CN108230407B - 一种图像的处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图像的处理方法和装置，用以解决现有技术中图像处理技术存在容易出现误差，准确性较低的问题。本发明实施例根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值和肤色坐标值，根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值。由于本发明实施例在采集图像的同时还采集了当时的环境光谱，并将所述采集环境光谱加入肤色模型的RGB值的计算的过程中，使肤色模型的RGB值是根据当时图像采集的环境光计算得出的，另肤色模型的RGB值与原始图像更加相近，降低在识别的过程中出现误差的概率。

Description

一种图像的处理方法和装置
技术领域
本发明涉及人机交互技术领域，特别涉及一种图像的处理方法和装置。
背景技术
随着图像处理技术的日益成熟，目前图像处理技术已经被广泛应用到手势交互、人脸识别等技术领域，在应用的过程中，肤色模型是人物提取的常用方式。
肤色模型中包括RGB(Red Green Blue，三基色)、HSV((Hue,Saturation,Value，色调(H)，饱和度(S)，明度(V))和Lab等色彩模型。其中，RGB模型为红、黄、蓝三基色模型，是图像成像、显式等设备的基础；HSV色彩模型为色度、饱和度、亮度模型，反映了人类观察色彩的方式；Lab色彩模型为亮度和a、b两个颜色通道组成的模型，L分量用于表示像素的亮度,表示从纯黑到纯白；a表示从红色到绿色的范围；b表示从黄色到蓝色的范围，是以数字化方式来描述人的视觉感应。
现有技术中对于图像中的肤色模型处理一般都是直接使用摄像头输出的RGB图像进行肤色分割处理，但是摄像头输出的RGB图像实际上是经过CCD彩膜，曝光控制，白平衡处理后的RGB图像，在识别过程中容易出现误差。
综上所述，现有的图像处理技术存在容易出现误差，准确性较低的问题。
发明内容
本发明提供一种图像的处理方法和装置，用以解决现有技术中图像处理技术存在容易出现误差，准确性较低的问题。
本发明实施例提供一种图像处理的方法，该方法包括：
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；
根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
本发明实施例提供一种图像处理的装置，该装置包括：至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；
根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
本发明实施例提供还一种图像处理的装置，该装置包括：
采集模块，用于通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
确定模块，用于根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
处理模块，用于利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
本发明实施例在采集图像的同时采集环境光谱，并根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值，还利用采集的所述环境光谱和预设的肤色模型吸收曲线，确定肤色坐标值，最终根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值。由于本发明实施例在采集图像的同时还采集了当时的环境光谱，并将所述采集环境光谱加入肤色模型的RGB值的计算的过程中，肤色模型的RGB值是根据当时图像采集的环境光计算得出的，使肤色模型的RGB值与原始图像更加相近，降低在识别的过程中出现误差的概率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，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，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种图像的处理方法图；
图2为本发明实施例环境光谱点乘预设的彩膜吸收曲线效果图；
图3为本发明实施例环境光谱点乘预设的肤色模型的光谱吸收曲线效果图；
图4为本发明实施例曝光时间与饱和度关系映射曲线图；
图5为本发明实施例6种图像的处理方法完整的流程图；
图6为本发明实施例一种图像的处理的装置的结构图；
图7为本发明实施例另一种图像的处理的装置的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种图像的处理方法，如图1所示：
步骤10、通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
步骤11、根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
步骤12、根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型吸收曲线，确定肤色坐标值；
步骤13、根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
本发明实施例在采集图像的同时采集环境光谱，并根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值，还利用采集的所述环境光谱和预设的肤色模型吸收曲线，确定肤色坐标值，最终根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值。由于本发明实施例在采集图像的同时还采集了当时的环境光谱，并将所述采集环境光谱加入肤色模型的RGB值的计算的过程中，使肤色模型的RGB值是根据当时图像采集的环境光计算得出的，使肤色模型的RGB值与原始图像更加相近，降低在识别的过程中出现误差的概率。
本发明实施例提供一种图像的处理方法，具体为：
在通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
所述环境光谱包括红、橙、黄、绿、青、蓝、紫七种光色，每种光色的波长也不相同，例如，红光的波长为780nm～630nm，橙光的波长为630nm～600nm。
因为人眼可见光位于紫外线和红外线之间，波长大约为380nm到780nm，因此本发明实施例中所述环境光谱的采集范围为380nm到780nm，间隔为1nm或5nm。
相应的，将采集的所述环境光谱点乘预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应RGB三刺激值；
