CN105323647B - 电视观看环境的光线强度的检测方法和装置与智能电视 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种电视观看环境的光线强度的检测方法和装置与智能电视。其中电视观看环境的光线强度的检测方法包括：获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；对环境图像进行人脸识别，得出环境图像包含的人脸图像；利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域；对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为电视的亮度调节的参数。本发明的方案由于对图像进行人脸识别，并进一步在计算光线强度时排除了人体在图像中覆盖的面积，因此避免了人体对光线强度的影响，使计算出的光线强度更加符合电视观看环境的实际情况。

Description

电视观看环境的光线强度的检测方法和装置与智能电视

技术领域

本发明涉及智能家电领域，特别是涉及一种电视观看环境的光线强度的检测方法和装置与智能电视。

背景技术

传统的电视的图像模式依靠用户自己手动调整。需要用户通过遥控器进入图像调整界面对亮度、对比度、颜色进行相应调整。

然而随着观看节目的时间的不同，环境光线强度不同，造成用户观看节目的感受也不同。因此用户在观看电视时，需要根据环境光亮度来调整电视画面亮度。例如在环境光亮度较高时，用户需要将电视画面的亮度调亮，在环境光亮度较低时，用户需要将电视画面的亮度调低。手动调整的方式给用户带来了很大的不便。

为解决这一问题，现有技术中出现了一种根据环境亮度自动调整电视画面亮度的方法，通过在电视机附近设置光线检测装置(例如摄像头等)，根据检测到的环境光线强度自动调整电视亮度，调整过程无需用户进行干预。

利用摄像头的拍摄的图像来计算环境光线变化的方法对整体图像进行整体计算，通过线性或非线性的取点，计算所取到的点的灰度、亮度、饱和度甚至对比度的均值(或加权量化后的均值)，从而判断用户所处的环境光线的暗与亮的程度。该方法对于静态或渐变的环境比较有效，然而在光线检测装置受到干扰或波动等影响时，例如光线出现突变的情况下，检测到的光线强度有可能出现偏差，导致不能准确的反映光线变化，导致不能准确调节电视亮度。

发明内容

本发明的一个目的是要排除人体对电视观看环境的光线强度的检测的影响。

本发明一个进一步的目的是要使得电视画面亮度准确随光线亮度调整，提高用户观看电视的体验。

根据本发明的一个方面，提供了一种电视观看环境的光线强度的检测方法。该电视观看环境的光线强度的检测方法包括：获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；对环境图像进行人脸识别，得出环境图像包含的人脸图像；利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域；对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为电视的亮度调节的参数。

可选地，利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域包括：根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置；以位置为起始，沿方向在环境图像上叠加预设的人体模型图像；计算人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

可选地，在根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置之后还包括：对人脸图像进行分析，得到被拍摄的人的特征信息，其中，特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离；根据特征信息建立与人脸匹配的人体模型，以得到人体模型图像。

可选地，在以位置为起始点，沿方向在环境图像上叠加预设的人体模型之后还包括：判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出环境图像的范围；若是，按照环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪。

可选地，对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算包括：对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行均匀取点；计算取到的点的灰度值，并对灰度值进行统计得出光线强度。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种电视观看环境的光线强度的检测装置，包括：图像获取模块，用于获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；人脸识别模块，用于对环境图像进行人脸识别，得出环境图像包含的人脸图像；区域推算模块，用于利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域；光线强度计算模块，用于对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为电视的亮度调节的参数。

可选地，区域推算模块还用于：根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置；以位置为起始点，沿方向在环境图像上叠加预设的人体模型图像；计算人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

可选地，本发明提供的电视观看环境的光线强度的检测装置还包括：人体建模模块，用于对人脸图像进行分析，得到被拍摄的人的特征信息，并根据特征信息建立与人脸匹配的人体模型，以得到人体模型图像，其中，特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离。

可选地，本发明提供的电视观看环境的光线强度的检测装置还包括：图像裁剪模块，用于判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出环境图像的范围；若是，按照环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种智能电视，该智能电视包括以上介绍的任一种电视观看环境的光线强度的检测装置。

本发明的电视观看环境的光线强度的检测方法由于对图像进行人脸识别，并进一步在计算光线强度时排除了人体在图像中覆盖的面积，因此避免了人体对光线强度的影响，使计算出的光线强度更加符合电视观看环境的实际情况。

进一步地，本发明的电视观看环境的光线强度的检测方法对人脸图像进行分析，以对人体进行相应的推算，使估算的人体面积与人体实际占用的图像面积相匹配，进一步提高光线强度的计算准确程度。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测装置的示意图；

