CN106023104A - 人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 - Google Patents
人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106023104A CN106023104A CN201610324273.0A CN201610324273A CN106023104A CN 106023104 A CN106023104 A CN 106023104A CN 201610324273 A CN201610324273 A CN 201610324273A CN 106023104 A CN106023104 A CN 106023104A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- eye
- region
- white
- pupil
- ocular
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 210000001747 pupil Anatomy 0.000 claims abstract description 101
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 53
- 210000000744 eyelid Anatomy 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 229910052705 radium Inorganic materials 0.000 claims description 6
- HCWPIIXVSYCSAN-UHFFFAOYSA-N radium atom Chemical compound [Ra] HCWPIIXVSYCSAN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 12
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 abstract 3
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000005282 brightening Methods 0.000 description 1
- 238000000205 computational method Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G06T5/94—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
- G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Abstract
本发明公开了一种人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端，其通过对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域，并对所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域，然后分别对所述眼瞳区域进行亮度增强处理和对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增亮的眼瞳区域和增白的眼白区域，以及对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像；从而能够有效地增加人脸图像中眼部区域的层次感，改善了传统眼部增强算法调整效果不明显、调整效果不自然、眼部层次无法还原、适用性不强等方面的问题，达到增强美化人脸图像中眼部区域的效果，而且本发明算法简单，运算速度快，适用范围广，对于人脸图像眼部图像增强效果明显且自然。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是一种人脸眼部区域的图像增强方法及其应用该方法的系统、拍摄终端。
背景技术
眼睛是心灵的窗户，在人脸图像增强美化当中，对于人眼区域的处理是十分重要的部分。人眼的生理结构组成从二维图像的角度主要由眼球部分和眼白区域组成，其中心圆形部分称为眼瞳，眼瞳中心颜色最深的区域为瞳孔，瞳孔外圆环为虹膜。在人脸图像中，眼部区域通常呈现反差极大的亮部与暗部，暗部眼瞳区域在成像中通常会损失较多细节，需要通过后期图像处理还原与增强；亮部眼白区域，通常容易受到环境光等因素影响产生偏色杂色等问题；同时由于眼睛与人脸其他区域差别很大，用全局的处理方式很难达到理想的效果，需要单独处理。
传统的人眼图像增强方法仅针对亮度、对比度做简单调整，且对于不同图像都采用固定的调整参数，这样做容易出现调整效果不明显、调整效果不自然、眼部层次无法还原、适用性不强等方面的问题。
发明内容
本发明为解决上述问题，提供了一种人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端，通过将人眼分成眼瞳区域和眼白区域，并对各个区域分别进行不同的增强处理，从而有效地增加人脸图像中眼睛部分的层次感，达到增强美化眼部的效果。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
首先，本发明提供一种人脸眼部区域的图像增强方法，其包括以下步骤：
10.对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
20.根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
30.对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
40.对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
50.对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
优选的，所述眼部特征点包括：上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点、眼瞳中心、眼瞳半径；根据所述上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点得到所述眼部区域，根据所述眼瞳中心和所述眼瞳半径得到所述眼瞳区域，并将所述眼部区域减去所述眼瞳区域得到所述眼白区域。
优选的，所述眼瞳区域进一步包括虹膜区域和瞳孔区域，所述眼部特征点识别还包括瞳孔半径的识别，根据所述眼瞳中心和所述瞳孔半径得到所述瞳孔区域，并将所述眼瞳区域减去所述瞳孔区域得到所述虹膜区域。
优选的，所述的步骤30中，对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，是通过将所述眼瞳区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理。
优选的，所述的步骤30中，对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，是指对所述眼瞳区域内的所述虹膜区域进行亮度增强处理，通过将所述虹膜区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理。
优选的，还进一步包括对所述眼瞳区域进行对比度增强处理和/或锐化处理。
优选的，所述的步骤40中，对所述眼白区域进行白度增强处理，是通过在所述眼白区域构造一附加眼白图层，该附加眼白图层的中心区域设置为白色，并在接近眼睑的边缘区域设置阴影，将所述附加眼白图层与所述眼白区域进行混合叠加，得到所述增白的眼白区域。
优选的，所述的步骤50中，对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，是将亮度增强处理之后的眼瞳区域和白度增强处理之后的眼白区域之间的边界区域，与亮度增强处理之前的眼瞳区域和白度增强处理之前的眼白区域之间的边界区域，二者之间按照预设的叠加比例进行叠加处理，且所述叠加比例从所述边界区域的边缘向内由大到小渐变。
其次，本发明提供一种人脸眼部区域的图像增强系统，其包括：
