CN107454339A - 图像处理方法及相关产品 - Google Patents

图像处理方法及相关产品 Download PDF

Info

Publication number
CN107454339A
CN107454339A CN201710582853.4A CN201710582853A CN107454339A CN 107454339 A CN107454339 A CN 107454339A CN 201710582853 A CN201710582853 A CN 201710582853A CN 107454339 A CN107454339 A CN 107454339A
Authority
CN
China
Prior art keywords
iris
image
infrared
parameter
compensation parameter
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
Application number
CN201710582853.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107454339B (zh
Inventor
周海涛
周意保
唐城
张学勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Original Assignee
Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd filed Critical Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority to CN201710582853.4A priority Critical patent/CN107454339B/zh
Publication of CN107454339A publication Critical patent/CN107454339A/zh
Priority to EP18181109.2A priority patent/EP3432206A1/en
Priority to US16/034,150 priority patent/US10706282B2/en
Priority to AU2018302985A priority patent/AU2018302985A1/en
Priority to PCT/CN2018/095561 priority patent/WO2019015531A1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN107454339B publication Critical patent/CN107454339B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/88Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/19Sensors therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • G06F21/32User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/193Preprocessing; Feature extraction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/197Matching; Classification
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/74Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the scene brightness using illuminating means

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Image Input (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种图像处理方法及相关产品,所述方法包括:采集目标物体的颜色信息;从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。本发明实施例可得到彩色虹膜图像,展示效果更佳。