图2是根据本发明的一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法的示意图；

图3是根据现有技术对图像进行光线检测的取点方法的示意图；

图4是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法中人脸识别的效果图；以及

图5是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法人脸识别后进行取点的效果图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种电视观看环境的光线强度的检测装置，该装置可以安装于智能电视中，准确地检测观看环境的光线强度，以作为调节画面亮度的参考。图1是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测装置100的示意图。该检测装置100一般性地可包括：图像获取模块110、人脸识别模块120、区域推算模块130、光线强度计算模块140、人体建模模块150、图像裁剪模块160。以上模块可以根据本实施例的电视观看环境的光线强度的检测装置100所需要实现的功能灵活进行配置，并不要求必须同时设置所有的模块。

在以上部件中，图像获取模块110获取电视屏幕前预定区域内的环境图像。以上环境图像的分辨率需要满足后续人脸识别的需要，因此拍摄该图像的摄像装置需要选用高分辨率的摄像装置，而且由于摄像装置拍摄的图像为电视屏幕前预定区域的图像，因此一般无需对其朝向进行调整。该摄像装置可以集成于电视内部，也可通过数据接口与电视连接。

人脸识别模块120对环境图像进行人脸识别，得出环境图像包含的人脸图像。区域推算模块130利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域。光线强度计算模块140对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为电视的亮度调节的参数，根据计算得出的光线强度相应对电视的画面亮度进行调整，例如按照光线强度与电视亮度生成映射关系，在光线较强的情况下提高画面亮度，在光线较弱的情况下降低画面亮度。

推算人体覆盖区域时，可以将预定面积的图形按照人脸的位置和方向进行叠加，例如将方形或者椭圆形近似为人体的形状，但是采用这种方式推算人体覆盖区域明显不够精确，导致计算光线强度的面积减小，会出现较大的检测误差。

为了解决以上问题，区域推算模块130估算人体所覆盖的区域的一种优化方式为根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置；以位置为起始点，沿方向在环境图像上叠加预设的人体模型图像；计算人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

由于不同人的体型差别较大，然而体型与人脸的特征存在一定的相关性，例如一个健壮的成人和一个瘦弱的老人的脸型差别也较大，因此本实施例的电视观看环境的光线强度的检测装置100还可以通过人体建模模块150对人脸图像进行分析，得到被拍摄的人脸的特征信息，并根据特征信息建立与人脸匹配的人体模型，以得到人体模型图像，其中，特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离。

例如通过对人脸图像进行分析，发现该图像脸型较窄，且头发较长且为白色且面容上有皱纹，可以认为被拍摄对象为老年偏瘦女性，此时可以使用这类女性的人体模型进行覆盖区域的估算。

在电视机前有多个用户被拍摄的情况下，本实施例的检测装置100可以逐一对人脸图像进行分析，并将人体模型图像逐一附加到原始的环境图像上，将所有人体覆盖的面积排除出光线强度计算的范围外。

另外，考虑到有可能摄像装置拍摄到的图像中，人体并非全部而是只拍摄到了人体的一部分，在这种情况下，图像裁剪模块160还可以判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出环境图像的范围；若是，按照环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪，区域推算模块130对裁剪后的图像进行覆盖面积的估算。

光线强度计算模块140的一种可选流程为：对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行均匀取点；计算取到的点的灰度值，并对灰度值进行统计得出光线强度。

本发明实施例还提供了一种智能电视和一种电视观看环境的光线强度的检测方法。其中，本发明实施例的智能电视中设置了以上实施例中的电视观看环境的光线强度的检测装置，以相应调整画面亮度。本发明实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法，可由以上实施例中的电视观看环境的光线强度的检测装置执行，以排除人体对环境光线检测的影响，图2是根据本发明的一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法的示意图。该检测方法包括：

步骤S202，获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；

步骤S204，对环境图像进行人脸识别，得出环境图像包含的人脸图像；

步骤S206，利用人脸图像推算得出环境图像中人体所覆盖的区域；

步骤S208，对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为电视的亮度调节的参数。

步骤S204中人脸识别可以采用基于器官的识别方法或者基于模板的识别方法，其中基于模板的识别方法可以构造参数化的曲线和曲面以表征人脸中的某些非固定特征，如眼睛、鼻子和嘴唇等。将模板与测试图像进行弹性匹配，利用某种能量函数表示匹配程度。基于器官特征的方法提取人脸器官图像特征，然后根据人脸中各器官的几何关系来确认人脸的存在，例如借助于双眼-嘴巴椭圆区域或者双眼-鼻子三角区域进行人脸识别。步骤S204在确定图像中是否存在人脸以及人脸的位置后，还可以对每张人脸进行分析，以确定位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每张人脸中所蕴含的特征。

