一种自动红眼检测与消除算法

针对夜间照片常会产生红眼现象,提出一种自动红眼检测与消除算法。首先利用AdaBoost算法检测出人脸,减少红眼搜索区域;然后根据CIELAB颜色空间的特性提取可能红眼区域;最后对可能红眼区域进行约束过滤获得最终的红眼位置。对定位后的红眼像素进行修正,并在边界处运用平滑滤波,消除红眼后的人眼更自然。实验证明该方法能自动地消除红眼,并对典型红眼及偏黄红眼、偏暗红眼均有很好的鲁棒性。

基于人脸检测和颜色分析的红眼自动消除

用闪光灯进行人物摄影时由于眼底血管的反光会产生红眼现象,小型照相机的闪光灯和镜头距离很近,这一问题更为突出。为了自动消除用闪光灯进行人物摄影时产生的红眼现象,在对基于颜色空间的常用红眼检测技术进行研究的基础上,对现有较为复杂的检测方法进行了修正,提出了一种基于人脸检测的红眼自动消除方法,并在分析的基础上得出一组先验参数用于识别和处理,从而大大降低了人眼定位的复杂度。实验表明,该方法能快速有效地消除普通数字照片中的红眼现象。

红外监控图像红眼检测与消除

主动式红外摄像机在夜视监控视频中极易出现红眼效应,在图像中留下明显的亮圆斑。针对此缺陷,提出一种自动红眼检测与消除算法。首先对红外夜视监控图像进行边缘检测和形态学闭运算,形成连通域;然后通过分析亮圆斑的几何特征提出三个限制条件,筛选出红眼所在的连通域,输出红眼掩膜;最后对红眼区域用灰度替换和平滑滤波方法进行消除处理。该方法无需人脸检测,无需利用色彩信息,实验结果表明,红眼消除效果良好,速度快,为红外灰度图像优化提供了有效的方法。