其中，所述预设的彩膜吸收曲线存在三种颜色的曲线，因此将采集的所述环境光谱点乘预设的彩膜吸收曲线后，将会得到三个坐标点，多边形区域代表采集的所述环境光谱的范围，具体如图2所示，其中横坐标表示可见光谱的波长,纵坐标表示基色X,Y和Z的相对值。
所述三刺激值可由如下公式确定：
Figure GDA0002444044040000051
Figure GDA0002444044040000052
Figure GDA0002444044040000053
其中，其中K为常数，
Figure GDA0002444044040000054
为CIE2°标准观察者配色函数,φ(λ)表示环境光谱，R(λ)G(λ)B(λ)为彩膜吸收曲线的透过率；所述彩膜吸收曲线为CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)和/或CCD(Charge-coupled Device，电荷耦合元件)彩膜的吸收曲线，并且需要提前预设在算法模块中；
所述三刺激值为人体视网膜对某种颜色感觉的三种原色的刺激程度的表示，X表示红原色刺激量、Y表示绿原色刺激量和Z表示蓝原色刺激量。
相应的，将采集的所述环境光谱点乘预设的肤色模型的光谱吸收曲线，计算出三刺激值。
其中，所述预设的肤色模型的光谱吸收曲线存在多条种曲线，因此将采集的所述环境光谱点预设的肤色模型的光谱吸收曲线后，将会得到多个坐标点组成的点集，多边形区域代表采集的所述环境光谱的范围，具体如图3所示，其中横坐标表示可见光谱的波长,纵坐标表示基色X,Y和Z的相对值。
所述三刺激值可由如下公式确定：
Figure GDA0002444044040000061
其中，K为常数，
Figure GDA0002444044040000062
为CIE2°(Commission Internationale deL'Eclairage，国际照明委员会)标准观察者配色函数,φ(λ)表示环境光谱，A(λ)为肤色模型的光谱吸收曲线；所述肤色模型的光谱吸收曲线需要提前预设在算法模块中。
在得出三刺激值后，根据所述三刺激值和所述采集图像的环境对应RGB三刺激值可以得到在图片采集时的环境下对应的肤色坐标值，所述肤色坐标值可由如下公式确定：
Figure GDA0002444044040000063
这里需要说明的是，本发明实施例中确定所述RGB三刺激值和肤色坐标值的前后顺序不做限定，既可以先确定RGB三刺激值再确定肤色坐标值，也可先确定肤色坐标值再确定RGB三刺激值。
相应的，根据得到的所述RGB三刺激值和所述肤色坐标值即可确定肤色模型中的RGB值，所述肤色模型中的RGB值可通过如下公式确定：
Figure GDA0002444044040000071
其中，(XR，YR，ZR)，(XG，YG，ZG)，(XB，YB，ZB)为通过上述方法得到的采集图像对应的RGB三刺激值，(Xskin，Yskin，Zskin)为通过上述方法得到的所述肤色坐标值。
这里需要注意的是，通过上述公式得到的(r,g,b)值为经过显示器的gamma的值，若想得到最终的RGB值，还需查找显示器的gamma透过率表。
在采集图像时，摄像头会根据当时的情况对图像进行白平衡处理；
在摄像机的内部有三个电子耦合元件，他们分别感受蓝色、绿色、红色的光线，在预置情况下这三个感光电路电子放大比例是相同的，为1：1：1的关系，所述的白平衡的调整就是根据需要调校的景物改变这种比例关系。比如被调校景物的蓝、绿、红色光的比例关系是2：1：1(蓝光比例多，色温偏高)，那么白平衡调整后的比例关系为1：2：2，调整后的电路放大比例中明显将蓝的比例减少，增加绿和红的比例，这样被调校景物通过白平衡调整电路拍摄的影像，蓝、绿、红的比例才会相同。也就是说如果被调校的白色偏一点蓝，那么白平衡调整就改变正常的比例关系减弱蓝电路的放大效应，同时增加绿和红的比例，使所成影像依然为白色。
所述采集的图像经过白平衡处理后，所述采集的图像的颜色比例将会被改变，相应得到的肤色模型中的RGB值会与原图像中的RGB值不一致，在识别的过程中容易出现误差。
本发明实施例提供两种消除白平衡对肤色模型中的RGB值影响的方法，下面对两种方法分别进行详细描述。
方式一、关闭摄像头的白平衡功能：
在采集图像之前，将所用的摄像头内的白平衡功能关闭，一般情况下，摄像头内会存在开启和/或关闭白平衡功能的选项。
方式二、对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆变换处理：
若所使用的摄像头内的白平衡功能无法关闭，也可以根据白平衡算法的逆算法将得到的RGB值进行逆变换处理，具体为：
将摄像头获取得到的RGB值带入如下所示的所述白平衡算法公式：
{R',G',B'}＝f{R,G,B}
对上述公式进行逆算法f'运算即可得到及未经过白平衡处理的肤色模型中的RGB值。
例如，常规的白平衡算法采用的是基于灰度世界算法，具体为：
Figure GDA0002444044040000081
Figure GDA0002444044040000082
Figure GDA0002444044040000083
Figure GDA0002444044040000084
Figure GDA0002444044040000085
Figure GDA0002444044040000086
基于灰度世界算法的逆算法为：
Figure GDA0002444044040000087
其中GainR，GainG，GainB是采集的图片中自带的色温数据，可以通过设备的规格书查到。
相应的，将所述肤色模型转换为颜色亮度分离色空间，根据所述颜色亮度分离色空间对采集的图像进行肤色分割处理。
在采集图像时，摄像头会根据当时的光照的情况对图像进行曝光处理，若曝光时间短，说明采集图像时的光照较强，若曝光时间过长，说明采集图像时的光照较弱。在采集图像时只要存在曝光，就会对肤色模型中的饱和度范围进行调整。
所谓的饱和度，指的其实是色彩的纯度，当纯度越高，表现越鲜明，纯度较低，表现则较黯淡。饱和度表示光线的彩色深浅度或鲜艳度取决于彩色中的白色光含量，白光含量越高，彩色光含量就越低，色彩饱和度即越低，反之亦然。饱和度的数值为百分比，介于0-100％之间，纯白光的色彩饱和度为0，而纯彩色光的饱和度则为100％。
因此，为了保证肤色模型中的饱和度范围尽量贴合原始图像的饱和度范围，还需调整所述采集图像的饱和度范围。
例如，将所述肤色模型转换为带有HSV(色度、饱和度、亮度)色彩模型的颜色亮度分离色空间时，需要根据曝光时间调整HSV(色度、饱和度、亮度)色彩模型中的饱和度范围。
所述HSV色彩模型为：
Figure GDA0002444044040000091
其中，S表示饱和度，H表示色度，k表示饱和度转换系数，tIOS为薄曝光时间。
根据采集图像时的曝光时间，通过图4所示的映射曲线可以得到所述曝光时间所对应的饱和度。
本发明实施例提供一种完整的图像的处理方法，具体如图5所示：
步骤500、关闭摄像头的白平衡功能；
步骤501、通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
