影像处理系统及方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN200910308749.1

申请日:

2009.10.23

公开号:

CN102044064A

公开日:

2011.05.04

当前法律状态:

驳回

有效性:

无权

法律详情:

发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06T 3/00申请公布日:20110504|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 3/00申请日:20091023|||公开

IPC分类号:

G06T3/00; H04N5/262

主分类号:

G06T3/00

申请人:

鸿富锦精密工业(深圳)有限公司; 鸿海精密工业股份有限公司

发明人:

李后贤; 李章荣; 罗治平

地址:

518109 广东省深圳市宝安区龙华镇油松第十工业区东环二路2号

优先权:

专利代理机构:

代理人:

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内容摘要

一种影像处理系统及方法,该方法包括如下步骤:从存储装置中获取一张图片;从获取的图片中识别出特定物体;计算该图片中特定物体的最大包围集;对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理;将模糊化处理后的图片保存在存储装置中。利用本发明可以自动识别图片中的特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化。

权利要求书

1: 一种影像处理方法, 其特征在于, 该方法包括如下步骤 : 从存储装置中获取一张图片 ; 从获取的图片中识别出特定物体 ; 计算该图片中特定物体的最大包围集 ; 对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理 ; 及 将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。
2: 如权利要求 1 所述的影像处理方法, 其特征在于, 所述存储装置中的图片由影像摄 取装置获取或从外部电子设备中输入。
3: 如权利要求 1 所述的影像处理方法, 其特征在于, 所述特定物体包括人脸、 车牌和建 筑物门牌。
4: 如权利要求 1 所述的影像处理方法, 其特征在于, 所述步骤对该图片中特定物体的 最大包围集进行模糊化处理是利用影像编码器完成。
5: 如权利要求 1 所述的影像处理方法, 其特征在于, 还包括步骤 : 对该图片中特定物体的最大包围集的周边进行模糊化处理。
6: 一种影像处理系统, 其特征在于, 该系统包括 : 图片获取模块, 用于从存储装置中获取一张图片 ; 物体识别模块, 用于从获取的图片中识别出特定物体 ; 计算模块, 用于计算该图片中特定物体的最大包围集 ; 处理模块, 用于对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理 ; 及 保存模块, 用于将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。
7: 如权利要求 6 所述的影像处理系统, 其特征在于, 所述特定物体包括人脸、 车牌和建 筑物门牌。
8: 如权利要求 6 所述的影像处理系统, 其特征在于, 所述处理模块对该图片中特定物 体的最大包围集进行模糊化处理是利用影像编码器完成。
9: 如权利要求 8 所述的影像处理系统, 其特征在于, 所述影像编码器包含在影像处理 系统中, 或独立于影像处理系统之外。
10: 如权利要求 6 所述的影像处理系统, 其特征在于, 所述处理模块还用于 : 对该图片中特定物体的最大包围集的周边进行模糊化处理。

