TW201943265A - 影像處理裝置及影像處理方法 - Google Patents

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Abstract

本揭示內容包含一種影像處理方法和一種影像處理裝置。所述影像處理方法包含：擷取被紅外光照射之目標之第一影像；擷取不被紅外光照射之目標之第二影像；對第一影像及第二影像每一者進行雜訊抑制和訊號加強，以產生第一處理影像及第二處理影像；以及藉由辨識裝置對第一處理影像和第二處理影像進行處理，以辨識該目標。

Description

影像處理裝置及影像處理方法
本揭示內容是關於一種影像處理方法，且特別是有關於一種去除環境光影響的影像處理方法。
隨著人們開始將大量的資料存入電子裝置中，電子裝置在製造上增加了額外的加密功能，而相較於輸入帳號密碼，人臉辨識的認證方式較為方便。
然而，人臉辨識在擷取照片的時候容易受到外在環境光的影響，而降低了辨識的準確度。
因此，如何提供一種可以防止外在環境光影響的影像給人臉辨識裝置，使得人臉辨識裝置提升辨識的準確度為現今電子裝置加密的一大議題。
本揭示內容之一態樣是在於提供一種影像處理方法。所述影像處理方法包含：擷取被紅外光照射之目標之第一影像；擷取不被紅外光照射之目標之第二影像；對第一影像及第二影像每一者進行雜訊抑制和訊號加強，以產生第一處 理影像及第二處理影像；以及藉由辨識裝置對第一處理影像和第二處理影像進行處理，以辨識該目標。
本揭示內容之次一態樣是在於提供一種影像處理方法。所述影像處理方法包含：擷取被紅外光照射之目標之第一影像；擷取不被紅外光照射之目標之第二影像；將第一影像和第二影像相減得到第三影像；對第三影像進行雜訊抑制和訊號加強得到處理影像；以及藉由辨識裝置對處理影像進行處理，以辨識目標。
本揭示內容之又一態樣是在於提供一種影像處理裝置。所述影像處理裝置包含發光單元、影像擷取單元和處理單元。發光單元用以選擇性地發射紅外光。影像擷取單元用以在發光單元發射紅外光時擷取被紅外光照射之目標之第一影像，並用以在發光單元停止發射紅外光時擷取不被紅外光照射之目標之第二影像。處理單元耦接至影像擷取單元，並用以將第一影像和第二影像相減得到第三影像。處理單元更用以對第三影像進行雜訊抑制和訊號加強以產生輸出影像，並用以將輸出影像輸出至辨識裝置。
綜上所述，本揭示內容經由在紅外光源開啟和關閉時分別擷取對應於一目標物的影像，並進行相應的雜訊抑制和訊號加強，以得到可以避免環境光影響的影像，並進一步讓辨識裝置可以提高其辨識的準確度。
本揭示內容旨在提供本揭示內容的簡化摘要，以使閱讀者對本揭示內容具備基本的理解，並非在指出本揭示內容實施例的重要元件或界定本揭示內容的範圍。
為讓本揭示內容之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附符號之說明如下：
100‧‧‧電子裝置
110‧‧‧影像處理裝置
112‧‧‧發光單元
114‧‧‧影像擷取單元
116‧‧‧處理單元
120‧‧‧辨識裝置
200、400‧‧‧操作方法
S210、S220、S230、S240、S250、S410、S420、S430、S440、S450‧‧‧步驟
Im1、Im2、Im3、Imp1、Imp2、Imp、Imf‧‧‧影像
t‧‧‧時間
△t1、△t2‧‧‧時間差
為讓本發明之上述和其他目的、特徵、優點與實施例能更明顯易懂，所附圖式之說明如下：第1圖根據本揭示內容之一實施例繪示一種影像處理模組的示意圖；第2圖根據本揭示內容之一實施例繪示第1圖中影像處理裝置之操作方法的方法流程圖；第3圖根據本揭示內容之一實施例繪示第2圖中影像處理裝置之操作方法的步驟示意圖；第4圖根據本揭示內容之另一實施例繪示第1圖中影像處理裝置之操作方法的方法流程圖；以及第5圖根據本揭示內容之一實施例繪示第4圖中影像處理裝置之操作方法的步驟示意圖。
下文係舉實施例配合所附圖式作詳細說明，但所提供之實施例並非用以限制本揭露所涵蓋的範圍，而結構運作之描述非用以限制其執行之順序，任何由元件重新組合之結構，所產生具有均等功效的裝置，皆為本揭露所涵蓋的範圍。另外，圖式僅以說明為目的，並未依照原尺寸作圖。為使便於理解，下述說明中相同元件或相似元件將以相同之符號標示來說明。
關於本文中所使用之『耦接』或『連接』，均 可指二或多個元件相互直接作實體或電性接觸，或是相互間接作實體或電性接觸，而『耦接』或『連接』還可指二或多個元件相互操作或動作。
第1圖根據本揭示內容之一實施例繪示一種電子裝置100的示意圖。電子裝置100可以設置於一筆記型電腦之攝影鏡頭之一側，但不限於此，電子裝置100可以設置在任何需要進行辨識的可攜式電子裝置、通訊裝置或其他類型的電子裝置中。
於一些實施例中，如第1圖所示，電子裝置100包含一影像處理裝置110和一辨識裝置120。影像處理裝置110用以擷取一目標之影像，對此影像進行處理，並將處理後的影像輸出至辨識裝置120，以辨識此目標。於一些實施例中，此目標可以是任何不會主動發出光之物體，換句話說，此目標可以是任何在沒有光源照射下不會在紅外光(IR)感測器中成像的物體。
於一些實施例中，上述目標包含一人臉，且辨識裝置120為一人臉辨識裝置，影像處理裝置110用以擷取包含一人臉的一影像，對此影像進行處理，並處理後的影像輸出至人臉辨識裝置，以辨識影像中之人臉。人臉辨識裝置會進一步將辨識的結果輸入至相關的資料處理裝置，或採用相關的應用程式來處理，以進行相應的認證程序。
如第1圖所示，於一些實施例中，影像處理裝置110包含發光單元112、影像擷取單元114和處理單元 116，其中發光單元112和影像擷取單元114分別耦接至處理單元116，且處理單元116進一步耦接至辨識裝置120。
於一些實施例中，發光單元112包含多個(未繪示)，且發光單元112設置於影像擷取單元114旁邊，並用以發射紅外光照射一目標，其中所述紅外光可以為近紅外光(Near Infrared，NIR)，其波長的範圍大致為780奈米至2000奈米之間。於實際應用中，發光單元112為一紅外光源，發光元件(未繪示)可以由發光二極體(Light-Emitting Diode，LED)所實現，但不限於此，任何可以產生紅外光的電子元件皆在本揭示內容所保護的範圍內。
於一些實施例中，影像擷取單元114用以擷取目標之影像。於一些實施例中，影像擷取單元114可以為一紅外光感測器，並用以擷取一紅外光影像，於此實施例中，影像擷取單元114設置在一可見光感測器(亦可以稱為一RGB感測器)旁邊，使得藉由紅外光感測器執行影像辨識程序，並藉由可見光感測器執行拍照攝影。於其他一些實施例中，影像擷取單元114可以為一RGB-IR感測器，於此實施例中，當影像擷取單元114在作為影像辨識用途時，可以將接收到的影像中每一個像素點的(R，G，B，IR)的資訊中的紅外光分量取樣出來，並藉由每一個像素點的紅外光分量形成一個紅外光影像，再依據此紅外光影像進行後續的影像處理；當影像擷取單元114在作為拍照攝影 用途時，可以將接收到的影像中的每一個像素點的RGB分量取出作為輸出影像。
於一些實施例中，處理單元116用以對影像擷取單元114所擷取到的影像進行處理，其中此影像處理方法包含雜訊抑制和訊號加強。於一些實施例中，雜訊抑制的方式包含空間域的雜訊抑制和時間域的雜訊抑制。詳細來說，空間域的雜訊抑制方式包含使用均值濾波器(averaging filter)，其中於均值濾波的一實施例中，處理單元116將接收到的影像中的每一個像素點和每一個像素點周圍的8個像素點的像素值(於此實施例中為紅外光分量)相加並除以9，以計算此9個像素點之平均值，接著將此平均值作為此像素點新的像素值，並重新依據每一個像素點新的像素值形成空間域雜訊抑制後的影像。另一方面，於一些實施例中，時間域的雜訊抑制方式為處理單元116控制影像擷取單元114於每一個時間點擷取一或複數張影像，並儲存於儲存單元(未繪示)中，處理單元116將每一張影像中同一個位置的像素點的像素值進行加權平均以產生新的像素值，並重新依據每一個像素點新的像素值形成時間域雜訊抑制後的影像。於另一實施例中，時間域的雜訊抑制方式為處理單元116於影像擷取單元114擷取的影像中提取特定的統計資訊，並對每一張影像中同一個位置對應的統計資訊進行加權平均以產生新的統計資訊，再依據每一個像素點更新後的統計資訊產生時間域雜訊抑制後的影像。於技術層面來說，空間域的雜訊抑制方法可以降 低記憶體的成本，但容易破壞影像的細節(例如破壞人臉五官的清晰度)，相較之下時間域的雜訊抑制方法可以提高辨識的穩定度，但需要額外大量的記憶體資源。
於一些實施例中，訊號加強的方式包含保留影像的對比度，同時增強影像的亮度。具體來說，亮度增強的目的在於減少發光單元112中發光元件(未繪示)的數量、電流量或者功耗，以減低成本的同時還能得到影像清晰的效果。於一些實施例中，亮度增強的程度和發光單元112中發光元件(未繪示)之數量為負相關，換句話說，亮度調整的程度和發光單元112所產生之紅外光之強度為負相關。舉例來說，發光單元112所產生之紅外光之強度較小時，亮度增強的幅度較大；而發光單元112所產生之紅外光之強度較大時，亮度增強的幅度較小。
於一些實施例中，處理單元116可以由具有運算、資料讀取、接收信號或訊息、傳送信號或訊息等功能的伺服器、電路、中央處理單元(Central Processor Unit,CPU)、微處理器(MCU)或其他具有同等功能的裝置所實現。
於一些實施例中，於開始進行影像辨識程序時，發光單元112會選擇性地發射一紅外光照射目標，影像擷取單元114分別在發光單元112發射紅外線和停止發射紅外線時擷取目標之影像並傳送至處理單元116，處理單元116對擷取到的影像作雜訊抑制和訊號加強，並傳送至辨識裝置120，以供辨識裝置120辨識目標。
一併參照第1圖、第2圖和第3圖，第2圖是根據本揭示內容之一實施例繪示第1圖中影像處理裝置110之操作方法200的方法流程圖，第3圖是根據本揭示內容之一實施例繪示第2圖中影像處理裝置110之操作方法200的步驟示意圖。
首先，執行步驟S210，擷取被紅外光照射之目標之影像Im1。於此步驟中，一併參照第3圖，發光單元112在時間為0時開始發射紅外光，並照射一目標，當發光單元112發射之紅外光進入一穩定狀態時(於此實施例中為時間2t)，影像擷取單元114擷取目標之影像Im1。於第3圖之實施例中，發光單元112所發射之紅外光需要歷時△t1才能進入穩定狀態，然而並不限於此，從開始發射紅外光到紅外光處於穩定狀態的歷時可以依據發光單元112使用不同之發光二極體而作調整。
接著，執行步驟S220，擷取不被紅外光照射之目標之影像Im2。於此步驟中，一併參照第3圖，發光單元112在時間為3t時停止發射紅外光，於發光單元112完全關閉時(於此實施例中為時間5t)，影像擷取單元114擷取影像Im2。於第3圖之實施例中，發光單元112需要歷時△t2才能完全關閉，以使得影像擷取單元114得到不被紅外光照射之影像Im2。於此實施例中，△t1和△t2皆為2t，但不限於此，△t1和△t2可以依據發光單元112使用不同之發光二極體而相同或不同。舉例來說，t可以為1/15秒，△t1和△t2可以為2/15秒。
於一些實施例中，上述步驟S210和步驟S220並不存在先後之關係，具體而言，在進行影像擷取的時候可以先執行步驟S210再執行步驟S220，亦可以先執行步驟S220再執行步驟S210。
接著，執行步驟S230，對影像Im1及影像Im2每一者進行雜訊抑制和訊號加強，以產生處理影像Imp1及處理影像Imp2。於此步驟中，處理單元116分別對影像Im1和影像Im2進行空間域或時間域的雜訊抑制以及訊號加強，以產生處理影像Imp1及處理影像Imp2。於一些實施例中，訊號加強之演算法可以是伽馬校正(Gamma correction)，亦可以是將影像Im1/Im2中每一個像素的紅外光分量乘上一增益，但不限於此，任何可以保留對比度並且調整亮度的演算法皆在本揭示內容所保護的範圍內。
於一些實施例中，處理單元116依據發光單元112所發射之紅外光的強度，以相同比例調整影像Im1和影像Im2，並且發光單元112所發射之紅外光的強度和影像Im1及影像Im2調整的亮度為負相關。具體來說，處理單元116以相同比例調整影像Im1和影像Im2之原因在於可以完全抵消掉擷取到環境光的像素點的像素值。
於其他一些實施例中，處理單元116依據發光單元112所發射之紅外光的強度，以不同比例調整影像Im1和影像Im2，並且發光單元112所發射之紅外光的強度和影像Im1及影像Im2調整的亮度為負相關。舉例來 說，若發光單元112為節省成本而僅包含一個發光元件(未繪示)，則影像擷取單元114在發光單元112發射紅外光的時候擷取到的影像Im1會相對較暗，因此，處理單元116需要以較大的比例調亮處理影像Im1，並且以較小的比例調亮處理影像Im2，以得到類似發光單元112包含多個發光元件(未繪示)同時照射目標的影像。
接著，執行步驟S240，將處理影像Imp1和處理影像Imp2相減得到影像Imf。於此步驟中，處理單元116將處理影像Imp1中的每一個像素點位置上的紅外光分量減去處理影像Imp2中對應的像素點位置上的紅外光分量，以得到影像Imf。詳細實施方式如下述公式1：PImf(i,j)=0，當PImp1(i,j)-PImp2(i,j)<0時PImf(i,j)=PImp1(i,j)-PImp2(i,j)，當PImp1(i,j)-PImp2(i,j)≧0時(公式1)
如上述公式1所示，當處理影像Imp1中位置(i,j)的像素點的紅外光分量PImp1(i,j)較處理影像Imp2中位置(i,j)的像素點紅外光分量PImp2(i,j)小時，代表處理影像Imp1中位於(i,j)的像素點為雜訊，因此將此像素點之紅外光分量濾除，並填為0。當處理影像Imp1中位置(i,j)的像素點的紅外光分量PImp1(i,j)和處理影像Imp2中位置(i,j)的像素點紅外光分量PImp2(i,j)相同時，代表此像素點受環境光影響，因此將此像素點的紅外光分量濾除，並填 為0。當處理影像Imp1中位置(i,j)的像素點的紅外光分量PImp1(i,j)較處理影像Imp2中位置(i,j)的像素點紅外光分量PImp2(i,j)大時，代表此點為目標之影像，因此相減得到位置(i,j)的像素點應有的紅外光分量。
接著，執行步驟S250，藉由辨識裝置120對影像Imf進行處理，以辨識目標。於此步驟中，處理單元116將處理得到的影像Imf輸出至辨識裝置120，辨識裝置120依據此影像Imf經由相應的演算法以辨識此目標。舉例來說，辨識裝置120可以依據人臉辨識演算法，辨識影像Imf包含的人臉的五官，並據以進行一認證程序。
於其他一些實施例中，步驟S240、S250可以取代為步驟S260(未繪示)，藉由辨識裝置120對處理影像Imp1和處理影像Imp2進行處理，以辨識目標。步驟S260和步驟S240加上步驟S250之差異在於，若辨識裝置120需要兩個輸入影像(亦即被紅外光照射的影像和不被紅外光照射的影像)以辨識目標，則執行步驟S260；若辨識裝置120僅需要一個輸入影像即可以辨識目標，則執行步驟S240和步驟S250。
一併參照第1圖、第4圖和第5圖，第4圖是根據本揭示內容之另一實施例繪示第1圖中影像處理裝置110之操作方法400的方法流程圖，第5圖是根據本揭示內容之一實施例繪示第4圖中影像處理裝置110之操作方法400的步驟示意圖。
首先，執行步驟S410，擷取被紅外光照射之 目標之影像Im1。於一些實施例中，步驟S410和步驟S210之操作相同，於此將不再贅述。
接著，執行步驟S420，擷取不被紅外光照射之目標之影像Im2。於一些實施例中，步驟S420和步驟S220之操作相同，於此將不再贅述。
接著，執行步驟S430，將影像Im1和影像Im2相減得到影像Im3。於此步驟中，處理單元116將影像Im1中的每一個像素點位置上的紅外光分量減去影像Im2中對應的像素點位置上的紅外光分量，以得到影像Im3，如第4圖所示。
接著，執行步驟S440，對影像Im3進行雜訊抑制和訊號加強，以產生處理影像Imp。於此步驟中，處理單元116對影像Im3進行空間域或時間域的雜訊抑制以及訊號加強，以產生處理影像Imp，如第4圖所示。於一些實施例中，處理單元116依據發光單元112所發射之紅外光的強度，調整影像Im3之亮度，並且發光單元112所發射之紅外光的強度和影像Im3調整的亮度為負相關。
接著，執行步驟S450，藉由辨識裝置120對處理影像Imp進行處理，以辨識目標。於此步驟中，處理單元116將處理得到的影像Imp輸出至辨識裝置120，辨識裝置120依據此影像Imp經由相應的演算法以辨識此目標。
綜上所述，本揭示內容經由在發光單元112發射紅外光和關閉紅外光時分別擷取對應於一目標的影像，並 進行相應的雜訊抑制和訊號加強，以得到可以避免環境光影響的影像並輸入至辨識裝置120，以使得辨識裝置120可以提高其辨識的準確度。
雖然本揭示內容已以實施方式揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何熟習此技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此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。

Claims (10)

  1. 一種影像處理方法，包含：擷取被一紅外光照射之一目標之一第一影像；擷取不被該紅外光照射之該目標之一第二影像；對該第一影像及該第二影像每一者進行雜訊抑制和訊號加強，以產生一第一處理影像及一第二處理影像；以及藉由一辨識裝置對該第一處理影像和該第二處理影像進行處理，以辨識該目標。
  2. 如請求項1所述之影像處理方法，更包含：將該第一處理影像和該第二處理影像相減得到一輸出影像；以及藉由該辨識裝置對該輸出影像進行處理，以辨識該目標。
  3. 如請求項1所述之影像處理方法，其中藉由該辨識裝置對該第一處理影像和該第二處理影像進行處理的步驟包含：藉由一人臉辨識裝置對該第一處理影像和該第二處理影像進行處理，以辨識該目標中的人臉。
  4. 如請求項1所述之影像處理方法，更包含：開啟一紅外光源以產生該紅外光；以及於該紅外光處於一穩定狀態時，藉由該紅外光照射該目標。
  5. 如請求項1所述之影像處理方法，其中對該第一影像及該第二影像進行訊號加強的步驟包含：依據該紅外光之強度，以相同比例或不同比例調整該第一影像和該第二影像之亮度。
  6. 如請求項5所述之影像處理方法，其中該紅外光之強度和該第一影像及該第二影像增強的亮度為負相關。
  7. 如請求項2所述之影像處理方法，其中將該第一處理影像和該第二處理影像相減得到該輸出影像的步驟包含：將該第一處理影像中每一個像素點位置上的紅外光分量減去該第二處理影像中對應的像素點位置上的紅外光分量。
  8. 一種影像處理方法，包含：擷取被一紅外光照射之一目標之一第一影像；擷取不被該紅外光照射之該目標之一第二影像；將該第一影像和該第二影像相減得到一第三影像；對該第三影像進行雜訊抑制和訊號加強得到一處理影像；以及藉由一辨識裝置對該處理影像進行處理，以辨識該目標。
  9. 一種影像處理裝置，包含：一發光單元，用以選擇性地發射一紅外光；一影像擷取單元，用以在該發光單元發射該紅外光時擷取被該紅外光照射之一目標之一第一影像，並用以在該發光單元停止發射該紅外光時擷取不被該紅外光照射之該目標之一第二影像；一處理器，耦接至該影像擷取單元，並用以將該第一影像和該第二影像相減得到一第三影像，該處理器用以對該第三影像進行雜訊抑制和訊號加強以產生一輸出影像，並用以將該輸出影像輸出至一辨識裝置。
  10. 如請求項9所述之影像處理裝置，其中該處理器更用以將該輸出影像輸出至一人臉辨識模組，以供該人臉辨識裝置便是該目標中之人臉。
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