特征点识别模块，用于对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
区域分割模块，用于根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
亮度增强模块，用于对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
白度增强模块，用于对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
边界过渡模块，用于对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
另外，本发明还提供一种拍摄终端，其拍摄终端包括如上所述的人脸眼部区域的图像增强系统。
本发明的有益效果是：
本发明的一种人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端，其通过对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域，并对所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域，然后分别对所述眼瞳区域进行亮度增强处理和对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增亮的眼瞳区域和增白的眼白区域，以及对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像；从而能够有效地增加人脸图像中眼部区域的层次感，改善了传统眼部增强算法调整效果不明显、调整效果不自然、眼部层次无法还原、适用性不强等方面的问题，达到增强美化人脸图像中眼部区域的效果。本发明算法简单，运算速度快，适用范围广，对于人脸图像眼部图像增强效果明显且自然。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明人脸眼部区域的图像增强方法的流程简图；
图2为本发明人脸眼部区域的图像增强系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其包括以下步骤：
10.对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
20.根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
30.对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
40.对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
50.对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
所述的步骤10中，所述眼部特征点包括：上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点、眼瞳中心、眼瞳半径；根据所述上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点得到所述眼部区域，根据所述眼瞳中心和所述眼瞳半径得到所述眼瞳区域，并将所述眼部区域减去所述眼瞳区域得到所述眼白区域。具体的，首先通过人脸特征点检测算法可以检测出人眼上下眼睑的n个特征点位置以及眼瞳中心特征点位置，再通过基于形状的眼瞳检测方法可以定位到眼瞳的边界从而得到眼瞳的半径值，由上下眼睑点插值可以得到整个眼部区域，在此区域中从眼瞳中心出发小于眼瞳半径范围的为眼瞳区域，大于眼瞳半径范围的为眼白区域。
所述的步骤20中，所述眼瞳区域进一步包括虹膜区域和瞳孔区域，所述眼部特征点识别还包括瞳孔半径的识别，根据所述眼瞳中心和所述瞳孔半径得到所述瞳孔区域，并将所述眼瞳区域减去所述瞳孔区域得到所述虹膜区域。
所述的步骤30中，对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，是通过将所述眼瞳区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理。本实施例中，是指对所述眼瞳区域内的所述虹膜区域进行亮度增强处理，通过将所述虹膜区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理，其中，提高亮度值的计算方法如下：
lval_dst＝lval_src*(1+lval_gain)；
上述公式中，lval_dst表示增强处理后的眼瞳区域或虹膜区域的亮度值；lval_src表示增强处理之前的待处理图像的眼瞳区域或虹膜区域的亮度值；lval_gain表示亮度的增益值，主要依据所述眼瞳区域或虹膜区域的平均值和方差值计算得到。
并且，本实施例中，还进一步包括对所述眼瞳区域进行对比度增强处理和/或锐化处理，并且根据图像光线情况自适应地调整各项处理强度。
所述的步骤40中，对所述眼白区域进行白度增强处理，是通过在所述眼白区域构造一附加眼白图层，该附加眼白图层的中心区域设置为白色，并在接近眼睑的边缘区域设置阴影，将所述附加眼白图层与所述眼白区域进行混合叠加，得到所述增白的眼白区域。
所述的步骤50中，对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，是将亮度增强处理之后的眼瞳区域和白度增强处理之后的眼白区域之间的边界区域，与亮度增强处理之前的眼瞳区域和白度增强处理之前的眼白区域之间的边界区域，二者之间按照预设的叠加比例进行叠加处理，且所述叠加比例从所述边界区域的边缘向内由大到小渐变。
如图2所示，本发明提供一种人脸眼部区域的图像增强系统，其包括：
特征点识别模块A，用于对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
区域分割模块B，用于根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
亮度增强模块C，用于对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
白度增强模块D，用于对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
边界过渡模块E，用于对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
另外，本发明还提供一种拍摄终端，该拍摄终端包括：手机、数码相机或平板电脑等配置有摄像头的设备。该拍摄终端包括如上所述的人脸眼部区域的图像增强系统，其中，人脸眼部区域的图像增强系统可以采用图2实施例的结构，其对应地，可以执行图1所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，详细可以参见上述实施例中的相关记载，此处不再赘述。需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统实施例和终端实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。并且，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (10)
1.一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
20.根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
30.对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
40.对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
50.对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
2.根据权利要求1所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述眼部特征点包括：上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点、眼瞳中心、眼瞳半径；根据所述上眼睑特征点、下眼睑特征点、眼角特征点得到所述眼部区域，根据所述眼瞳中心和所述眼瞳半径得到所述眼瞳区域，并将所述眼部区域减去所述眼瞳区域得到所述眼白区域。