说明书


影像处理系统及方法

    技术领域 本发明涉及一种影像处理系统及方法, 尤其涉及一种结合物体识别技术的影像处 理系统及方法。
     背景技术 为了保护当事人的隐私, 对于图片中所包含的人脸、 车牌或建筑物门牌等特定物 体, 通常需要进行处理 ( 如进行覆盖 ), 使阅览者无法看到这些特定物体。传统的影像处理 方法采用手动方式进行处理, 当需要处理的图片数量很多时, 无法快速完成处理任务。
     发明内容 鉴于以上内容, 有必要提供一种影像处理系统, 其可结合物体识别技术, 自动识别 图片中的特定物体, 并对该识别出的特定物体进行模糊化。
     鉴于以上内容, 还有必要提供一种影像处理方法, 其可结合物体识别技术, 自动识 别图片中的特定物体, 并对该识别出的特定物体进行模糊化。
     一种影像处理系统, 该系统包括 : 图片获取模块, 用于从存储装置中获取一张图 片; 物体识别模块, 用于从获取的图片中识别出特定物体 ; 计算模块, 用于计算该图片中特 定物体的最大包围集 ; 处理模块, 用于对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理 ; 保存模块, 用于将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。
     一种影像处理方法, 该方法包括如下步骤 : 从存储装置中获取一张图片 ; 从获取 的图片中识别出特定物体 ; 计算该图片中特定物体的最大包围集 ; 对该图片中特定物体的 最大包围集进行模糊化处理 ; 将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。
     相较于现有技术, 所述的影像处理系统及方法, 可以结合物体识别技术, 自动识别 图片中的特定物体, 并对该识别出的特定物体进行模糊化, 提高了影像处理效率。
     附图说明
     图 1 是本发明影像处理系统较佳实施例的系统架构图。
     图 2 是对图片中的特定物体进行模糊化的示意图。
     图 3 是本发明影像处理方法较佳实施例的流程图。 具体实施方式
     如图 1 所示, 是本发明影像处理系统较佳实施例的系统架构图。该影像处理系统 21 运行于主机 2 中, 所述主机 2 与显示设备 1、 影像摄取装置 3 和输入设备 4 相连。该主机 2 包括存储装置 20 和中央处理器 (Central Processing Unit, CPU)23。
     其中, 所述影像摄取装置 3 用于摄取图片 22, 并将摄取的图片 22 传送到主机 2。 在 本实施例中, 所述影像摄取装置 3 为网络摄影机 (IP Camera)。
     所述存储装置 20 可以是主机 2 中的硬盘等, 用于存储所述影像摄取装置 3 所摄取的一张或多张图片 22( 图 1 中仅示出一张图片 )。所述中央处理器 23 用于控制影像处理系 统 21 的执行。
     所述显示设备 1 用于显示影像摄取装置 3 传送给主机 2 的图片 22 等。所述输入 设备 4 可以是键盘和鼠标等, 用于进行数据输入。
     所述影像处理系统 21 用于从存储装置 20 中获取影像摄取装置 3 摄取的图片 22, 从获取的图片 22 中识别出特定物体, 并对该识别出的特定物体进行模糊化处理。其中, 该 影像处理系统 21 包括图片获取模块 210、 物体识别模块 211、 计算模块 212、 处理模块 213 和 保存模块 214。 本发明所称的模块是完成一特定功能的计算机程序段, 比程序更适合于描述 软件在计算机中的执行过程, 因此在本发明以下对软件描述都以模块描述。
     所述图片获取模块 210 用于从存储装置 20 中获取影像摄取装置 3 摄取的图片 22。 在其它实施例中, 所述图片 22 也可以是从外部电子设备 ( 如手机 ) 中输入至存储装置 20。
     所述物体识别模块 211 用于利用物体识别技术, 从获取的图片 22 中识别出特定物 体。 在本实施例中, 所述特定物体包括人脸、 车牌和建筑物门牌等。 举例而言, 如果需要识别 的特定物体为人脸, 所述物体识别模块 211 可以利用肤色理论 ( 如 YCbCr 色彩空间模型 ) 从 获取的图片中识别出脸部, 也可以利用脸部特征样本对比技术 (Face Template Matching) 或其它面部识别技术从获取的图片中识别出脸部。本实施例以肤色理论为例进行说明, 首 先, 物体识别模块 211 利用肤色理论, 根据脸部肤色范围, 将图片中的脸部定位出来。所述 脸部肤色范围的判断公式如下 :
     在上述公式中, P 代表图片 22 中的一个像素点, (x, y) 代表像素点 P 的坐标。在 本实施例中, 如果 P(x, y) 的值等于 1, 则表示当前检测的像素点 P 为脸部肤色, 如果 P(x, y) 的值等于 0, 则表示当前检测的像素点 P 不是脸部肤色。
     将脸部定位出来后, 所述计算模块 212 计算图片 22 中特定物体的最大包围集, 即 将所述特定物体区域的范围限定在一个矩形中。同时, 所述计算模块 212 获取所述特定物 体的最大包围集的坐标位置, 该特定物体的最大包围集的坐标位置将作为图片模糊化处理 的依据。
     所述处理模块 213 用于利用影像编码器 (Codec), 对图片 22 中特定物体的最大包 围集进行模糊化处理。在本实施例中, 影像编码器包含在影像处理系统 21 中。在其它实施 例中, 影像编码器也可以独立于影像处理系统 21 之外, 与其它各式系统结合使用。
     参阅图 2 中的图 2A 所示, 其中, A 代表影像摄取装置 3 摄取的一张图片, B 代表该 图片中特定物体的最大包围集, 即人脸的最大包围集。 参阅图 2 中的图 2B 所示, 其中, B1 代 表模糊化处理后的特定物体的最大包围集。
     在其它实施例中, 所述处理模块 213 还用于对图片 22 中特定物体的最大包围集及 其周边进行模糊化处理, 以便完全覆盖该特定物体。参阅图 2 中的图 2C 所示, 其中, B2 代 表图 2B 中特定物体的最大包围集 B1 及其周边部分。在本实施例中, 所述最大包围集的周 边是指该最大包围集周边设定范围 ( 如 10 毫米 ) 内的区域。
     所述保存模块 214 用于将模糊化处理后的图片保存在存储装置 20 中。
     如图 3 所示, 是本发明影像处理方法较佳实施例的流程图。
     步骤 S1, 图片获取模块 210 从存储装置 20 中获取影像摄取装置 3 摄取的图片 22。 在其它实施例中, 所述图片 22 也可以是从其它电子设备 ( 如手机 ) 中输入至存储装置 20。
     步骤 S2, 物体识别模块 211 利用物体识别技术, 从获取的图片 22 中识别出特定物 体。在本实施例中, 所述特定物体包括人脸、 车牌和建筑物门牌等。
     步骤 S3, 将脸部定位出来后, 计算模块 212 计算图片 22 中特定物体的最大包围集, 即将所述特定物体区域的范围限定在一个矩形中。同时, 所述计算模块 212 获取所述特定 物体的最大包围集的坐标位置, 该特定物体的最大包围集的坐标位置将作为图片模糊化处 理的依据。
     步骤 S4, 处理模块 213 利用影像编码器 (Codec), 对图片 22 中特定物体的最大包 围集进行模糊化处理。在本实施例中, 影像编码器包含在影像处理系统 21 中。在其它实施 例中, 影像编码器也可以独立于影像处理系统 21 之外, 与其它各式系统结合使用。
     在其它实施例中, 所述步骤 S4 也可以为 : 处理模块 213 对图片 22 中特定物体的最 大包围集及其周边进行模糊化处理。
     步骤 S5, 保存模块 214 将模糊化处理后的图片保存在存储装置 20 中。
     最后应说明的是, 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制, 尽管参照 较佳实施例对本发明进行了详细说明, 本领域的普通技术人员应当理解, 可以对本发明的 技术方案进行修改或等同替换, 而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

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资源描述

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1、10申请公布号CN102044064A43申请公布日20110504CN102044064ACN102044064A21申请号200910308749122申请日20091023G06T3/00200601H04N5/26220060171申请人鸿富锦精密工业(深圳)有限公司地址518109广东省深圳市宝安区龙华镇油松第十工业区东环二路2号申请人鸿海精密工业股份有限公司72发明人李后贤李章荣罗治平54发明名称影像处理系统及方法57摘要一种影像处理系统及方法,该方法包括如下步骤从存储装置中获取一张图片;从获取的图片中识别出特定物体;计算该图片中特定物体的最大包围集;对该图片中特定物体的最大包围集。

2、进行模糊化处理;将模糊化处理后的图片保存在存储装置中。利用本发明可以自动识别图片中的特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书3页附图2页CN102044067A1/1页21一种影像处理方法,其特征在于,该方法包括如下步骤从存储装置中获取一张图片;从获取的图片中识别出特定物体;计算该图片中特定物体的最大包围集;对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理;及将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。2如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,所述存储装置中的图片由影像摄取装置获取或从外部电子设备中输入。3如权。

3、利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,所述特定物体包括人脸、车牌和建筑物门牌。4如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,所述步骤对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理是利用影像编码器完成。5如权利要求1所述的影像处理方法,其特征在于,还包括步骤对该图片中特定物体的最大包围集的周边进行模糊化处理。6一种影像处理系统,其特征在于,该系统包括图片获取模块,用于从存储装置中获取一张图片;物体识别模块,用于从获取的图片中识别出特定物体;计算模块,用于计算该图片中特定物体的最大包围集;处理模块,用于对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理;及保存模块,用于将模糊化处理后的图片保存在所述存储。

4、装置中。7如权利要求6所述的影像处理系统,其特征在于,所述特定物体包括人脸、车牌和建筑物门牌。8如权利要求6所述的影像处理系统,其特征在于,所述处理模块对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理是利用影像编码器完成。9如权利要求8所述的影像处理系统,其特征在于,所述影像编码器包含在影像处理系统中,或独立于影像处理系统之外。10如权利要求6所述的影像处理系统,其特征在于,所述处理模块还用于对该图片中特定物体的最大包围集的周边进行模糊化处理。权利要求书CN102044064ACN102044067A1/3页3影像处理系统及方法技术领域0001本发明涉及一种影像处理系统及方法,尤其涉及一种结合物体。

5、识别技术的影像处理系统及方法。背景技术0002为了保护当事人的隐私,对于图片中所包含的人脸、车牌或建筑物门牌等特定物体,通常需要进行处理如进行覆盖,使阅览者无法看到这些特定物体。传统的影像处理方法采用手动方式进行处理,当需要处理的图片数量很多时,无法快速完成处理任务。发明内容0003鉴于以上内容,有必要提供一种影像处理系统,其可结合物体识别技术,自动识别图片中的特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化。0004鉴于以上内容,还有必要提供一种影像处理方法,其可结合物体识别技术,自动识别图片中的特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化。0005一种影像处理系统,该系统包括图片获取模块,用于从存。

6、储装置中获取一张图片;物体识别模块,用于从获取的图片中识别出特定物体;计算模块,用于计算该图片中特定物体的最大包围集;处理模块,用于对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理;保存模块,用于将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。0006一种影像处理方法,该方法包括如下步骤从存储装置中获取一张图片;从获取的图片中识别出特定物体;计算该图片中特定物体的最大包围集;对该图片中特定物体的最大包围集进行模糊化处理;将模糊化处理后的图片保存在所述存储装置中。0007相较于现有技术,所述的影像处理系统及方法,可以结合物体识别技术,自动识别图片中的特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化,提高了影像处。

7、理效率。附图说明0008图1是本发明影像处理系统较佳实施例的系统架构图。0009图2是对图片中的特定物体进行模糊化的示意图。0010图3是本发明影像处理方法较佳实施例的流程图。具体实施方式0011如图1所示,是本发明影像处理系统较佳实施例的系统架构图。该影像处理系统21运行于主机2中,所述主机2与显示设备1、影像摄取装置3和输入设备4相连。该主机2包括存储装置20和中央处理器CENTRALPROCESSINGUNIT,CPU23。0012其中,所述影像摄取装置3用于摄取图片22,并将摄取的图片22传送到主机2。在本实施例中,所述影像摄取装置3为网络摄影机IPCAMERA。0013所述存储装置2。

8、0可以是主机2中的硬盘等,用于存储所述影像摄取装置3所摄取说明书CN102044064ACN102044067A2/3页4的一张或多张图片22图1中仅示出一张图片。所述中央处理器23用于控制影像处理系统21的执行。0014所述显示设备1用于显示影像摄取装置3传送给主机2的图片22等。所述输入设备4可以是键盘和鼠标等,用于进行数据输入。0015所述影像处理系统21用于从存储装置20中获取影像摄取装置3摄取的图片22,从获取的图片22中识别出特定物体,并对该识别出的特定物体进行模糊化处理。其中,该影像处理系统21包括图片获取模块210、物体识别模块211、计算模块212、处理模块213和保存模块2。

9、14。本发明所称的模块是完成一特定功能的计算机程序段,比程序更适合于描述软件在计算机中的执行过程,因此在本发明以下对软件描述都以模块描述。0016所述图片获取模块210用于从存储装置20中获取影像摄取装置3摄取的图片22。在其它实施例中,所述图片22也可以是从外部电子设备如手机中输入至存储装置20。0017所述物体识别模块211用于利用物体识别技术,从获取的图片22中识别出特定物体。在本实施例中,所述特定物体包括人脸、车牌和建筑物门牌等。举例而言,如果需要识别的特定物体为人脸,所述物体识别模块211可以利用肤色理论如YCBCR色彩空间模型从获取的图片中识别出脸部,也可以利用脸部特征样本对比技术。

10、FACETEMPLATEMATCHING或其它面部识别技术从获取的图片中识别出脸部。本实施例以肤色理论为例进行说明,首先,物体识别模块211利用肤色理论,根据脸部肤色范围,将图片中的脸部定位出来。所述脸部肤色范围的判断公式如下00180019在上述公式中,P代表图片22中的一个像素点,X,Y代表像素点P的坐标。在本实施例中,如果PX,Y的值等于1,则表示当前检测的像素点P为脸部肤色,如果PX,Y的值等于0,则表示当前检测的像素点P不是脸部肤色。0020将脸部定位出来后,所述计算模块212计算图片22中特定物体的最大包围集,即将所述特定物体区域的范围限定在一个矩形中。同时,所述计算模块212获取。

11、所述特定物体的最大包围集的坐标位置,该特定物体的最大包围集的坐标位置将作为图片模糊化处理的依据。0021所述处理模块213用于利用影像编码器CODEC,对图片22中特定物体的最大包围集进行模糊化处理。在本实施例中,影像编码器包含在影像处理系统21中。在其它实施例中,影像编码器也可以独立于影像处理系统21之外,与其它各式系统结合使用。0022参阅图2中的图2A所示,其中,A代表影像摄取装置3摄取的一张图片,B代表该图片中特定物体的最大包围集,即人脸的最大包围集。参阅图2中的图2B所示,其中,B1代表模糊化处理后的特定物体的最大包围集。0023在其它实施例中,所述处理模块213还用于对图片22中特。

12、定物体的最大包围集及其周边进行模糊化处理,以便完全覆盖该特定物体。参阅图2中的图2C所示,其中,B2代表图2B中特定物体的最大包围集B1及其周边部分。在本实施例中,所述最大包围集的周边是指该最大包围集周边设定范围如10毫米内的区域。0024所述保存模块214用于将模糊化处理后的图片保存在存储装置20中。0025如图3所示,是本发明影像处理方法较佳实施例的流程图。说明书CN102044064ACN102044067A3/3页50026步骤S1,图片获取模块210从存储装置20中获取影像摄取装置3摄取的图片22。在其它实施例中,所述图片22也可以是从其它电子设备如手机中输入至存储装置20。0027。

13、步骤S2,物体识别模块211利用物体识别技术,从获取的图片22中识别出特定物体。在本实施例中,所述特定物体包括人脸、车牌和建筑物门牌等。0028步骤S3,将脸部定位出来后,计算模块212计算图片22中特定物体的最大包围集,即将所述特定物体区域的范围限定在一个矩形中。同时,所述计算模块212获取所述特定物体的最大包围集的坐标位置,该特定物体的最大包围集的坐标位置将作为图片模糊化处理的依据。0029步骤S4,处理模块213利用影像编码器CODEC,对图片22中特定物体的最大包围集进行模糊化处理。在本实施例中,影像编码器包含在影像处理系统21中。在其它实施例中,影像编码器也可以独立于影像处理系统21。

14、之外,与其它各式系统结合使用。0030在其它实施例中,所述步骤S4也可以为处理模块213对图片22中特定物体的最大包围集及其周边进行模糊化处理。0031步骤S5,保存模块214将模糊化处理后的图片保存在存储装置20中。0032最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。说明书CN102044064ACN102044067A1/2页6图1说明书附图CN102044064ACN102044067A2/2页7图2图3说明书附图CN102044064A。

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