Description

图像处理方法及相关产品
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域,具体涉及一种图像处理方法及相关产品。
背景技术
随着移动终端(手机、平板电脑等)的大量普及应用,移动终端能够支持的应用越来越多,功能越来越强大,移动终端向着多样化、个性化的方向发展,成为用户生活中不可缺少的电子用品。
目前来看,虹膜识别越来越受到移动终端生产厂商的青睐,当前采集的虹膜图像均是红外图像,众多情况下,用户更倾向于观赏彩色图像,因而,展示效果不佳。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像处理方法及相关产品,可以得到彩色虹膜图像,提升了虹膜图像的展示效果。
第一方面,本发明实施例提供一种图像处理方法,所述方法包括:
采集目标物体的颜色信息;
从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
第二方面,本发明实施例提供了一种移动终端,包括虹膜识别装置、存储器和应用处理器AP,且所述虹膜识别装置、所述存储器均连接所述AP,其中:
所述虹膜识别装置,用于采集目标物体的颜色信息;
所述存储器,用于存储多个补偿参数;
所述AP,用于从所述多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;以及在所述虹膜识别装置采集虹膜时,基于与所述颜色信息对应的所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
第三方面,本发明实施例提供了一种移动终端,包括:虹膜识别装置、应用处理器AP和存储器;以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述AP执行,所述程序包括用于执行第一方面中所描述的部分或全部步骤的指令。
第四方面,本发明实施例提供了一种图像处理装置,所述图像处理装置包括颜色采集单元、补偿参数确定单元和虹膜采集单元,其中,
所述颜色采集单元,用于采集目标物体的颜色信息;
所述补偿参数确定单元,用于从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
所述虹膜采集单元,用于在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质用于存储的计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
第六方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,其中,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
可以看出,本发明实施例中,采集目标物体的颜色信息,从预先存储的多个补偿参数中确定与颜色信息对应的目标补偿参数,在虹膜采集时,基于目标补偿参数对虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像,可见,可通过目标物体的颜色信息,获取对应的补偿参数,进而,根据该补偿参数进行虹膜采集,最后可得到彩色虹膜图像,展示效果更佳。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A是本发明实施例提供的一种智能手机的结构示意图;
图1B是本发明实施例提供的一种移动终端的结构示意图;
图1C是本发明实施例提供的另一种移动终端的结构示意图;
图2是本发明实施例公开的一种图像处理方法的流程示意图;
图3是本发明实施例公开的另一种图像处理方法的流程示意图;
图4是本发明实施例提供的另一种移动终端的结构示意图;
图5A是本发明实施例公开的一种图像处理装置的结构示意图;
图5B是本发明实施例公开的图5A所描述的图像处理装置的补偿参数确定单元的结构示意图;
图5C是本发明实施例公开的图5A所描述的图像处理装置的虹膜采集单元的结构示意图;
图5D是本发明实施例公开的图5C所描述的虹膜采集单元的第一图像融合模块的结构示意图;
图5E是本发明实施例公开的图5A所描述的图像处理装置的又一结构示意图;
图6是本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元,而是可选地还包括没有列出的步骤或单元,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备,以及各种形式的用户设备(User Equipment,UE),移动台(Mobile Station,MS),终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述,上面提到的设备统称为移动终端。下面对本发明实施例进行详细介绍。如图1A所示的一种示例智能手机100,该智能手机100的虹膜识别装置可以包括红外补光灯21、红外摄像头22和前置摄像头23,在虹膜识别装置工作过程中,红外补光灯21的光线打到虹膜上之后,经过虹膜反射回红外摄像头22,虹膜识别装置采集红外虹膜图像,前置摄像头23可用于采集可见光图像,进而,将虹膜图像与可见光图像进行图像融合,得到最终的虹膜图像,该虹膜图像可展示给用户。
请参阅图1B,图1B是本发明实施例提供了一种移动终端100的结构示意图,所述移动终端100包括:应用处理器AP110、虹膜识别装置130和存储器140,其中,虹膜识别装置130可与触控显示屏集成在一起,或者,虹膜识别装置与可独立存在,其中,所述AP110通过总线150连接触控显示屏和虹膜识别装置130以及存储器140,进一步地,请参阅图1C,图1C为图1B所描述的移动终端100的一种变型结构,相对于图1B而言,图1C还包括环境传感器160。
在一些可能的实施例中,所述虹膜识别装置130,用于采集目标物体的颜色信息;所述存储器140,用于存储多个补偿参数;
所述AP110,用于从所述多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;以及在所述虹膜识别装置130采集虹膜时,基于与所述颜色信息对应的所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
在一些可能的实施例中,在所述从所述多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数方面,所述AP110具体用于:
对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
在一些可能的实施例中,所述虹膜识别装置130包括可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头;
在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述虹膜识别装置130具体用于:
通过所述虹膜识别装置130的可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;通过所述虹膜识别装置130的红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像,指示所述AP110将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
在一些可能的实施例中,在所述将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像方面,所述AP110具体用于:
对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
在一些可能的实施例中,所述移动终端还设置有环境传感器160;
所述环境传感器160,用于获取环境参数;
在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述虹膜识别装置130具体用于:
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
请参阅图2,图2是本发明实施例提供了一种图像处理方法的流程示意图,应用于包括虹膜识别装置、存储器、和应用处理器AP的移动终端,移动终端实物图与结构图可参考图1A-图1C,本图像处理方法包括:
