CN111314608A - 一种图像定焦提示方法、计算机装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像定焦提示方法、计算机装置及计算机可读存储介质，该方法包括显示预览界面，并获取预览图像，将预览图像显示在预览界面；并且，获取预览图像中处于焦段成像范围内的目标像素点，并对目标像素点进行标记。本发明还提供实现上述方法的计算机装置及计算机可读存储介质。本发明可以让用户快速的了解当前预览的图像中，位于摄像头焦段范围内的目标像素点的数量是否足够多，进而判断当前预览的图像是否满足虹膜采集的要求。

Description

一种图像定焦提示方法、计算机装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，具体地，是一种图像定焦提示方法以及实现这种方法的计算机装置、计算机可读存储介质。

背景技术

随着智能技术的发展，人们开始应用智能技术对动物进行身份识别。类似于人类的眼睛结构，很多动物的眼睛也包括有虹膜，虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。由于每一动物的虹膜中，上述细节特征都是唯一的，因此，可以使用虹膜的这些细节特征作为动物身份的识别。

对动物的虹膜进行识别需要获取动物眼部图像，具体的，需要获取包含有动物眼球区域的图像。由于动物不停的运动，因此拍摄装置不能固定在一个地方，只能手持，以不断调整拍摄装置的位置使得摄像头正对动物的眼部进行拍摄。如果拍摄装置的摄像头是变焦的摄像头，则摄像头的焦距将根据拍摄装置与动物之间的距离调整，从而使得动物眼睛位于摄像头的焦段范围内，获得清晰的图像。

但是，如果使用的拍摄装置上的摄像头是焦距固定的摄像头，由于动物与拍摄装置之间的距离并不固定，动物的眼球未必就在拍摄装置的图像传感器的焦段范围内，如果成像的物体不在图像传感器的焦段范围内，则物体成像模糊，无法进行虹膜识别。

为此，用户往往需要观察预览图像中眼球区域的清晰度，并由此判断动物的眼球是否在图像传感器的焦段范围内。由于现有的终端设备都没有设置提示机制，用户无法知晓当前预览的图像有多少个像素点在图像传感器的焦段范围内，完全只能依赖于用户自己判断。这样，用户往往需要较长时间来观察预览的图像是否有足够的清晰的像素点，导致获取用于虹膜识别的图像时间过长，且获取的图像质量不高，影响对动物身份识别的效率。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种有效提示用户预览图像中在摄像头焦段范围内像素点的图像定焦提示方法。

本发明的另一目的是提供一种实现上述图像定焦提示方法的计算机装置。

本发明的再一目的是提供一种实现上述图像定焦提示方法的计算机可读存储介质。

为实现本发明的主要目的，本发明提供的图像定焦提示方法包括显示预览界面，并获取预览图像，将预览图像显示在预览界面；并且，获取预览图像中处于焦段成像范围内的目标像素点，并对目标像素点进行标记。

由上述方案可见，移动终端可以直接计算预览图像中位于焦段成像范围内的目标像素点，将目标像素点进行标记后，用户可以直接看到目标像素点的位置或者数量，从而直观的连接当前预览的图像中有多少在焦段成像范围内的目标像素点，方便用户选择用于进行虹膜识别的图像。

一个优选的方案是，目标像素点为预览图像中满足预设清晰度要求的像素点。

由此可见，只有满足预设清晰度要求的像素点才会被认定为目标像素点，可以确保每一目标像素点都是清晰度较高的像素点，这样可以提高虹膜识别操作的准确性。

进一步的方案是，获取预览图像中处于焦段成像范围内的目标像素点包括：对主体成型物体进行边缘检测，确定主体区域，对主体区域内的像素点进行模糊度检测，根据模糊度检测结果确定每一像素点是否为目标像素点。

由此可见，对每一个像素点进行模糊度检测后可以准确的判断每一个像素点是否有较高的清晰度，从而为确定目标像素点提供准确的判断基础。

更进一步的方案是，对主体区域内的像素点进行模糊度检测包括：判断主体区域内的某一个像素点的灰度值与周边的多个像素点的灰度值的差值的平方的平均值是否大于预设阈值，如是，确认该像素点为目标像素点。

可见，通过对像素点的灰度值与周边像素点的灰度值的差值计算，并且通过一个预先设定的阈值作为对比参照，可以快速、简单的确定某一个像素点是否为目标像素点，从而快速的查找出目标像素点，为快速对目标像素点进行标记提供基础。

更进一步的方案是，如主体区域内的像素点的灰度值与周边像素点的灰度值的差值的平方的平均值在预设的待确认范围内，再计算主体区域内噪点数的比例是否小于预设的比例阈值，如是，确认该像素点为目标像素点。

如果仅仅应用像素点的清晰度进行像素点是否为目标像素点的判断，往往准确率不够高，通过增加噪点数比例的判断，是对像素点模糊度检测的有效补充，提高目标像素点检测的准确性。

更进一步的方案是，计算主体区域内噪点数的比例前，对主体区域内的图像进行均值滤波。

可见，先对图像进行均值滤波，能够去除图像中的一部分噪点，能够减少噪点数量，从而使得图像更加清晰，提高目标像素点检测的准确性。

更进一步的方案是，对目标像素点进行标记包括：使用预设颜色对目标像素点进行标记。

由此可见，使用特定的颜色对目标像素点进行标记，尤其是使用与背景颜色对比度较强烈的颜色对目标像素点进行标记，可以让用户快速的观察到目标像素点。

更进一步的方案是，使用预设颜色对目标像素点进行标记包括：将目标像素点的颜色修改为预设颜色。

可见，直接将目标像素点的颜色修改为预设颜色，可以让用户更加直观的看到目标像素点，对目标像素点的提示效果更好。

一个可选的方案是，对目标像素点进行标记包括：在预览界面上显示目标像素点的数量。

由此可见，在预览界面上显示目标像素点的数量，并不会改变目标像素点的颜色，有利于保证预览图像显示的完整性，便于用户观看完整的预览图像。

为实现上述的另一目的，本发明提供的计算机装置包括处理器以及存储器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图像定焦提示方法的各个步骤。

为实现上述的再一目的，本发明提供计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述图像定焦提示方法的各个步骤。

附图说明

图1是本发明图像定焦提示方法实施例的流程图的第一部分。

图2是本发明图像定焦提示方法实施例的流程图的第二部分。

图3是应用本发明图像定焦提示方法实施例在预览界面显示提示信息的示意图。

以下结合附图及实施例对本发明作进一步说明。

具体实施方式

本发明的图像定焦提示方法应用在电子设备上，优选的，电子设备具有拍摄装置，拍摄装置设置有CCD传感器或者CMOS传感器，且本发明的方法所应用的拍摄装置的摄像头为固定焦距的摄像头，即摄像头的焦距不能根据拍摄装置与被拍摄物体之间的距离调节。并且，电子设备设置有处理器以及存储器，存储器上存储有计算机程序，处理器通过执行该计算机程序实现图像定焦提示方法。

图像定焦提示方法实施例：

本实施例主要应用在动物虹膜识别的场景，具体的，应用在通过拍摄照片或者录制视频等方式获取动物虹膜图像的场景，本实施例能方便用户获取满足采集要求的视频或者照片。参见图1，本实施例首先执行步骤S1，显示预览界面。本实施例应用在动物虹膜识别的场景，例如在智能手机等移动终端上运行APP并进入动物身份识别模式，在该模式下，需要获取拍摄装置所拍摄的图像。但是拍摄装置所获取的图像并不一定是满足采集要求的图像，因此，需要显示一个预览图像的界面，让用户预览传感器当前所获取的图像。APP的图像预览界面可以设置一个图像预览区域，传感器当前所获取的图像将显示在图像预览区域内。

如图3所示，APP进入动物身份识别模式后，显示预览图像的界面，预览界面包括图像预览区域10，传感器当前所获取的图像将显示在图像预览区域10内。

接着，执行步骤S2，获取包含有眼球的预览图像，将预览图像显示在预览界面上，具体的，显示在图像预览区域10内。例如，用户手持移动终端正对动物的眼部并拍摄图像，图像传感器获取包含有动物眼球的预览图像。在获取图像传感器输出的图像后，将该图像显示在预览界面的图像预览区域10内。优选的，显示在预览区域10内的预览图像为黑白灰的图像，即将拍摄装置所获取的图像转换为黑白图像后显示在预览区域10内，以便于后续对预览图像的标记。

然后，执行步骤S3，对预览图像进行边缘检测，确定预览图像中的主体区域。对预览图像的边缘检测是对图像中的边缘进行检测，例如检测图像中像素点的灰度值发生突变的区域。由于图像的边缘检测技术是本领域的公知技术，在此不再赘述。对预览图像进行边缘检测后，位于边缘内部的图像即为图像的主体区域。如图3所示，由于眼睛的边缘处是图像中灰度值出现突变的区域，因此经过边缘检测后，将会以眼睛边缘作为预览图像的边缘，预览图像的边缘即为眼睛的边缘，而眼睛边缘以内的图像就是本实施例的主体区域12。

接着，需要判断主体区域内有多少像素点是在摄像头的焦段范围内成像的像素点，并且将这些像素点进行标记，例如将位于摄像头焦段范围内成像的像素点设定为目标像素点，并且将目标像素点进行标记，例如以预设的颜色对目标像素点进行标记。

如果某一像素点位于摄像头的焦段范围内，则该像素点应该是一个显示较为清晰的像素点，因此，本实施例通过判断每一个像素点的清晰度来判断该像素点是否为目标像素点，例如通过对主体区域内的每一个像素点进行模糊度检测，如果认为某一个像素点较为模糊，则认为该像素点不是在摄像头的焦段范围内，即不是目标像素点，如果某一个像素点较为清晰，则认为该像素点不是在摄像头的焦段范围内。

如果某一个像素点是位于摄像头焦段范围内成像的像素点，则该像素点的清晰度较高，表现为该像素点的灰度值与周边的像素点的灰度值有较大的差异，如果某一像素点的灰度值与周边的像素点的灰度值差异较小，该像素点很可能是较为模糊的像素点，应用这一原理，可以使用像素点与周边像素点灰度值之差来识别某一像素点是否为目标像素点。

因此，本实施例中，对像素点的模糊度检测是通过计算该像素点与周边像素点的灰度值之差的平方来实现的。例如，对于一个像素点A，与像素点A相邻的像素点最多有八个，分别是左上、正上方、右上、左侧、右侧、左下、正下方、右下，因此，可以应用这八个像素点的灰度值来计算像素点A的模糊度。

首先，执行步骤S4，获取像素点A的灰度值，然后获取像素点A左上方的像素点的灰度值，计算像素点A的灰度值与左上方的像素点的灰度值的差值，然后计算该差值的平方，得到像素点A与左上方的像素点的灰度值之差的平方。使用相同的方法，计算出像素点A的灰度值分别与正上方、右上、左侧、右侧、左下、正下方、右下的像素点的灰度值之差的平方。在计算像素点A的灰度值分别与左上、正上方、右上、左侧、右侧、左下、正下方、右下的像素点的灰度值之差的平方后，计算着八个平方的平均值。

然后，执行步骤S5，判断步骤S4所计算的平均值是否大于一个预先设定的阈值，如大于预设阈值，则执行步骤S6，确认当前的像素点为目标像素点。其中预设阈值是一个预先设定的阈值，该阈值是通过对大量的清晰度不同的图像进行分析后所确定的阈值。

如果步骤S5的判断结果为否，表示当前的像素点清晰度并不足够高，如果此时直接将该像素点直接认为定为不是目标像素点，则可能存在误判的情况，因此，需要通过对主体区域内的噪点比例来进行辅助判断。具体的，如果步骤S5的判断结果为否，则执行步骤S11，进一步判断步骤S4所计算的平均值是否在预设的待确认范围内。

本实施例预先设定一个待确认范围，优选的，待确认范围的上限值是预设阈值，待确认范围的下限值小于预设阈值。此外，本实施例的待确认范围也是通过对大量的清晰度不同的图像进行分析后所确定的一个范围，例如，通过对大量的清晰度不同的图像进行分析后，同时确定预设阈值以及待确认范围的下限值。

如果步骤S4所计算的平均值不在待确认范围内，则可以确认该像素点的清晰度较低，不会将该像素点设定为目标像素点，执行步骤S7。如果步骤S4所计算的平均值在待确认范围内，则表示该像素点的清晰度并不会太低，在执行步骤S12，对预览图像进行均值滤波。一种处理方式是，使用当前像素点的相邻像素点的灰度值的平均值计算该像素点的灰度值。例如，对于某一个像素点B，可以使用像素点B上方的像素点以及下方的像素点的灰度值的平均值来替代像素点B的灰度值，或者使用像素点B左侧的像素点以及右侧的像素点的灰度值的平均值来替代像素点B的灰度值。当然，对图像均值滤波的方法还有很多种，本实施例不限于上述的均值滤波方式。

然后，执行步骤S13，计算主体区域内噪点数量。图像的噪点是由于拍摄时曝光时间过长或者感光元件面积太小等原因造成的，且噪点的颜色通常与周边像素点的颜色有很大的差异，导致图像模糊不清楚。本实施例可以通过公知的技术对主体区域内的噪点进行识别，从而识别出主体区域内噪点的数量。

接着，执行步骤S14，判断主体区域内噪点数量的占比，由于一个噪点是一个像素点，因此，步骤S14计算主体区域内噪点数量与主体区域内像素点的比值，判断噪点数量的占比是否小于预设的比例阈值。如果噪点数量的占比较大，表示预览图像的噪点较多，图像不清晰，则可以确定步骤S4所计算的当前像素点不是目标像素点，执行步骤S7。如果主体区域内，噪点数量的占比较少，则可以认为当前的预览图像较为清晰，则执行步骤S6，将当前的像素点确定为目标像素点。

执行步骤S6后，执行步骤S7，判断主体区域内的所有像素点是否都遍历完毕，如果主体区域内还有未识别的像素点，则执行步骤S9，获取主体区域内的下一像素点，并返回执行步骤S4，对所获取的新的像素点进行识别，判断新获取的像素点是否满足清晰度的要求，从而确定新获取的像素点是否为目标像素点。

如果已经对主体区域内的所有像素点遍历完毕，则执行步骤S8，将预览图像中所有的目标像素点进行标记。一种方式是使用预设的颜色对目标像素点进行标记，例如将目标像素点的颜色修改为预设的颜色。优选的，预设颜色应该是与主体区域的背景颜色对比较为强烈的颜色。如图3所示的，预览图像是一张黑白灰的图像，背景颜色为灰色，因此，本实施例使用红色作为预设颜色，因此，将目标像素点14的颜色修改为红色。优选的，对于目标像素点较为密集的区域，可以将使用预设颜色的圈进行标记，以便于用户更加直观的了解主体区域内目标像素点密集的区域。

除了使用预设的颜色对目标像素点进行标记外，还可以在预览界面显示一个窗口，在窗口内显示当前预览图像中目标像素点的数量，这样，对目标像素点进行标记时并不需要对目标像素点的颜色进行更改，用户可以观看到原始的预览图像，并且还能够通过该窗口了解目标像素点的数量。

这样，用户可以通过观察预览图像中目标像素点的数量，尤其是观察目标像素点的密集程度来判断当前预览图像中有多少像素点位于摄像头的焦段内，目标像素点的数量越多，表示预览图像越清晰，越有利于后续的虹膜识别。当用户认为当前预览图像中目标像素点数量足够多，则按下拍照的按键拍摄照片，或者按下开始录制视频的按键开始录制视频，从而确保所拍摄的照片或者录制的视频的质量满足后续的虹膜识别需求。

可以理解，上述实施例是本发明的优选实施方式，实际应用时还可以有更多的变化，例如，计算主体区域内的噪点数量前，不对预览图像进行均值滤波，或者不采用噪点占比的辅助判断方法，直接通过像素点的灰度值与周边像素点灰度值的差值平方平均值来判断当前的像素点是否为目标像素点，同样也能够实现本发明的目的。

需要说明的是，上述实施例介绍的是以采集动物虹膜信息并对动物的身份进行识别的场景，实际应用时，也可以应用在对人的虹膜进行采集的场景中，例如对婴幼儿、小童或者成人进行身份识别时，通过拍照或者录制视频的方式采集虹膜信息时，也可以采用本实施例的方法进行提示，以便于用户快速的知晓当前预览的图像是否有足够的目标像素点，一方面能够提高用于虹膜识别的图像的质量，另一方面可以避免用户长时间进行拍摄，提高用于虹膜识别的图像采集的效率。

计算机装置实施例：

本实施例的计算机装置可以是智能电子设备，该计算机装置包括有处理器、存储器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述图像定焦提示方法的各个步骤。

例如，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明的各个模块。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。

本发明所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端设备的各个部分。

存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器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，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(SmartMedia Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、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。

计算机可读存储介质：

上述计算机装置所存储的计算机程序如果以软件功能单元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介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述图像定焦提示方法的各个步骤。

其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

最后需要强调的是，本发明不限于上述实施方式，例如对目标像素点进行标记的具体方式的改变，或者对像素点的模糊度计算方法的变化等，这些改变也应该包括在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种图像定焦提示方法，包括：

显示预览界面，并获取预览图像，将所述预览图像显示在所述预览界面；

其特征在于：

获取预览图像中处于焦段成像范围内的目标像素点，并对所述目标像素点进行标记。

2.根据权利要求1所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

所述目标像素点为所述预览图像中满足预设清晰度要求的像素点。

3.根据权利要求2所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

获取预览图像中处于焦段成像范围内的目标像素点包括：对主体成型物体进行边缘检测，确定主体区域，对所述主体区域内的像素点进行模糊度检测，根据模糊度检测结果确定每一像素点是否为目标像素点。

4.根据权利要求3所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

对所述主体区域内的像素点进行模糊度检测包括：判断所述主体区域内的像素点的灰度值与周边像素点的灰度值的差值的平方的平均值是否大于预设阈值，如是，确认该像素点为目标像素点。

5.根据权利要求4所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

如所述主体区域内的像素点的灰度值与周边像素点的灰度值的差值的平方的平均值在预设的待确认范围内，再计算所述主体区域内噪点数的比例是否小于预设的比例阈值，如是，确认该像素点为目标像素点。

6.根据权利要求5所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

计算所述主体区域内噪点数的比例前，对所述主体区域内的图像进行均值滤波。

7.根据权利要求1至6任一项所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

对所述目标像素点进行标记包括：使用预设颜色对所述目标像素点进行标记；或者，在所述预览界面上显示所述目标像素点的数量。

8.根据权利要求7所述的图像定焦提示方法，其特征在于：

使用预设颜色对所述目标像素点进行标记包括：将所述目标像素点的颜色修改为预设颜色。

9.计算机装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述图像定焦提示方法的各个步骤。

10.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述图像定焦提示方法的各个步骤。

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