步骤502、根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
步骤503、根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；
步骤504、根据所述RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
步骤505、对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆变换处理；
步骤506、将所述肤色模型转换成转换为颜色亮度分离色空间；
步骤507、根据所述采集图像的曝光时间对颜色亮度分离色空间的饱和度范围进行调整。
其中，步骤500与步骤505均起到消除白平衡对肤色模型中的RGB值影响的功能，因此只需执行其中一个步骤即可；步骤502和步骤503的执行顺序本发明实施例不做限定，因此可以先执行步骤502，后执行步骤503，也可以先执行步骤503，后执行步骤502。
本发明实施例针对图像处理的方法还提供一种计算设备可读存储介质，即断电后内容不丢失。该存储介质中存储软件程序，包括程序代码，当所述程序代码在计算设备上运行时，该软件程序在被一个或多个处理器读取并执行时可实现本发明实施例上面任何一种图像处理的方案。
基于同一发明构思，本发明实施例中提供了一种图像处理的装置，由于该装置对应的方法是本发明实施例进行图像处理的装置，并且该装置解决问题的原理与该方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
如图5所示：本发明实施例提供一种图像处理的装置，该装置包括：至少一个处理单元600以及至少一个存储单元601，其中，所述存储单元601存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元600执行时，使得所述处理单元600执行下列过程：
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
可选的，所述处理单元600具体用于：
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
可选的，所述处理单元600具体用于：
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定三刺激值；根据所述三刺激值确定肤色坐标值。
可选的，所述处理单元600具体还用于：
在所述通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱之前，关闭摄像头的白平衡功能；或在根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值之后，利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理之前，对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆变换处理。
可选的，所述处理单元600具体用于：
将所述肤色模型转换成转换为颜色亮度分离色空间，根据所述颜色亮度分离色空间对采集的图像进行肤色分割处理。
如图7所示：本发明实施例提供一种图像处理的装置，该装置包括：
采集模块700，用于通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
确定模块701，用于根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
处理模块702，用于利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
可选的，所述确定模块701用于：
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；
可选的，所述确定模块701用于：
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定三刺激值；根据所述三刺激值确定肤色坐标值。
可选的，所述处理模块702用于：
在所述通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱之前，关闭摄像头的白平衡功能；或在根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值之后，利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理之前，对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆算法处理。
可选的，所述处理模块702用于：
将所述肤色模型转换成转换为颜色亮度分离色空间，根据所述颜色亮度分离色空间对采集的图像进行肤色分割处理。
以上参照示出根据本申请实施例的方法、装置(系统)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本申请。应理解，可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置，以产生机器，使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。
相应地，还可以用硬件和/或软件(包括固件、驻留软件、微码等)来实施本申请。更进一步地，本申请可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码，以由指令执行系统来使用或结合指令执行系统而使用。在本申请上下文中，计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质，其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序，以由指令执行系统、装置或设备使用，或结合指令执行系统、装置或设备使用。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种图像处理的方法，其特征在于，该方法包括：
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的三基色RGB三刺激值；
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；
根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；
利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理；
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱之前，还包括：