201、采集目标物体的颜色信息。
其中,目标物体可为人脸或者虹膜,或者,包含虹膜的物体。可通过虹膜识别装置采集目标物体的颜色信息,由上述虹膜识别装置还包括可见光摄像头,利用该可见光摄像头获取目标物体对应的彩色图像,进而,从该彩色图像中提取出颜色信息。
202、从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数。
其中,移动终端的存储器中可预先存储多个补偿参数,该补偿参数可包括但不仅限于:虹膜采集电流、虹膜采集电压、虹膜采集功率、颜色矫正系数等等,其中,虹膜采集电流即采集虹膜时候的采集电流,虹膜采集电压为采集虹膜时候的采集电压,虹膜采集功率为采集虹膜时候的采集功率,颜色矫正系数是针对采集到的虹膜图像而言,提取虹膜图像的颜色,进而,根据该颜色矫正系数对该颜色进行偏色矫正,通常情况下,颜色也会出现失真,因而,需要对失真的颜色进行还原,以使得处理过后的颜色更加自然,或者,逼真。因而,可预先设置颜色信息与补偿参数之间的映射关系,进而,可从预先存储的多个补偿参数中确定与上述步骤201中得到的颜色信息对应的目标补偿参数。
在一个可能的示例中,上述步骤202中,从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数,可包括如下步骤:
221、对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;
222、确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;
223、按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
其中,颜色信息为整个场景的颜色信息,结合生活经验可知,往往一个场景中只会出现部分区域颜色失真,因而,可得到这部分的颜色信息,即异常颜色信息,通过这些异常颜色信息可分析出其偏向于哪种颜色,或者,真实场景的颜色到底是那种,进而,得到目标表征颜色,目标表征颜色可理解为真实场景的颜色信息。移动终端的存储器中可预先存储表征颜色与补偿参数之间的对应关系,进而,可根据该对应关系确定目标表征颜色对应的目标补偿参数,该目标补偿参数为预先存储的多个补偿参数中的一个。
203、在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
其中,不同的补偿参数,得到的虹膜图像的颜色不一样,因而,可根据目标补偿参数对目标物体进行虹膜采集,得到最终的虹膜图像,该虹膜图像为彩色图像。
在一个可能的示例中,所述虹膜识别装置包括可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头;上述步骤203中,在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像,可包括如下步骤:
31、通过可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;
32、通过所述虹膜识别装置的红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像;
33、将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
其中,参见图1A-图1C,本发明实施例中的虹膜识别装置可由可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头构成。上述步骤31与步骤32可并行执行,或者,先执行步骤31,再执行步骤32,或者,先执行步骤32,再执行步骤31。可控制可见光摄像头根据目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像,可控制虹膜识别装置的红外补光灯和红外摄像头对目标物体进行图像采集,得到红外图像,对可见光图像和红外图像进行图像融合,得到彩色虹膜图像。
可选地,上述步骤33中,将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像,可包括如下步骤:
A1、对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;
A2、对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;
A3、将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;
A4、将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
其中,上述图像分割可采用如下方式中的一种:灰度阈值分割法、最大类间方差法、图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大熵自动阈值法、图论分割方法等等。上述空间变换可为仿射变换、刚性变换或者非刚性变换等等。可对可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像,对红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像,将可见光虹膜图像与红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的可见光虹膜图像与红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致,便于后续图像融合,将变换后的可见光虹膜图像与红外虹膜图像进行图像融合,得到彩色虹膜图像。如此,可得到最终的虹膜图像。
可选地,上述步骤33中,将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像,可包括如下步骤:
B1、对所述可见光图像进行多尺度变换,得到第一低频分量和第一高频分量集;
B2、对所述红外图像进行多尺度分解,得到第二低频分量和第二高频分量集;
B3、将所述第一低频分量与所述第二低频分量进行加权运算,得到目标低频分量;
B4、将所述第一高频分量集与所述第二高频分量集按照邻域能量取大原则进行合成,得到目标高频分量集;
B5、将所述目标低频分量和所述目标高频分量集进行多尺度反变换,得到所述彩色虹膜图像。
其中,可采用多尺度分解算法对可见光图像进行多尺度变换,得到第一低频分量和第一高频分量集,上述第一高频分量集可包含多个高频分量,上述多尺度分解算法可包括但不仅限于:小波变换、拉普拉斯变换、轮廓波变换(Contourlet Transform,CT)、非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)、剪切波变换等等,以轮廓波为例,采用轮廓波变换对可见光图像进行多尺度分解,可以得到一个低频分量和多个高频分量,并且该多个高频分量中每一高频分量的尺寸大小不一,以NSCT为例,采用NSCT对可见光图像进行多尺度分解,可以得到一个低频分量和多个高频分量,并且该多个高频分量中每一分量的尺寸大小一样。对于高频分量而言,其包含了较多原始图像的细节信息。同理,可采用多尺度分解算法对红外图像进行多尺度分解,得到第二低频分量和第二高频分量集。上述邻域可为指定尺寸大小的邻域,例如,3*3,5*5,7*7,11*11等等。基于邻域考虑可充分考虑周围像素点之间的关联性,从而,可以保留更多的细节信息,在高频分量合成过程中,对应位置上的像素点均采用该邻域能量取大原则进行合成,上述第一高频分量图像与上述第二高频分量之间的位置相对应,即其两者之间的层次位置与尺度位置相同,例如,第一高频分量图像位于第2层,第3尺度,则第二高频分量图像也位于第2层,第3尺度,例如,在A位置,红外图像的高频分量对应的能量为10,可见光的高频分量对应的能量为11,则在A位置上选取可见光的高频分量对应的高频系数。具体地,上述B1与B2可并行执行,或者,先后执行。可对可见光图像进行多尺度变换,得到第一低频分量和第一高频分量集,对红外图像进行多尺度分解,得到第二低频分量和第二高频分量集,控制AP将第一低频分量与第二低频分量进行加权运算,得到目标低频分量,将第一高频分量集与第二高频分量集按照邻域能量取大原则进行合成,得到目标高频分量集,控制AP将目标低频分量和目标高频分量集进行多尺度反变换,得到彩色虹膜图像,得到的虹膜图像为彩色虹膜图像,可更好地供用户观赏。