3.根据权利要求2所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述眼瞳区域进一步包括虹膜区域和瞳孔区域，所述眼部特征点识别还包括瞳孔半径的识别，根据所述眼瞳中心和所述瞳孔半径得到所述瞳孔区域，并将所述眼瞳区域减去所述瞳孔区域得到所述虹膜区域。
4.根据权利要求1所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述的步骤30中，对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，是通过将所述眼瞳区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理。
5.根据权利要求3所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述的步骤30中，对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，是指对所述眼瞳区域内的所述虹膜区域进行亮度增强处理，通过将所述虹膜区域转换到HSL色彩空间，并对L通道进行提高亮度值的处理。
6.根据权利要求1至5任一项所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：还进一步包括对所述眼瞳区域进行对比度增强处理和/或锐化处理。
7.根据权利要求1至5任一项所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述的步骤40中，对所述眼白区域进行白度增强处理，是通过在所述眼白区域构造一附加眼白图层，该附加眼白图层的中心区域设置为白色，并在接近眼睑的边缘区域设置阴影，将所述附加眼白图层与所述眼白区域进行混合叠加，得到所述增白的眼白区域。
8.根据权利要求1至5任一项所述的一种人脸眼部区域的图像增强方法，其特征在于：所述的步骤50中，对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，是将亮度增强处理之后的眼瞳区域和白度增强处理之后的眼白区域之间的边界区域，与亮度增强处理之前的眼瞳区域和白度增强处理之前的眼白区域之间的边界区域，二者之间按照预设的叠加比例进行叠加处理，且所述叠加比例从所述边界区域的边缘向内由大到小渐变。
9.一种人脸眼部区域的图像增强系统，其特征在于，包括：
特征点识别模块，用于对待处理图像进行眼部特征点识别，得到眼部区域；
区域分割模块，用于根据所述眼部特征点将所述眼部区域划分为眼瞳区域和眼白区域；
亮度增强模块，用于对所述眼瞳区域进行亮度增强处理，得到增亮的眼瞳区域；
白度增强模块，用于对所述眼白区域进行白度增强处理，得到增白的眼白区域；
边界过渡模块，用于对所述眼瞳区域和所述眼白区域之间的边界进行过渡处理，得到结果图像。
10.一种拍摄终端，其特征在于，包括权利要求9所述的人脸眼部区域的图像增强系统。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610324273.0A CN106023104B (zh) | 2016-05-16 | 2016-05-16 | 人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610324273.0A CN106023104B (zh) | 2016-05-16 | 2016-05-16 | 人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106023104A true CN106023104A (zh) | 2016-10-12 |
| CN106023104B CN106023104B (zh) | 2019-01-08 |
Family
ID=57098079
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610324273.0A Active CN106023104B (zh) | 2016-05-16 | 2016-05-16 | 人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106023104B (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107563957A (zh) * | 2017-08-03 | 2018-01-09 | 北京小米移动软件有限公司 | 眼部图像处理方法及装置 |
| CN107578382A (zh) * | 2017-08-18 | 2018-01-12 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
| CN107895358A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-04-10 | 科大讯飞股份有限公司 | 人脸图像的增强方法及系统 |
| CN107909058A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN107909057A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN108053371A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-18 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质 |
| CN108346130A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-07-31 | 北京奇虎科技有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| CN108616700A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-02 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
| CN108632535A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-10-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
| CN111402135A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN111445413A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111882627A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-03 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 图像处理方法、视频处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113763286A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030223622A1 (en) * | 2002-05-31 | 2003-12-04 | Eastman Kodak Company | Method and system for enhancing portrait images |
| CN102027505A (zh) * | 2008-07-30 | 2011-04-20 | 泰塞拉技术爱尔兰公司 | 使用脸部检测的自动脸部和皮肤修饰 |
-
2016
- 2016-05-16 CN CN201610324273.0A patent/CN106023104B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030223622A1 (en) * | 2002-05-31 | 2003-12-04 | Eastman Kodak Company | Method and system for enhancing portrait images |
