第三人臉區域圖像的像素平均值，根據所述像素平均值求解得到所述第三人臉區域圖像的光照強度值。

2.如權利要求1所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S1中，通過控制深度相機獲取所述目標區域的所述近紅外圖像；所述深度相機包括發射模塊和接收模塊，其中，所述發射模塊用于向所述目標區域發射近紅外波段的光信號，所述接收模塊接收經所述目標區域反射回的光信號以得到所述目標區域的所述近紅外圖像。

3.如權利要求1所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S2中，將所述近紅外圖像傳輸至人臉檢測模型進行人臉檢測，獲取人臉區域，得到所述初始人臉框。

4.如權利要求1所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S2包括：

S20、將所述近紅外圖像傳輸至主干特征提取網絡，輸出第一有效特征層；

S21、利用所述第一有效特征層進行特征圖金字塔網絡結構的構建，獲取有效特征融合層；

S22、對所述有效特征融合層進行加強特征提取，輸出第二有效特征層；

S23、利用所述第二有效特征層進行人臉預測，得到所述初始人臉框。

5.如權利要求4所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S22中，利用SSH結構對三個不同尺寸的所述有效特征融合層進行加強特征提取；其中，所述SSH結構包括三個并行卷積層結構，所述有效特征融合層經過所述三個并行卷積層結構后通過合并，得到所述第二有效特征層。

6.如權利要求1所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S3中，根據下式縮小所述初始人臉框：

其中，(x₁，y₁)為所述初始人臉框的左上角坐標，(x₂，y₂)為所述初始人臉框的右下角坐標，x′₁和y′₁為所述第一人臉區域圖像的左上角坐標，P∈(0,1)。

7.如權利要求6所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于，步驟S3中還包括：將所述第一人臉區域圖像歸一化處理后，利用插值法對圖像進行插值，以恢復圖像歸一化處理丟失的數據。

8.如權利要求1所述基于近紅外圖像的光照估計方法，其特征在于：步驟S5中，根據下式計算所述第三人臉區域的光照強度值：

其中，a、b為系數，t為曝光時間，g_v為增益項，G為所述第三人臉區域圖像的像素平均值。

9.一種基于近紅外圖像的光照估計系統，其特征在于：包括圖像獲取模塊、人臉檢測模塊、圖像處理模塊以及光照計算模塊；其中，

所述圖像獲取模塊，用于獲取近紅外圖像并將所述近紅外圖像傳輸至所述人臉檢測模塊；

所述人臉檢測模塊，用于對所述近紅外圖像進行人臉檢測，得到初始人臉框；

所述圖像處理模塊，用于對所述初始人臉框進行縮小，并進行歸一化處理，根據歸一化處理后的圖像進行灰度直方圖的計算，并統計每個像素值對應的像素數量，過濾曝光像素點，得到人臉區域圖像；

所述光照計算模塊，用于計算所述人臉區域圖像的像素平均值，并根據所述平均值求解所述人臉區域圖像的光照強度值。

10.如權利要求9所述的基于近紅外圖像的光照估計系統，其特征在于：所述圖像獲取模塊為深度相機，所述深度相機包括發射模塊和接收模塊，其中，所述發射模塊用于向目標區域發射近紅外波段的光信號，所述接收模塊接收經所述目標區域反射回的光信號以得到所述目標區域的所述近紅外圖像。