可以看出,本发明实施例中,采集目标物体的颜色信息,从预先存储的多个补偿参数中确定与颜色信息对应的目标补偿参数,根据目标补偿参数对目标物体进行虹膜采集,得到彩色虹膜图像,可见,可通过目标物体的颜色信息,获取对应的补偿参数,进而,根据该补偿参数进行虹膜采集,最后可得到彩色虹膜图像,展示效果更佳。
请参阅图3,图3是本发明实施例提供了一种图像处理方法的流程示意图,应用于包括虹膜识别装置、存储器和应用处理器AP的移动终端,移动终端实物图与结构图可参考图1C,本图像处理方法包括:
301、采集目标物体的颜色信息。
302、通过环境传感器获取环境参数。
其中,上述步骤301与步骤302可并行执行,或者,先执行步骤301,然后,再执行步骤302,或者,先执行步骤302,再执行步骤301。
可选地,上述环境传感器可为环境光传感器,其用于检测环境亮度,或者,环境传感器可为磁场传感器,用于检测磁场强度,环境传感器可湿度传感器,用于检测环境湿度,或者,环境传感器可为温度传感器,其用于检测环境温度,其中,可预先设置环境参数与虹膜采集参数之间的映射关系,在确定了当前环境参数之后,根据该映射关系可确定当前环境参数对应的虹膜采集参数。上述虹膜采集参数可包括但不仅限于:采集电流、采集电压等等。
303、从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数。
304、在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
其中,可预先设置目标补偿参数、环境参数与虹膜采集参数之间的映射关系,根据该映射关系可确定了步骤303中的目标补偿参数、步骤302中的环境参数对应的虹膜采集参数,进而,根据该虹膜采集参数进行虹膜采集,得到彩色虹膜图像。上述虹膜采集参数可包括但不仅限于:采集电流、采集电压等等。
可以看出,本发明实施例中,采集目标物体的颜色信息,从预先存储的多个补偿参数中确定与颜色信息对应的目标补偿参数,根据目标补偿参数以及环境参数对目标物体进行虹膜采集,得到彩色虹膜图像,可见,可通过目标物体的颜色信息,获取对应的补偿参数,进而,根据该补偿参数进行虹膜采集,最后可得到彩色虹膜图像,展示效果更佳。
请参阅图4,图4是本发明实施例提供的一种移动终端,主要包括:应用处理器AP和存储器,还可以包括虹膜识别装置、;以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述AP执行,所述程序包括用于执行以下步骤的指令:
采集目标物体的颜色信息;
从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
在一个可能的示例中,在所述从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数方面,所述程序包括用于执行以下步骤的指令:
对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;
确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;
按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
在一个可能的示例中,所述虹膜识别装置包括可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头;在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述程序包括用于执行以下步骤的指令:
通过可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;
通过红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像;
将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
在一个可能的示例中,在所述将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像方面,所述程序包括用于执行以下步骤的指令:
对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;
对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;
将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;
将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
在一个可能的示例中,所述移动终端还设置有环境传感器;所述程序还包括用于执行以下步骤的指令:
通过所述环境传感器获取环境参数;
在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述程序包括用于执行以下步骤的指令:
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
请参阅图5A,图5A是本实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。该图像处理装置应用于移动终端,图像处理装置包括颜色采集单元501、补偿参数确定单元502和虹膜采集单元503,其中,
所述颜色采集单元501,用于采集目标物体的颜色信息;
所述补偿参数确定单元502,用于从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
所述虹膜采集单元503,用于在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
可选地,如图5B,图5B为图5A所描述的图像处理装置的补偿参数确定单元502的具体细化结构,所述补偿参数确定单元502可包括分析模块5021和确定模块5022,具体如下:
分析模块5021,用于对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;
确定模块5022,用于确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;
所述确定模块5022,还用于按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
可选地,如图5C,图5C为图5A所描述的图像处理装置的虹膜采集单元503的具体细化结构,所述虹膜识别装置包括可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头;所述虹膜采集单元503可包括:可见光图像采集模块5031、红外图像采集模块5032和第一图像融合模块5033,具体如下:
可见光图像采集模块5031,用于通过可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;
红外图像采集模块5032,用于通过红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像;
第一图像融合模块5033,用于将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
可选地,如图5D,图5D为图5C中所描述的第一图像融合模块5033的具体细化结构,所述第一图像融合模块5033可包括:图像分割模块601、空间变换模块602和第二图像融合模块603,具体如下:
图像分割模块601,用于对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;
所述图像分割模块601,还用于:对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;
空间变换模块602,用于将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;
第二图像融合模块603,用于将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
可选地,如图5E,图5E为图5A所描述的图像处理装置的又一变型结构,相较于图5A而言,图5E中所描述的图像处理装置还包括:环境参数获取单元504,所述移动终端还设置有环境传感器;具体如下:
环境参数获取单元504,用于通过所述环境传感器获取环境参数;
所述虹膜采集单元503具体用于:在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
可以看出,本发明实施例中所描述的图像处理装置,采集目标物体的颜色信息,从预先存储的多个补偿参数中确定与颜色信息对应的目标补偿参数,根据目标补偿参数对目标物体进行虹膜采集,得到彩色虹膜图像,可见,可通过目标物体的颜色信息,获取对应的补偿参数,进而,根据该补偿参数进行虹膜采集,最后可得到彩色虹膜图像,可提升虹膜图像的观赏性。
可以理解的是,本实施例的图像处理装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现,其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述,此处不再赘述。
本发明实施例还提供了另一种移动终端,如图6所示,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,具体技术细节未揭示的,请参照本发明实施例方法部分。该移动终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal Digital Assistant,个人数字助理)、POS(Point of Sales,销售终端)、车载电脑等任意终端设备,以移动终端为手机为例:
图6示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图6,手机包括:射频(Radio Frequency,RF)电路910、存储器920、输入单元930、传感器950、音频电路960、无线保真(Wireless Fidelity,WiFi)模块970、应用处理器AP980、以及电源990等部件。本领域技术人员可以理解,图6中示出的手机结构并不构成对手机的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合图6对手机的各个构成部件进行具体的介绍:
输入单元930可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地,输入单元930可包括触控显示屏933、虹膜识别装置931以及其他输入设备932。输入单元930还可以包括其他输入设备932。具体地,其他输入设备932可以包括但不限于物理按键、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
其中,所述AP80可用于执行下述步骤:
采集目标物体的颜色信息;
从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
AP980是手机的控制中心,利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分,通过运行或执行存储在存储器920内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器920内的数据,执行手机的各种功能和处理数据,从而对手机进行整体监控。可选的,AP980可包括一个或多个处理单元;优选的,AP980可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到AP980中。
此外,存储器920可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
RF电路910可用于信息的接收和发送。通常,RF电路910包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low Noise Amplifier,LNA)、双工器等。此外,RF电路910还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议,包括但不限于全球移动通讯系统(Global System of Mobilecommunication,GSM)、通用分组无线服务(General Packet Radio Service,GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code DivisionMultiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution,LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service,SMS)等。
手机还可包括至少一种传感器950,比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地,光传感器可包括环境光传感器及接近传感器,其中,环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节触控显示屏的亮度,接近传感器可在手机移动到耳边时,关闭触控显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种,加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小,静止时可检测出重力的大小及方向,可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等;至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器,在此不再赘述。
音频电路960、扬声器961,传声器962可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路960可将接收到的音频数据转换后的电信号,传输到扬声器961,由扬声器961转换为声音信号播放;另一方面,传声器962将收集的声音信号转换为电信号,由音频电路960接收后转换为音频数据,再将音频数据播放AP980处理后,经RF电路910以发送给比如另一手机,或者将音频数据播放至存储器920以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术,手机通过WiFi模块970可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等,它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图6示出了WiFi模块970,但是可以理解的是,其并不属于手机的必须构成,完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
手机还包括给各个部件供电的电源990(比如电池),优选的,电源可以通过电源管理系统与AP980逻辑相连,从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出,手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等,在此不再赘述。
前述图2~图3所示的实施例中,各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。
前述图4、图5A-图5E所示的实施例中,各单元功能可以基于该手机的结构实现。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质用于存储的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种图像处理方法的部分或全部步骤。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种图像处理方法的部分或全部步骤。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件程序模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (13)