| CN102027505A (zh) * | 2008-07-30 | 2011-04-20 | 泰塞拉技术爱尔兰公司 | 使用脸部检测的自动脸部和皮肤修饰 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 王先梅等: "多姿态眼球中的瞳孔定位算法", 《计算机辅助设计与图形学学报》 * |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107563957A (zh) * | 2017-08-03 | 2018-01-09 | 北京小米移动软件有限公司 | 眼部图像处理方法及装置 |
| CN107563957B (zh) * | 2017-08-03 | 2021-03-23 | 北京小米移动软件有限公司 | 眼部图像处理方法及装置 |
| CN107578382A (zh) * | 2017-08-18 | 2018-01-12 | 北京小米移动软件有限公司 | 图像处理方法及装置 |
| CN107909058A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN107909057A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-04-13 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN108053371A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-18 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质 |
| CN108053371B (zh) * | 2017-11-30 | 2022-04-19 | 努比亚技术有限公司 | 一种图像处理方法、终端及计算机可读存储介质 |
| CN107895358A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-04-10 | 科大讯飞股份有限公司 | 人脸图像的增强方法及系统 |
| CN108346130A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-07-31 | 北京奇虎科技有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| CN108346130B (zh) * | 2018-03-20 | 2021-07-23 | 北京奇虎科技有限公司 | 图像处理方法、装置及电子设备 |
| CN108616700B (zh) * | 2018-05-21 | 2020-11-17 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
| CN108616700A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-02 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质 |
| CN108632535A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-10-09 | 维沃移动通信有限公司 | 一种图像处理方法及移动终端 |
| CN111402135A (zh) * | 2020-03-17 | 2020-07-10 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN111445413A (zh) * | 2020-03-27 | 2020-07-24 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111445413B (zh) * | 2020-03-27 | 2023-08-08 | Oppo广东移动通信有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111882627A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-03 | 广州市百果园信息技术有限公司 | 图像处理方法、视频处理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN113763286A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-07 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106023104B (zh) | 2019-01-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106023104A (zh) | 人脸眼部区域的图像增强方法、系统及拍摄终端 | |
| US11676333B2 (en) | Spatially-resolved dynamic dimming for augmented reality device | |
| US11875520B2 (en) | Method and system for generating a fusion image | |
| US20200160818A1 (en) | Systems and methods for head-mounted display adapted to human visual mechanism | |
| CN105122302B (zh) | 无重影高动态范围图像的产生 | |
| US8896625B2 (en) | Method and system for fusing images | |
| CN104919357B (zh) | 透明显示设备的图像处理方法及其设备 | |
| CN107153816A (zh) | 一种用于鲁棒人脸识别的数据增强方法 | |
| CN108550185A (zh) | 人脸美化处理方法和装置 | |
| CN106683080B (zh) | 一种视网膜眼底图像预处理方法 | |
| CN102663741B (zh) | 对彩色数字图像进行视觉立体感知增强的方法及系统 | |
| US20170154437A1 (en) | Image processing apparatus for performing smoothing on human face area | |
| CN110599410B (zh) | 图像处理的方法、装置、终端及存储介质 | |
| CN108665494A (zh) | 基于快速引导滤波的景深实时渲染方法 | |
| CN110278425A (zh) | 图像增强方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN106780313A (zh) | 图像处理方法及装置 | |
| CN106598532A (zh) | 保护视力的方法及装置 | |
| CN107623845B (zh) | 一种基于先验知识的图像处理方法及装置 | |
| CN103400351B (zh) | 基于kinect深度图的低光照图像增强方法及系统 | |
| CN110110778A (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| CN111563852A (zh) | 一种基于低复杂度mf的暗通道先验去雾方法 | |
| JP2016081042A (ja) | 画像アンチエイリアシング方法および装置 | |
| CN204964878U (zh) | 一种可消除色差的头戴式显示装置 | |
| CN107644228A (zh) | 图像处理方法 | |
| CN114841853A (zh) | 图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |