TW201328312A - 修正紅眼的影像處理方法及裝置 - Google Patents

Abstract

一種修正紅眼的影像處理方法及裝置。影像處理方法包括接收並偵測一待處理影像中的人臉區域，並在此人臉區域中設定至少一興趣區域。依據色彩模型對上述興趣區域進行標記藉以產生多數個候選區域。並且依據一候選區域過濾法分別對各個候選區域進行篩選，據以判斷篩選後是否產生一色彩候選區域。若是，則利用一對比遮罩對興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算，並且利用運算後的亮度值分佈對興趣區域進行標記，據以產生亮度候選區域。依據色彩候選區域與亮度候選區域重疊之部分作為紅眼區域，並對紅眼區域進行修正藉以產生修正後影像。

Description

修正紅眼的影像處理方法及裝置

本發明是有關於一種影像處理方法及裝置，且特別是有關於一種修正紅眼的影像處理方法及裝置。

紅眼現象指的是眼睛的瞳孔在彩色照片中呈現紅色的現象。主要原因是因為人眼在陰暗的環境下瞳孔會放大，進而增大光線射入視網膜的範圍，故一般人使用閃光燈進行拍照，閃光燈的強光就會射在眼睛的視網膜後方週遭微血管組織，其所反射回來的紅色光線便會造成彩色照片上的紅眼現象。

紅眼現象於視覺效果上看起來相當突兀且不美觀，並非拍攝者所希望見到的，因此如何針對紅眼現象的照片進行修正，將非自然的紅眼現象找出並將其修正為接近原本自然人眼的顏色，使其消除突兀的感覺，實為影像處理技術領域中一重要課題。

請參照美國公告專利US 7746385號專利，此專利揭露了一種將未使用閃光燈所拍攝的多張先前影像作為多張參考影像，並與使用閃光燈所拍攝的一目前影像進行比對，藉以修正目前影像中的紅眼現象。其中，在將多張參考影像與目前影像進行比對之前，必須先將先前影像進行放大以及將目前影像進行縮小，使先前影像與目前影像之解析度為一致。此外，由於先前影像與目前影像之擷取時間並不相同，為了避免手震或被攝者移動等情況造成影像誤差，還必須進行幾何校正(geometric alignment)，最後再針對先前影像與目前影像之差異處，決定出紅眼現象區域並進行修正。

接著，請參照美國公告專利US 7852377號專利，此專利揭露了一種利用將紅色像素所組成的區域做幾何判斷，主要以圓形判別為基礎，篩選出圓形區域或近似圓形之區域，並進一步對上述區域向外擴充，同時參考周邊條件，據以挑選出欲修正之紅眼區域。

然而，美國公告專利US 7746385號專利由於需先經過調整解析度、幾何校正等流程，運算複雜度高且所需的資源較高，例如因需要存取多張參考影像，因此緩衝器的數量及空間都較大。且其應用範圍較受限制，若拍攝者直接利用閃光燈進行拍照並無可參考之未打閃光燈的影像則無法使用此方法。此外，由於美國公告專利US 7852377號專利主要以圓形區域作為判斷，然而，實際產生紅眼現象的照片中，眼睛形狀不一定都是標準的圓形，舉例來說，半閉的眼睛、斜視的眼睛等，在被攝者的臉並非正對攝影鏡頭的情況下，將可能產生誤判(false positeve)的情況。

有鑑於此，本發明提供一種修正紅眼的影像處理方法，可有效降低誤判機率，並且更為準確的標記出欲修正之紅眼區域，進而進行自動修正。

本發明提供一種修正紅眼的影像處理裝置，可直接對一張已擷取影像進行檢測，快速標記出欲修正之紅眼區域且自動進行修正，進而輸出一張修正後影像。

本發明提出一種修正紅眼的影像處理方法，其包括下列步驟。先接收一待處理影像，並偵測此待處理影像中的人臉區域，並在此人臉區域中設定一或多個興趣區域(Region of Interest,ROI)。接著，依據色彩模型對上述興趣區域進行標記(segmentation)藉以產生多數個候選區域。並且依據一候選區域過濾法分別對各個候選區域進行篩選，據以判斷篩選後是否產生一色彩候選區域。若是，則利用一對比遮罩(luminance mask)對上述興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算，並且利用運算後的亮度值分佈進行標記，據以產生亮度候選區域。最後，依據色彩候選區域與重疊之部分作為紅眼區域，並對紅眼區域進行修正藉以產生修正後影像。

在本發明之一實施例中，其中若判斷篩選後並未產生色彩候選區域，上述之影像處理方法更包括依據候選區域過濾法對亮度候選區域進行篩選，並直接將篩選後的亮度候選區域作為紅眼區域，藉以對紅眼區域進行修正。

在本發明之一實施例中，上述之利用對比遮罩對一或多個興趣區域進行標記還包括下列步驟。先利用對比遮罩對上述興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算據以產生多數個響應值。再依據此些響應值定位出基準中心點。並且依據此基準中心點之鄰近區域的多數個像素之亮度值進行運算，藉以產生中位亮度值與標準差。之後，依據中位亮度值與標準差所形成的亮度值分佈區間對上述興趣區域進行標記，據以產生亮度候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之依據此些響應值藉以定位出基準中心點的步驟包括當產生此些響應值中的最大響應值時，選擇對比遮罩之中心點對應至上述興趣區域中的位置作為基準中心點。

在本發明之一實施例中，上述之依據候選區域過濾法對各個候選區域進行篩選包括下列步驟。先以各個候選區域之中心為圓心，並以第一預設距離作為半徑藉以形成第一圓形區域，利用第一圓形區域以內與第一圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算，藉以產生第一特徵值。接著判斷第一特徵值是否大於門檻值。若第一特徵值大於門檻值，候選區域判定為色彩候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之影像處理方法更包括先以各個候選區域之中心為圓心，並以第二預設距離作為半徑以形成第二圓形區域，利用第二圓形區域以內與第二圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算，進而產生第二特徵值。進而判斷第一特徵值或第二特徵值是否大於門檻值。若第一特徵值或第二特徵值至少其中之一大於門檻值，則候選區域判定為色彩候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之影像處理方法更包括在人臉區域中，分析各個候選區域之間的相對位置關係，藉以篩選出色彩候選區域。

本發明另提出一種修正紅眼的影像處理裝置，其包括人臉偵測模組、色彩標記模組、過濾模組、對比遮罩模組以及紅眼修正模組。其中，人臉偵測模組用以接收一待處理影像，並藉以偵測待處理影像中的人臉區域，並在人臉區域中設定一或多個興趣區域。色彩標記模組耦接至人臉偵測模組，利用色彩模型對上述興趣區域進行標記藉以產生多數個候選區域。過濾模組耦接至色彩標記模組，分別對各個候選區域進行篩選，並判斷篩選後是否產生色彩候選區域。對比遮罩模組耦接至過濾模組，若過濾模組在篩選後確實產生色彩候選區域，則對比遮罩模組利用一對比遮罩對上述興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算並利用運算後的亮度值分佈進行標記，據以產生亮度候選區域。紅眼修正模組耦接至過濾模組與對比遮罩模組，依據色彩候選區域與亮度候選區域重疊之部分作為紅眼區域，並對此紅眼區域進行修正藉以產生修正後影像。

在本發明之一實施例中，上述之過濾模組對各個候選區域篩選後並未產生色彩候選區域，則過濾模組進一步對亮度候選區域進行篩選，以產生篩選後的亮度候選區域。紅眼修正模組直接將篩選後的亮度候選區域作為紅眼區域，並對此紅眼區域進行修正。

在本發明之一實施例中，上述之對比遮罩模組包括定位單元、運算單元以及亮度標記單元。其中，定位單元利用對比遮罩對上述興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算據以產生多數個響應值，並依據此些響應值定位出基準中心點。運算單元耦接至定位單元，依據基準中心點之鄰近區域的多數個像素之亮度值進行運算，藉以產生中位亮度值與標準差。亮度標記單元耦接至運算單元，依據中位亮度值與標準差所形成的亮度值分佈對上述興趣區域進行標記，據以產生亮度候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之定位單元在產生最大響應值時，選擇對比遮罩之中心點對應至至少一興趣區域中之位置作為基準中心點。

在本發明之一實施例中，上述之過濾模組以色彩標記模組所產生的各個候選區域之中心為圓心，並利用第一預設距離作為半徑形成第一圓形區域。此外，過濾模組並利用第一圓形區域以內與第一圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生第一特徵值。過濾模組判斷第一特徵值大於一門檻值的候選區域為色彩候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之過濾模組更以第二預設距離作為半徑形成第二圓形區域，過濾模組並利用第二圓形區域以內與第二圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生第二特徵值。過濾模組判斷第一特徵值或第二特徵值至少其中之一大於門檻值的候選區域為色彩候選區域。

在本發明之一實施例中，上述之過濾模組分析色彩標記模組所產生的候選區域之間的相對位置關係，過濾模組依據分析結果篩選出色彩候選區域。

基於上述，本發明所提供之修正紅眼的影像處理方法及裝置，採用一對比遮罩進行運算所得到的亮度值分佈區間對待處理影像進行標記，進而產生亮度候選區域，輔以色彩候選區域共同決定出欲補償之紅眼區域，如此可增加紅眼區域判別的準確度以及寬容度。

為讓本發明之上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

本發明提出了一種修正紅眼的影像處理方法及裝置，可直接對一張待處理影像進行處理，而不需要利用多張參考影像進行比對。此外，本發明利用對比遮罩(contrast mask)之技術可輔以篩選出更為精準之產生紅眼現象的候選區域。並且不論產生紅眼現象之區域是否為標準的圓形，本發明皆可有效地檢測進而降低誤判(false positive)機率。為了使本發明之內容更為明瞭，以下列舉實施例作為本發明確實能夠據以實施的範例。所提出的實施例僅作為解說之用，並非用來限定本發明的權利範圍。

圖1是依照本發明一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理裝置的方塊圖。請參照圖1，本實施例的影像處理裝置100例如是數位相機、單眼相機、數位攝影機或是其他具有影像處理功能的智慧型手機、平板電腦等等，不限於上述。影像處理裝置100包括人臉偵測模組110、色彩標記模組120、過濾模組130、對比遮罩模組140以及紅眼修正模組150。上述之各模組可為硬體及/或軟體所實現的功能模塊。其中硬體可包括中央處理器、晶片組、微處理器等具有運算功能的硬體設備或上述硬體設備的組合，而軟體則可以是驅動程式、應用程式、作業系統等。

圖2是依照本發明一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理方法的流程圖。本實施例的方法適用於圖1的影像處理裝置100，以下即搭配影像處理裝置100中的各模組說明本實施例影像處理方法的詳細步驟：首先，在步驟S210中，人臉偵測模組110先接收一待處理影像，並偵測此待處理影像中的人臉區域，並在此人臉區域中設定一或多個興趣區域(Region of Interest,ROI)。此步驟重點在於將搜尋範圍縮小，藉以降低影像處理所需花費的時間。由於紅眼現象產生之區域係發生於眼睛部位，也就是說，興趣區域必須包括眼睛部位及其周圍之鄰近區域，因此人臉偵測模組110在偵測出人臉區域後，可利用快速搜尋(quick search)法針對人臉區域中設定一或多個興趣區域，其中興趣區域之面積與數目則可依實際的影像內容做設計，在此不限制。

接著，在步驟S220中，色彩標記模組120依據色彩模型(color model)對各個興趣區域進行標記(segmentation)藉以產生多數個候選區域。色彩模型例如是三原色光(RGB)模型。由於紅眼現象產生之區域通常為紅色像素群聚之區域，紅色像素係指像素之彩色成分中以紅色成分佔大多數。因此，色彩標記模組120例如可定義出RGB模型中的一紅色區間範圍，並對各個興趣區域中的每一像素進行標記。舉例來說，色彩標記模組120可將興趣區域中屬於紅色區間範圍之像素皆標記為1，其餘之像素標記為0。在每一像素皆標記完成之後，便可將屬於紅色區間範圍之像素圈選出來，如此便可產生多數個候選區域。

在產生多數個候選區域之後，便可接續步驟S230，過濾模組130依據一候選區域過濾法分別對各個候選區域進行篩選，據以判斷篩選後是否產生一色彩候選區域。由於在步驟S220中所產生的候選區域除了產生紅眼現象的瞳孔部分之外，還有可能是位於眼角、嘴角等其他紅色像素聚集之特徵點，此種將非瞳孔部份亦設為候選區域即為誤判(false positive)之情況，將會導致修正錯誤、修正範圍過多或過少。故，在步驟S230中，將依據一候選區域過濾法對多個候選區域做進一步地判別與篩選，通過篩選條件而留下來的候選區域在此稱之為色彩候選區域。詳細的候選區域過濾法之內容將於之後的實施例進行詳細說明。其中，若判斷確實有色彩候選區域存在，則接續步驟S240；若判斷並未存在色彩候選區域，則接續步驟S260。

在步驟S240中，對比遮罩模組140利用對比遮罩(luminance mask)對各個興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算，並且利用運算後的亮度值分佈區間進行標記，據以產生亮度候選區域。在本實施例中，亮度值指的是像素以色彩空間之YUV格式進行編碼時，其中Y通道(Y channel)的像素值。因此，將興趣區域其中的多個像素進行運算之後，可得到一亮度值分佈區間，接著，便利用此亮度值分佈區間來對興趣區域進行檢測，將像素之亮度值屬於此亮度分布區間內的所有像素進行標記，並將所有被標記的像素圈選出來即可得到亮度候選區域。

接著，在步驟S250中，則紅眼修正模組150將先前所篩選出的色彩候選區域與亮度候選區域進行比較，將兩者重疊之部分作為紅眼區域，最後對此紅眼區域進行修正，便可產生一修正後影像。

然而，若先前並未篩選出色彩候選區域，則直接利用步驟S240所產生的亮度候選區域採用後選區域過濾法做進一步地篩選，並直接將符合篩選條件的亮度候選區域作為紅眼區域，同樣對此候選區域進行修正，而可得到修正後影像。

本發明除了利用色彩模型(像素之紅色成分)進行標記並過濾所產生的色彩候選區域之外，更採用一對比遮罩進行標記，進而產生亮度候選區域，以色彩候選區域與亮度候選區域共同決定出最佳的紅眼區域。若僅用色彩模型進行標記，對於較低成分的紅眼現象，例如紅棕色等將無法篩選出來，然而，透過對比遮罩做進一步地判別則可偵測出較低紅色成分的紅眼現象。據此，本發明利用對比遮罩可輔佐色彩模型之判別結果，增加了紅眼區域判別的準確度以及寬容度。

以下另舉一實施例作為本發明確實能夠據以實施的範例。圖3是依照本發明另一實施例所繪示之影像處理裝置的方塊圖。須說明的是，圖3是圖1之影像處理裝置100的其中一種實施方式。請參照圖3，對比遮罩模組140包括定位單元142、耦接至定位單元的運算單元144以及耦接至運算單元的亮度標記單元146。

圖4是依照本發明另一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理方法的流程圖，其中，圖4是圖2之修正紅眼的影像處理方法的一種詳細實施方式的流程圖。以下將以圖4來說明影像處理裝置300的運作方式。請同時參照圖3與圖4。

首先，人臉偵測模組110先接收一待處理影像，並偵測此待處理影像中的人臉區域，並在此人臉區域中設定一或多個興趣區域(步驟S410)。接著，色彩標記模組120依據色彩模型對各個興趣區域進行標記藉以產生多數個候選區域(步驟S420)。之後，過濾模組130依據一候選區域過濾法分別對各個候選區域進行篩選，據以判斷篩選後是否產生一色彩候選區域(步驟S430)。上述之步驟S410~S430相同或類似於步驟S210~S230，故其實施細節已於前一實施例中描述，在此不贅述。

接下來，步驟S440之利用對比遮罩對各個興趣區域進行標記並據以產生亮度候選區域的步驟則藉由步驟S442~S448來完成。

在步驟S442中，定位單元142先利用對比遮罩分別對各個興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算，據以產生多數個響應(response)值。圖5A是依照本發明另一實施例所繪示之對比遮罩與興趣區域的示意圖。請參照圖5A，在待處理影像500中例如包括兩個興趣區域501與503，定位單元142利用對比遮罩505在興趣區域501中進行掃描，意即依序由箭頭方向d1、d2、...、dn從左上至右下進行運算，其中，定位單元142利用對比遮罩505在興趣區域501中覆蓋之範圍選取部份像素的亮度值進行運算進而產生一響應值，其中，愈接近眼睛部位所得到的響應值愈大。

接著在步驟S444中，定位單元142便依據在興趣區域501中所產生的多數個響應值定位出基準中心點。詳言之，定位單元142先選取多數個響應值中的一最大響應值，並找出產生此最大響應值時對比遮罩之位置。舉例來說，圖5B是依照本發明另一實施例所繪示之產生最大響應值時對比遮罩位置的示意圖。請參照圖5B，選擇對比遮罩505之中心點對應至興趣區域501中的位置作為基準中心點C。

接下來在步驟S446中，運算單元144依據此基準中心點C之鄰近區域的多數個像素之亮度值進行運算，藉以產生中位亮度值M與標準差S。舉例來說，圖5C是圖5B中之基準中心點C與鄰近區域的多數個像素的放大示意圖。請參照圖5C，利用像素P1~P9(其中像素P5即為基準中心點C)之亮度值，便可運算出一中位亮度值M。其中，圖5C所示的鄰近像素之選取(即，像素P1~P9)僅為一示範實施例，本發明並不限於此。接著，再依據中位亮度值M與基準中心點C周邊的鄰近像素進行比較進而產生標準差S，其中，周邊的鄰近像素例如是以基準中心點C為中心，橫軸X上的多數個像素。

於步驟S448中，亮度標記單元146則依據中位亮度值M與標準差S所形成的亮度值分佈區間對興趣區域501進行標記，據以產生亮度候選區域。

最後，紅眼修正模組150將先前所篩選出的色彩候選區域與亮度候選區域進行比較，將兩者重疊之部分作為紅眼區域，最後對此紅眼區域進行修正，便可產生一修正後影像(步驟S450)。然而，若先前並未篩選出色彩候選區域，則直接利用步驟S440所產生的亮度候選區域採用後選區域過濾法做進一步地篩選，並直接將符合篩選條件的亮度候選區域作為紅眼區域，紅眼修正模組150同樣對此候選區域進行修正，而可得到修正後影像(步驟S460)。

以下則再舉一實施例詳細說明候選區域過濾法對各個候選區域進行篩選的步驟。須說明的是，若候選區域本身係經由色彩模型所標記出的候選區域，則通過候選區域過濾法之篩選後即可判定為色彩候選區域，而可進一步與亮度候選區域進行重疊比對後再決定出欲補償之紅眼區域。若候選區域本身係經由對比遮罩所標記出的候選區域，則通過候選區域過濾法之篩選後即可直接判定為紅眼區域。

圖6A與圖6B是依照本發明再一實施例所繪示之候選區域之中心與半徑的示意圖。其中，本實施例之各步驟可由圖1或圖3的過濾模組130完成。

請參照圖6A與圖6B，須說明的是，候選區域必須先經由簡單的幾何形態處理(morphotogical process)進而以候選區域之定位點L1為圓心，並以定位點L1與定位點L2之間的距離r為半徑形成一圓形候選區域610與620。

如圖6A所示，再以第一預設距離ra(即，定位點L1與定位點L3之間的距離)作為半徑藉以形成第一圓形區域612，利用第一圓形區域612以內與第一圓形區域612以外的多數個像素之彩度值進行運算，藉以產生第一特徵值。詳言之，在本實施例中，彩度值例如是像素以色彩空間之YUV格式進行編碼時，其中V通道(V channel)的像素值。利用第一圓形區域612以內的多數個像素之彩度值與第一圓形區域612以外的多數個像素之彩度值的差作為第一特徵值。接著並判斷第一特徵值是否大於門檻值。若第一特徵值大於門檻值，則代表候選區域通過篩選條件。

如圖6B所示，再以第二預設距離rb(即，定位點L1與定位點L4之間的距離)作為半徑藉以形成第二圓形區域622，利用第二圓形區域622以內與第二圓形區域622以外的多數個像素之彩度值進行運算，藉以產生第二特徵值。接著並判斷第二特徵值是否大於門檻值。若第二特徵值大於門檻值，則代表候選區域通過篩選條件。

須說明的是，本實施例之候選區域過濾法可依序判斷第一特徵值或第二特徵值是否大於門檻值。若第一特徵值或第二特徵值至少其中之一大於門檻值，則代表候選區域通過篩選條件。此外，為了增加檢測的準確性，可多次調整像素取樣點的分布位置，或者依據不同的預設距離作為半徑進行反覆確認。據此，即使紅眼現象產生之區域占瞳孔內的比例不同仍可辨別其是否為紅眼區域，例如紅眼可能佔滿整個瞳孔區域，或者因為眼睛半閉而紅眼只占約半個瞳孔區域等。最後，若候選區域依據不同篩選條件進行確認皆無法通過候選區域過濾法之測試，代表此候選區域應被歸類為誤判，意即此候選區域並非位於紅眼區域。

綜上所述，本發明可直接對一張待處理影像進行處理，而不需要如習知技術利用多張參考影像進行比對，藉此可節省系統資源與運算複雜度。此外，本發明更採用一對比遮罩進行運算所得到的亮度值分佈區間對待處理影像進行標記，進而產生亮度候選區域，輔以色彩候選區域共同決定出欲補償之紅眼區域，對於較低紅色成分的紅眼區域仍可藉由本發明偵測出來，因此，本發明可增加紅眼區域判別的準確度以及寬容度。再者，本發明對於候選區域之檢測亦提出了更準確的檢測方法，即使紅眼現象產生之區域占瞳孔內的比例不同仍可辨別其是否為紅眼區域。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作些許之更動與潤飾，故本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100、300．．．影像處理裝置

110．．．人臉偵測模組

120．．．色彩標記模組

130．．．過濾模組

140．．．對比遮罩模組

142．．．定位單元

144．．．運算單元

146．．．亮度標記單元

150．．．紅眼修正模組

500．．．待處理影像

501、503．．．興趣區域

505．．．對比遮罩

610、620．．．圓形候選區域

612、622．．．圓形區域

C．．．基準中心點

d1、d2、dn．．．箭頭方向

P1~P9．．．像素

L1~L4．．．定位點

r、ra、rb．．．半徑

S210~S260．．．修正紅眼的影像處理方法之各步驟

S410~S460．．．修正紅眼的影像處理方法之各步驟

圖1是依照本發明一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理裝置的方塊圖。

圖2是依照本發明一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理方法的流程圖。

圖3是依照本發明另一實施例所繪示之影像處理裝置的方塊圖。

圖4是依照本發明另一實施例所繪示之修正紅眼的影像處理方法的流程圖。

圖5A是依照本發明另一實施例所繪示之對比遮罩與興趣區域的示意圖。

圖5B是依照本發明另一實施例所繪示之產生最大響應值時對比遮罩位置的示意圖。

圖5C是圖5B中之基準中心點C與鄰近區域的多數個像素的放大示意圖。

圖6A與圖6B是依照本發明再一實施例所繪示之候選區域之中心與半徑的示意圖。

S210~S260．．．修正紅眼的影像處理方法之各步驟

Claims (14)

1. 一種修正紅眼的影像處理方法，包括：接收一待處理影像，偵測該待處理影像中的一人臉區域，並在該人臉區域中設定至少一興趣區域；依據一色彩模型對該至少一興趣區域進行標記藉以產生多數個候選區域；依據一候選區域過濾法分別對各該候選區域進行篩選，據以判斷篩選後是否產生一色彩候選區域；若是，利用一對比遮罩對該至少一興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算並利用運算後的一亮度值分佈對該至少一興趣區域進行標記，據以產生一亮度候選區域；以及依據該色彩候選區域與該亮度候選區域重疊之部分作為一紅眼區域，並對該紅眼區域進行修正藉以產生一修正後影像。
2. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，其中若判斷篩選後並未產生該色彩候選區域，該影像處理方法更包括：依據該候選區域過濾法對該亮度候選區域進行篩選，並直接將篩選後的該亮度候選區域作為該紅眼區域，藉以對該紅眼區域進行修正。
3. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，其中利用該對比遮罩對該至少一興趣區域進行標記以產生該亮度候選區域的步驟包括：利用該對比遮罩對該至少一興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算以產生多數個響應值；依據該些響應值以定位出一基準中心點；對該基準中心點之鄰近區域的多數個像素之亮度值進行運算，以產生一中位亮度值與一標準差；以及依據該中位亮度值與該標準差所形成的該亮度值分佈對該至少一興趣區域進行標記，據以產生該亮度候選區域。
4. 如申請專利範圍第3項所述之影像處理方法，其中依據該些響應值以定位出該基準中心點的步驟包括：當產生該些響應值中的一最大響應值時，選擇該對比遮罩之中心點對應至該至少一興趣區域中的位置作為該基準中心點。
5. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，其中依據該候選區域過濾法對各該些候選區域進行篩選的步驟包括：以該候選區域之中心為圓心，並以一第一預設距離作為半徑以形成一第一圓形區域，利用該第一圓形區域以內與該第一圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生一第一特徵值；判斷該第一特徵值是否大於一門檻值；以及若該第一特徵值大於該門檻值，該候選區域為該色彩候選區域。
6. 如申請專利範圍第5項所述之影像處理方法，更包括：以該候選區域之中心為圓心，並以一第二預設距離作為半徑以形成一第二圓形區域，利用該第二圓形區域以內與該第二圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生一第二特徵值；判斷該第一特徵值或該第二特徵值是否大於該門檻值；以及若該第一特徵值或該第二特徵值至少其中之一大於該門檻值，該候選區域為該色彩候選區域。
7. 如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，更包括：在該人臉區域中，分析該些候選區域之間的相對位置關係，藉以篩選出該色彩候選區域。
8. 一種修正紅眼的影像處理裝置，包括：一人臉偵測模組，接收一待處理影像，以偵測該待處理影像中的一人臉區域，並在該人臉區域中設定至少一興趣區域；一色彩標記模組，耦接該人臉偵測模組，利用一色彩模型對該至少一興趣區域進行標記以產生多數個候選區域；一過濾模組，耦接該色彩標記模組，分別對各該候選區域進行篩選，並判斷篩選後是否產生一色彩候選區域；一對比遮罩模組，耦接該過濾模組，若該過濾模組產生該色彩候選區域，該對比遮罩模組利用一對比遮罩對該至少一興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算，並利用運算後的一亮度值分佈對該至少一興趣區域進行標記，以產生一亮度候選區域；以及一紅眼修正模組，耦接該過濾模組與該對比遮罩模組，依據該色彩候選區域與該亮度候選區域重疊之部分作為一紅眼區域，並對該紅眼區域進行修正以產生一修正後影像。
9. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理裝置，其中：該過濾模組對各該候選區域進行篩選後並未產生該色彩候選區域，該過濾模組更對該亮度候選區域進行篩選並產生篩選後的該亮度候選區域，且該紅眼修正模組直接將篩選後的該亮度候選區域作為該紅眼區域，並對該紅眼區域進行修正。
10. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理裝置，其中該對比遮罩模組包括：一定位單元，利用該對比遮罩對該至少一興趣區域中的多數個像素之亮度值進行運算以產生多數個響應值，並依據該些響應值以定位出一基準中心點；一運算單元，耦接該定位單元，對該基準中心點之鄰近區域的多數個像素之亮度值進行運算，以產生一中位亮度值與一標準差；以及一亮度標記單元，耦接該運算單元，依據該中位亮度值與該標準差所形成的該亮度值分佈對該至少一興趣區域進行標記，以產生該亮度候選區域。
11. 如申請專利範圍第10項所述之影像處理裝置，其中：該定位單元在產生該些響應值中的一最大響應值時，選擇該對比遮罩之中心點對應至該至少一興趣區域中之位置作為該基準中心點。
12. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理裝置，其中：該過濾模組以該色彩標記模組所產生的各該候選區域之中心為圓心，並利用一第一預設距離作為半徑形成一第一圓形區域，該過濾模組並利用該第一圓形區域以內與該第一圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生一第一特徵值，該過濾模組判斷該第一特徵值大於一門檻值的該候選區域為該色彩候選區域。
13. 如申請專利範圍第12項所述之影像處理裝置，其中：該過濾模組更以一第二預設距離作為半徑形成一第二圓形區域，該過濾模組並利用該第二圓形區域以內與該第二圓形區域以外的多數個像素之彩度值進行運算以產生一第二特徵值，該過濾模組判斷該第一特徵值或該第二特徵值至少其中之一大於該門檻值的該候選區域為該色彩候選區域。
14. 如申請專利範圍第8項所述之影像處理裝置，其中：該過濾模組分析該色彩標記模組所產生的該些候選區域之間的相對位置關係，且該過濾模組依據分析結果篩選出該色彩候選區域。