1.一种图像处理方法,其特征在于,所述方法包括:
采集目标物体的颜色信息;
从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数,包括:
对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;
确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;
按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
3.根据权利要求1或2任一项所述的方法,所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像,包括:
通过可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;
通过红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像;
将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像,包括:
对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;
对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;
将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;
将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,移动终端还设置有环境传感器;所述方法还包括:
通过所述环境传感器获取环境参数;
所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像,包括:
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
6.一种移动终端,其特征在于,包括虹膜识别装置、存储器和应用处理器AP,且所述虹膜识别装置、所述存储器均连接所述AP,其中:
所述虹膜识别装置,用于采集目标物体的颜色信息;
所述存储器,用于存储多个补偿参数;
所述AP,用于从所述多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;以及在所述虹膜识别装置采集虹膜时,基于与所述颜色信息对应的所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
7.根据权利要求6所述的移动终端,其特征在于,在所述从所述多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数方面,所述AP具体用于:
对所述颜色信息进行分析,得到异常颜色信息;确定所述异常颜色信息对应的目标表征颜色;按照预设的表征颜色与补偿参数之间的对应关系从所述多个补偿参数中确定出与所述目标表征颜色对应的目标补偿参数。
8.根据权利要求6或7任一项所述的移动终端,所述虹膜识别装置包括可见光摄像头、红外补光灯和红外摄像头;
在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述虹膜识别装置具体用于:
通过所述虹膜识别装置的可见光摄像头根据所述目标补偿参数对所述目标物体进行图像采集,得到可见光图像;
通过所述虹膜识别装置的红外补光灯和红外摄像头对所述目标物体进行图像采集,得到红外图像,指示所述AP将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
9.根据权利要求8所述的移动终端,其特征在于,在所述将所述可见光图像和所述红外图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像方面,所述AP具体用于:
对所述可见光图像进行图像分割,得到可见光虹膜图像;对所述红外图像进行图像分割,得到红外虹膜图像;将所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行空间变换,以使变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像的尺寸大小、角度一致;将变换后的所述可见光虹膜图像与所述红外虹膜图像进行图像融合,得到所述彩色虹膜图像。
10.根据权利要求6-9任一项所述的移动终端,其特征在于,所述移动终端还设置有环境传感器;
所述环境传感器,用于获取环境参数;
在所述在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像方面,所述虹膜识别装置具体用于:
在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数以及所述环境参数所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
11.一种移动终端,其特征在于,包括:虹膜识别装置、应用处理器AP和存储器;以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置成由所述AP执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述方法的指令。
12.一种图像处理装置,其特征在于,所述图像处理装置包括颜色采集单元、补偿参数确定单元和虹膜采集单元,其中,
所述颜色采集单元,用于采集目标物体的颜色信息;
所述补偿参数确定单元,用于从预先存储的多个补偿参数中确定与所述颜色信息对应的目标补偿参数;
所述虹膜采集单元,用于在虹膜采集时,基于所述目标补偿参数对所述虹膜进行补偿以得到彩色虹膜图像。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其用于存储计算机程序,其中,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的方法。
CN201710582853.4A 2017-07-17 2017-07-17 图像处理方法及相关产品 Active CN107454339B (zh)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710582853.4A CN107454339B (zh) 2017-07-17 2017-07-17 图像处理方法及相关产品
EP18181109.2A EP3432206A1 (en) 2017-07-17 2018-07-02 Method and mobile terminal for processing image and storage medium
US16/034,150 US10706282B2 (en) 2017-07-17 2018-07-12 Method and mobile terminal for processing image and storage medium
AU2018302985A AU2018302985A1 (en) 2017-07-17 2018-07-13 Method and mobile terminal for processing image and storage medium
PCT/CN2018/095561 WO2019015531A1 (en) 2017-07-17 2018-07-13 METHOD AND MOBILE TERMINAL FOR IMAGE PROCESSING AND INFORMATION CARRIER