关闭摄像头的白平衡功能；或
根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值之后，利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理之前，还包括：
对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆变换处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值，包括：
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定三刺激值；
根据所述三刺激值确定肤色坐标值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理，包括：
将所述肤色模型转换成颜色亮度分离色空间，根据所述颜色亮度分离色空间对采集的图像进行肤色分割处理。
4.一种图像处理的装置，其特征在于，该装置包括：至少一个处理单元以及至少一个存储单元，其中，所述存储单元存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理单元执行时，使得所述处理单元执行下列过程：
通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理；
所述处理单元具体还用于：
在所述通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱之前，关闭摄像头的白平衡功能；或
在根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值之后，利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理之前，对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆变换处理。
5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：
根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定三刺激值；根据所述三刺激值确定肤色坐标值。
6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：
将所述肤色模型转换成颜色亮度分离色空间，根据所述颜色亮度分离色空间对采集的图像进行肤色分割处理。
7.一种图像处理的装置，其特征在于，该装置包括：
采集模块，用于通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱；
确定模块，用于根据采集的所述环境光谱和预设的彩膜吸收曲线，确定采集图像的环境对应的RGB三刺激值；根据采集的所述环境光谱和预设的肤色模型的光谱吸收曲线，确定肤色坐标值；根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值；在所述通过摄像头采集图像的同时采集环境光谱之前，关闭摄像头的白平衡功能；或在根据所述采集图像的环境对应的RGB三刺激值和所述肤色坐标值确定肤色模型中的RGB值之后，利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理之前，对所述肤色模型中的RGB值进行白平衡逆算法处理；
处理模块，用于利用所述肤色模型对采集的图像进行肤色分割处理。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108230407B (zh) * 2018-01-02 2021-03-23 京东方科技集团股份有限公司 一种图像的处理方法和装置
CN109677102A (zh) * 2019-02-21 2019-04-26 南京赛旺科技发展有限公司 一种用于压光机的同步对花方法及系统
KR20210104462A (ko) * 2020-02-17 2021-08-25 삼성전자주식회사 이미지 센서, 이미지 센서의 교정 방법, 그리고 이미지 센서를 교정하는 전자 장치
CN112735352A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 Oppo广东移动通信有限公司 显示设备色温自适应的调整方法、装置、设备及介质
CN115118946A (zh) * 2021-03-22 2022-09-27 北京小米移动软件有限公司 一种白平衡校正方法、装置及存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103077541A (zh) * 2013-01-18 2013-05-01 无锡鸿图微电子技术有限公司 人脸皮肤色彩的度量与表述的方法及系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005208817A (ja) * 2004-01-21 2005-08-04 Konica Minolta Photo Imaging Inc 画像処理方法、画像処理装置及び画像記録装置
US9213890B2 (en) * 2010-09-17 2015-12-15 Sony Corporation Gesture recognition system for TV control
US8620024B2 (en) * 2010-09-17 2013-12-31 Sony Corporation System and method for dynamic gesture recognition using geometric classification
WO2012139241A1 (en) * 2011-04-11 2012-10-18 Intel Corporation Hand gesture recognition system
US20160085312A1 (en) * 2014-09-24 2016-03-24 Ncku Research And Development Foundation Gesture recognition system
CN108230407B (zh) 2018-01-02 2021-03-23 京东方科技集团股份有限公司 一种图像的处理方法和装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103077541A (zh) * 2013-01-18 2013-05-01 无锡鸿图微电子技术有限公司 人脸皮肤色彩的度量与表述的方法及系统

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