步骤S206的一种可选流程为：根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置；以位置为起始，沿方向在环境图像上叠加预设的人体模型图像；计算人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

考虑到不同体型的人体覆盖区域的大小不同，在根据人脸图像确定人脸在环境图像中的方向和位置之后还可以对人脸图像进行分析，得到被拍摄的人的特征信息，其中，特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离；根据特征信息建立与人脸匹配的人体模型，以得到人体模型图像，以进一步提高人体覆盖面积的估算准确性。

另外，叠加预设的人体模型之后还可以判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出环境图像的范围；若是，按照环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪，从而解决了图片仅拍摄到了人体的一部分的问题。

步骤S208可以对环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行均匀取点；计算取到的点的灰度值，并对灰度值进行统计得出光线强度。

图3是根据现有技术对图像进行光线检测的取点方法的示意图。现有技术中对整体成像画面进行整体计算，通过线性或非线性的取点，计算所取到的点的灰度、亮度、饱和度甚至对比度的均值(或加权量化后的均值)，从而判断用户所处的环境光线强度。

本发明在进行光线检测的取点之前首先对图像中的人脸进行识别，图4是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法中人脸识别的效果图。确定出所有人脸的位置后，可以分别分析每个人脸的特征，以人脸的位置为起始点，沿人脸的方向在环境图像上叠加预设的人体模型图像将每个人脸对应的人体模型附加到图像中，并判断人体模型是否超出原来图像的范围，如果超出，可以将超出的人体部分进行裁剪。在进行光线强度计算取点时，可以将人体覆盖的区域排除在外。图5是根据本发明一个实施例的电视观看环境的光线强度的检测方法人脸识别后进行取点的效果图。人体在图像中所覆盖的区域，不参与计算光线强度的检测计算，从而避免了人体对光线检测的影响。

在当用户穿了一身黑色的衣服出现在电视前时，使用现有技术中的方法就会误认为环境光变暗。而对于本实施例的方法，就可以排除这样的影响，从而准确检测出环境光线的强度。

至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。

Claims (8)

1.一种电视观看环境的光线强度的检测方法，其特征在于包括：

获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；

对所述环境图像进行人脸识别，得出所述环境图像包含的人脸图像；

利用所述人脸图像推算得出所述环境图像中人体所覆盖的区域；

对所述环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为所述电视的亮度调节的参数，其中利用所述人脸图像推算得出所述环境图像中人体所覆盖的区域的步骤包括：

根据所述人脸图像确定人脸在所述环境图像中的方向和位置；

以所述位置为起始，沿所述方向在所述环境图像上叠加预设的人体模型图像；

计算所述人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据所述人脸图像确定人脸在所述环境图像中的方向和位置之后还包括：

对所述人脸图像进行分析，得到被拍摄的人的特征信息，其中，所述特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离；

根据所述特征信息建立与所述人脸匹配的人体模型，以得到所述人体模型图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在以所述位置为起始点，沿所述方向在所述环境图像上叠加预设的人体模型之后还包括：

判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出所述环境图像的范围；

若是，按照所述环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于对所述环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算包括：

对所述环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行均匀取点；

计算取到的点的灰度值，并对所述灰度值进行统计得出所述光线强度。

5.一种电视观看环境的光线强度的检测装置，其特征在于包括：

图像获取模块，用于获取电视屏幕前预定区域内的环境图像；

人脸识别模块，用于对所述环境图像进行人脸识别，得出所述环境图像包含的人脸图像；

区域推算模块，用于利用所述人脸图像推算得出所述环境图像中人体所覆盖的区域；

光线强度计算模块，用于对所述环境图像中人体所覆盖的区域之外的图像进行光线强度计算，以作为所述电视的亮度调节的参数，其中所述区域推算模块还用于：

根据所述人脸图像确定人脸在所述环境图像中的方向和位置；

以所述位置为起始点，沿所述方向在所述环境图像上叠加预设的人体模型图像；

计算所述人体模型图像在叠加后的环境图像上覆盖的区域。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于还包括：

人体建模模块，用于对所述人脸图像进行分析，得到被拍摄的人的特征信息，并根据所述特征信息建立与所述人脸匹配的人体模型，以得到所述人体模型图像，其中，所述特征信息包括：年龄、性别以及人脸至电视的距离。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于还包括：

图像裁剪模块，用于判断叠加预设的人体模型之后的图像是否超出所述环境图像的范围；若是，按照所述环境图像的尺寸对叠加后的图像进行裁剪。

8.一种智能电视，其特征在于包括：

根据权利要求5至7中任一项所述的电视观看环境的光线强度的检测装置。