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710582853.4A CN107454339B (zh) 2017-07-17 2017-07-17 图像处理方法及相关产品

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107454339A true CN107454339A (zh) 2017-12-08
CN107454339B CN107454339B (zh) 2019-08-09

Family

ID=60488766

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710582853.4A Active CN107454339B (zh) 2017-07-17 2017-07-17 图像处理方法及相关产品

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10706282B2 (zh)
EP (1) EP3432206A1 (zh)
CN (1) CN107454339B (zh)
AU (1) AU2018302985A1 (zh)
WO (1) WO2019015531A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019015531A1 (en) * 2017-07-17 2019-01-24 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. METHOD AND MOBILE TERMINAL FOR IMAGE PROCESSING AND INFORMATION CARRIER
CN110188670A (zh) * 2019-05-29 2019-08-30 广西释码智能信息技术有限公司 一种虹膜识别中的人脸图像处理方法、装置和计算设备

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11475714B2 (en) * 2020-02-19 2022-10-18 Motorola Solutions, Inc. Systems and methods for detecting liveness in captured image data

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101339653A (zh) * 2008-01-30 2009-01-07 西安电子科技大学 基于彩色传递及熵信息的红外与彩色可见光图像融合方法
US20090279790A1 (en) * 2008-05-09 2009-11-12 Burge Mark J Multispectral iris fusion for enhancement and interoperability
CN103116741A (zh) * 2013-01-28 2013-05-22 天津理工大学 手掌静脉与手掌纹融合图像的采集识别系统
CN103886282A (zh) * 2014-02-26 2014-06-25 中国船舶重工集团公司第七一〇研究所 一种手指静脉图像采集方法
CN105874472A (zh) * 2014-02-21 2016-08-17 三星电子株式会社 具有虹膜颜色识别的多频带生物识别相机系统
CN106503680A (zh) * 2016-04-22 2017-03-15 贵阳科安科技有限公司 用于移动终端虹膜识别的引导指示人机接口系统和方法

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6980691B2 (en) 2001-07-05 2005-12-27 Corel Corporation Correction of “red-eye” effects in images
US7450756B2 (en) * 2005-04-28 2008-11-11 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and apparatus for incorporating iris color in red-eye correction
JP4175425B2 (ja) * 2007-03-15 2008-11-05 オムロン株式会社 瞳色補正装置およびプログラム
TWI416433B (zh) * 2010-05-07 2013-11-21 Primax Electronics Ltd 紅眼影像偵測方法及其相關裝置
CN103598885B (zh) 2013-11-19 2015-10-14 上海交通大学 一种表面肌电和近红外光谱联合采集装置
US10528127B2 (en) * 2013-12-09 2020-01-07 Apple Inc. Method for operating an eye tracking device and eye tracking device for providing an active power management
US9824271B2 (en) 2014-06-25 2017-11-21 Kodak Alaris Inc. Adaptable eye artifact identification and correction system
JP6564271B2 (ja) * 2015-08-07 2019-08-21 キヤノン株式会社 撮像装置及び画像処理方法、プログラム、並びに記憶媒体
CN107403149A (zh) * 2017-07-17 2017-11-28 广东欧珀移动通信有限公司 虹膜识别方法及相关产品
CN107454339B (zh) 2017-07-17 2019-08-09 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法及相关产品

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101339653A (zh) * 2008-01-30 2009-01-07 西安电子科技大学 基于彩色传递及熵信息的红外与彩色可见光图像融合方法
US20090279790A1 (en) * 2008-05-09 2009-11-12 Burge Mark J Multispectral iris fusion for enhancement and interoperability
CN103116741A (zh) * 2013-01-28 2013-05-22 天津理工大学 手掌静脉与手掌纹融合图像的采集识别系统
CN105874472A (zh) * 2014-02-21 2016-08-17 三星电子株式会社 具有虹膜颜色识别的多频带生物识别相机系统
CN103886282A (zh) * 2014-02-26 2014-06-25 中国船舶重工集团公司第七一〇研究所 一种手指静脉图像采集方法
CN106503680A (zh) * 2016-04-22 2017-03-15 贵阳科安科技有限公司 用于移动终端虹膜识别的引导指示人机接口系统和方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019015531A1 (en) * 2017-07-17 2019-01-24 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. METHOD AND MOBILE TERMINAL FOR IMAGE PROCESSING AND INFORMATION CARRIER
US10706282B2 (en) 2017-07-17 2020-07-07 Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp., Ltd. Method and mobile terminal for processing image and storage medium
CN110188670A (zh) * 2019-05-29 2019-08-30 广西释码智能信息技术有限公司 一种虹膜识别中的人脸图像处理方法、装置和计算设备
CN110188670B (zh) * 2019-05-29 2021-11-09 广西释码智能信息技术有限公司 一种虹膜识别中的人脸图像处理方法、装置和计算设备

Also Published As

Publication number Publication date
US20190019027A1 (en) 2019-01-17
WO2019015531A1 (en) 2019-01-24
EP3432206A1 (en) 2019-01-23
US10706282B2 (en) 2020-07-07
AU2018302985A1 (en) 2019-10-31
CN107454339B (zh) 2019-08-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107862265B (zh) 图像处理方法及相关产品
CN107480496A (zh) 解锁控制方法及相关产品
CN107423699B (zh) 活体检测方法及相关产品
CN107403147A (zh) 虹膜活体检测方法及相关产品
CN107292285A (zh) 虹膜活体检测方法及相关产品
CN107609514A (zh) 人脸识别方法及相关产品
CN107679482A (zh) 解锁控制方法及相关产品
CN109241908A (zh) 人脸识别方法及相关装置
CN109002787B (zh) 图像处理方法和装置、存储介质、电子设备
CN107392832A (zh) 图像处理方法及相关产品
CN107273510A (zh) 照片推荐方法及相关产品
CN108093134A (zh) 电子设备的抗干扰方法及相关产品
CN107506687A (zh) 活体检测方法及相关产品
CN106558025A (zh) 一种图片的处理方法和装置
CN107679481B (zh) 解锁控制方法及相关产品
CN107451455A (zh) 解锁控制方法及相关产品
CN107784271B (zh) 指纹识别方法及相关产品
CN107633499B (zh) 图像处理方法及相关产品
CN107197146A (zh) 图像处理方法及相关产品
CN105828068A (zh) 一种对摄像头进行遮挡检测的方法、装置及终端设备
CN107122760A (zh) 指纹识别方法及相关产品
CN107657218A (zh) 人脸识别方法及相关产品
CN109117725A (zh) 人脸识别方法及装置
CN107748856A (zh) 二维码识别方法、终端及计算机可读存储介质
CN107633235A (zh) 解锁控制方法及相关产品

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
REG Reference to a national code

Ref country code: HK

Ref legal event code: DE

Ref document number: 1247010

Country of ref document: HK

CB02 Change of applicant information

Address after: Changan town in Guangdong province Dongguan 523860 usha Beach Road No. 18

Applicant after: OPPO Guangdong Mobile Communications Co., Ltd.

Address before: 523860 No. 18 Wusha Haibin Road, Chang'an Town, Dongguan City, Guangdong Province

Applicant before: Guangdong OPPO Mobile Communications Co., Ltd.

CB02 Change of applicant information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant