專利名稱：數(shù)字圖像的紅眼處理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種數(shù)字圖像處理方法，特別是涉及一種數(shù)字圖像中的紅眼處理方法。
背景技術(shù)：
隨著數(shù)碼產(chǎn)品在家庭、辦公領(lǐng)域的普及，數(shù)字圖像處理技術(shù)已經(jīng)在人們?nèi)粘９ぷ魃钪械玫搅藦V泛的應(yīng)用。我們?cè)谟脭?shù)碼相機(jī)拍照時(shí)，有時(shí)人和動(dòng)物的眼睛就會(huì)變成紅色，這就是俗稱的“紅眼”?！凹t眼”是指在用閃光燈拍攝人或動(dòng)物的特寫時(shí)，在照片上的瞳孔呈現(xiàn)紅色斑點(diǎn)的現(xiàn)象。通常在比較暗的環(huán)境中，人或動(dòng)物瞳孔會(huì)放大，此時(shí)，如果閃光燈的光軸和相機(jī)鏡頭的光軸比較近，強(qiáng)烈的閃光燈光線會(huì)通過眼底反射到鏡頭，眼底有豐富的毛細(xì)血管，這些血管是紅色的，因此就形成了紅色的光斑。
隨著數(shù)碼相機(jī)機(jī)身日益緊湊，閃光燈和鏡頭的距離也在減小，因?yàn)樾⌒拖鄼C(jī)和數(shù)碼相機(jī)在設(shè)計(jì)上，較著重于考慮輕薄短小、攜帶方便等方面，設(shè)計(jì)時(shí)鏡頭與閃光燈常常靠得很近，因此紅眼現(xiàn)象也越來越嚴(yán)重。
盡管現(xiàn)在部分先進(jìn)相機(jī)有了紅眼減少模式，但是在數(shù)字元圖像中這個(gè)問題依然比較普遍。一般相機(jī)的消除紅眼功能主要是通過閃光燈的預(yù)閃，促使瞳孔做某種程度的收縮，以減小反射回來的紅光。在實(shí)務(wù)上，這種方法可以減少的紅眼現(xiàn)象還是極其有限，并非真的可以消除或避免掉拍攝結(jié)果中出現(xiàn)紅眼。
市場(chǎng)上也有很多商業(yè)軟件可以從圖像中消除紅眼，其主張?jiān)诤笃谶M(jìn)行紅眼消除。具體的處理方法都需要用戶手動(dòng)調(diào)節(jié)找到紅眼，然后判斷瞳孔的顏色，進(jìn)而對(duì)紅色區(qū)域進(jìn)行覆蓋。這種方法通常需要多次調(diào)整，其速度較慢，也比較耗費(fèi)人力，特別是需要處理數(shù)量較多的圖像時(shí)，相應(yīng)的處理效率也比較低。
也有利用軟件自動(dòng)消除紅眼的方式，與手動(dòng)調(diào)節(jié)相比較，這種方式更為方便，不需要用戶干涉。但是其是通過用橢圓或是近似面部模型在膚色區(qū)域中找到人臉，在整個(gè)人臉的范圍內(nèi)搜索紅點(diǎn)，搜索的面積比較大，不但搜索速度相對(duì)較慢，而且搜索的準(zhǔn)確度不高，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)報(bào)、漏報(bào)的情況，使圖像的處理結(jié)果不夠精確。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提出一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，它能夠普遍適用于各種復(fù)雜情況而且準(zhǔn)確率很高的紅眼消除方法，能夠自動(dòng)地定位并修復(fù)紅眼，而無需人工干涉，并且能夠準(zhǔn)確地將紅眼定位。
為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明揭露一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，首先檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，然后提取該膚色區(qū)域中的所有邊界，再檢測(cè)該膚色區(qū)域內(nèi)與眼瞼二次曲線匹配的邊界，以確定眼瞼區(qū)域，最后檢測(cè)該眼瞼區(qū)域內(nèi)的紅色像素并將其填充。
本發(fā)明揭露一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，是在該膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域，提取該人臉區(qū)域中的所有邊界，再將人臉區(qū)域內(nèi)的邊界與眼瞼二次曲線匹配以確定眼瞼區(qū)域，最后檢測(cè)該眼瞼區(qū)域內(nèi)的紅色像素并將其填充。
本發(fā)明揭露一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，首先檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，然后提取該膚色區(qū)域中的所有邊界，以確定眼瞼區(qū)域，在該眼瞼區(qū)域內(nèi)，檢測(cè)與虹膜二次曲線匹配的邊界，以確定虹膜區(qū)域，在該虹膜區(qū)域內(nèi)檢測(cè)并填充紅眼。
本發(fā)明揭露一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，首先檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，然后在該膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域，在檢測(cè)到的人臉區(qū)域內(nèi)提取所有邊界，檢測(cè)該人臉區(qū)域內(nèi)與眼瞼二次曲線匹配的邊界，以確定眼瞼區(qū)域，在眼瞼區(qū)域內(nèi)，檢測(cè)與虹膜二次曲線匹配的邊界，以確定虹膜區(qū)域，最后檢測(cè)該虹膜區(qū)域內(nèi)的紅色像素并將其填充。
