[發(fā)明專利]基于圖像處理的黑眼圈識別方法、黑眼圈識別裝置及終端

在審

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• 申請日: 2021-04-02
• 公開（公告）號: CN113128377A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設計）人: 喬嶠
• 申請（專利權）人: 西安融智芙科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40;G06T7/136;G06T7/90
• 代理公司: 廣州德科知識產權代理有限公司 44381
• 代理人: 蔡麗妮;萬振雄

1.一種基于圖像處理的黑眼圈識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別圖像；

對所述待識別圖像的綠色通道圖像進行Frangi濾波，得到第一圖像；

對所述綠色通道圖像進行Garbor濾波，得到第二圖像；

將所述第一圖像的像素值乘以第一系數，以及所述第二圖像的像素值乘以第二系數后進行疊加，得到第一目標圖像，其中，所述第一系數和所述第二系數之和為1；

在所述第一目標圖像中，確定皺紋面積；

當所述皺紋面積大于預設皺紋面積閾值時，確定黑眼圈的類型為結構型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待識別圖像的綠色通道圖像進行Frangi濾波，得到第一圖像，包括：

通過預設算法，在所述待識別圖像中，確定第一人臉特征點；

根據所述第一人臉特征點，確定第一目標區(qū)域圖像；

對所述第一目標區(qū)域圖像的綠色通道圖像進行Frangi濾波，得到第一圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述待識別圖像的綠色通道圖像進行Frangi濾波，得到第一圖像；包括：

對所述待識別圖像的綠色通道圖像進行Frangi濾波，并進行閉運算的形態(tài)學處理，得到第一圖像；

所述對所述綠色通道圖像進行Garbor濾波，得到第二圖像，包括：

對所述綠色通道圖像進行Garbor濾波，并進行開運算的形態(tài)學處理，得到第二圖像；

所述將所述第一圖像的像素值乘以第一系數，以及所述第二圖像的像素值乘以第二系數后進行疊加，得到第一目標圖像，包括：

將所述第一圖像的像素值乘以第一系數，以及所述第二圖像的像素值乘以第二系數后進行疊加，并進行閉運算的形態(tài)學處理，得到第一目標圖像。

4.根據權利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述將所述第一圖像的像素值乘以第一系數，以及所述第二圖像的像素值乘以第二系數后進行疊加，得到第一目標圖像，包括：

將所述第一圖像的像素值乘以第一系數，以及所述第二圖像的像素值乘以第二系數后進行疊加，得到第三圖像；

將所述第三圖像進行閾值分割，得到第一目標圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過預設算法，在所述待識別圖像中，確定第一人臉特征點；

根據所述第一人臉特征點，確定第一目標區(qū)域圖像；

對所述第一目標區(qū)域圖像進行灰度處理，得到第一灰度圖像；

通過所述預設算法，在所述待識別圖像中，確定第二人臉特征點和第三人臉特征點；

根據所述第二人臉特征點，確定第二目標區(qū)域圖像；

根據所述第三人臉特征點，確定第三目標區(qū)域圖像；

根據所述第一目標區(qū)域圖像、所述第一灰度圖像、所述第二目標區(qū)域圖像和所述第三目標區(qū)域圖像，確定所述黑眼圈的類型。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一目標區(qū)域圖像、所述第一灰度圖像、所述第二目標區(qū)域圖像和所述第三目標區(qū)域圖像，確定所述黑眼圈的類型，包括：

將所述第二目標區(qū)域圖像的像素值轉換為第一像素值，以及所述第一目標區(qū)域圖像中除去所述第二目標區(qū)域圖像以外的圖像的像素值轉換為第二像素值，得到第四目標區(qū)域圖像；

將所述第三目標區(qū)域圖像的像素值轉換為所述第一像素值，以及所述第一目標區(qū)域圖像中除去所述第三目標區(qū)域圖像以外的圖像的像素值轉換為所述第二像素值，得到第五目標區(qū)域圖像；

將所述第四目標區(qū)域圖像的像素值與所述第一灰度圖像的像素值相乘，得到第三像素值；

將所述第五目標區(qū)域圖像的像素值與所述第一灰度圖像的像素值相乘，得到第四像素值；

計算得到所述第三像素值和所述第四像素值的第一差值；

當所述第一差值大于等于預設像素差閾值時，確定黑眼圈的類型為色素型；

當所述第一差值小于所述預設像素差閾值時，確定黑眼圈的類型為血管型。