根據(jù)本發(fā)明揭露的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，通過在膚色區(qū)域以及人臉區(qū)域內(nèi)檢測(cè)眼瞼區(qū)域，可以在很大程度上減小紅眼檢測(cè)的搜索范圍，降低誤報(bào)率，進(jìn)而大大提高紅眼檢測(cè)的整體性能。通過二次曲線進(jìn)行匹配進(jìn)而找到眼瞼區(qū)域以及虹膜區(qū)域，從而在更有效的區(qū)域內(nèi)檢測(cè)紅眼，使紅眼的定位更加精確，同時(shí)也縮小了檢測(cè)范圍，提高了檢測(cè)速度。對(duì)于提高紅眼處理的正確率、降低誤報(bào)率都有很大的幫助。
有關(guān)本發(fā)明的詳細(xì)內(nèi)容及技術(shù)，茲配合


如下

圖1是紅眼位置的示意圖；圖2是本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第一實(shí)施例的流程圖；圖3是本發(fā)明提取的膚色區(qū)域示意圖；圖4是本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第二實(shí)施例的流程圖；圖5是本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第三實(shí)施例的流程圖；及圖6是本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第四實(shí)施例的流程圖。
具體實(shí)施例方式
下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
請(qǐng)參照?qǐng)D1，該圖為紅眼位置的示意圖。由于視網(wǎng)膜上的血管對(duì)閃光燈的發(fā)射使得紅眼現(xiàn)象對(duì)整張照片的美觀造成嚴(yán)重影響，數(shù)字圖像中的紅眼經(jīng)常出現(xiàn)在20所示的位置，這都是完美的照片上所不愿意看到的。
數(shù)字化的圖像輸入計(jì)算機(jī)以后，就可以發(fā)揮計(jì)算機(jī)的圖像處理優(yōu)勢(shì)了。紅眼消除最重要的部分就是搜索速度、紅眼識(shí)別的準(zhǔn)確程度以及紅眼顏色的覆蓋。根據(jù)本發(fā)明提供的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，請(qǐng)參見圖2，該圖是為本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第一實(shí)施例的流程圖。在對(duì)數(shù)字圖像中的紅眼進(jìn)行處理的過程中，最重要也最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)就是對(duì)紅眼進(jìn)行定位，在輸入的圖像中檢測(cè)出紅眼的位置。我們所要檢測(cè)的對(duì)象大多是由圖像捕捉設(shè)備所采集的數(shù)字圖像，所以采集條件特別是光照條件以及背景圖案等都會(huì)影響我們對(duì)紅眼的檢測(cè)。對(duì)紅眼進(jìn)行定位首要的就是要進(jìn)行膚色判斷，即，首先在步驟210中，檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域。由膚色像素構(gòu)成的連續(xù)的閉合區(qū)域稱之為膚色區(qū)域。本發(fā)明中檢測(cè)膚色區(qū)域是在HIS格式下完成的，HSI格式反映了人類觀察色彩的方式，同時(shí)也有利于圖像處理。在對(duì)色彩信息的利用中，這種格式的優(yōu)點(diǎn)在于它將亮度(I)與反映色彩本質(zhì)特性的兩個(gè)參數(shù)——色度(H)和飽和度(S)分開。在HIS格式中檢測(cè)膚色區(qū)域。根據(jù)圖像中像素點(diǎn)的HIS的值，來判斷該像素是否為膚色像素。其中黃種人的膚色范圍為24＜H＜40；
0.2*255＜S＜0.6*255；I＞0.5*255。
因此就可以根據(jù)上述范圍將圖像中膚色像素標(biāo)記出來，請(qǐng)參見圖3，該圖為檢測(cè)到的膚色區(qū)域的示意圖，該圖所示的即為經(jīng)過檢測(cè)后標(biāo)記出來的膚色區(qū)域。然后，對(duì)該膚色區(qū)域進(jìn)行處理，進(jìn)而在該膚色區(qū)域中找到眼睛的輪廓，也就是眼瞼區(qū)域，從而在該眼瞼區(qū)域中搜索紅點(diǎn)，使搜索的面積大大減小。確定眼瞼區(qū)域就需要提取該膚色區(qū)域中的邊界，即步驟220，利用這些物體邊界，就可以分割出一個(gè)一個(gè)的物體。邊界就是圖像中界線，其可以劃分出差別較大的像素。膚色中的邊界可以在灰度圖像中提取，先將其變換為灰度圖像，然后計(jì)算該灰度圖像的梯度，再比較圖像中相鄰兩行像素的梯度值，如果該梯度值大于一梯度門限制，則將其標(biāo)記為邊界，這里的梯度門限制為10，也就是說將相鄰兩行像素的梯度值大于10的像素標(biāo)記為邊界。同樣，也可以通過邊緣檢測(cè)技術(shù)找到邊界。邊緣檢測(cè)技術(shù)就是將圖像中的像素與其周圍8個(gè)方向的相鄰像素進(jìn)行比較，如果該像素與其相鄰像素的差別很大，則將其標(biāo)記為邊緣。找出的邊界可能相互連接，也可能只是一些孤立的線段，由于眼瞼都是承拋物線形狀，因此，在步驟230中，將找到的邊界與眼瞼二次曲線進(jìn)行匹配，該眼瞼二次曲線的解析式為Y＝aX2+bX+c，由解析式可以得出，該眼瞼二次曲線是關(guān)于X軸對(duì)稱的拋物線，其中，當(dāng)0.01＜-a＜0.05時(shí)，該二次曲線為上眼瞼二次曲線；當(dāng)0.01＜a＜0.05時(shí)，該二次曲線為下眼瞼二次曲線。找到兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)于上下眼瞼二次曲線的邊界，由這兩個(gè)邊界所圍成的區(qū)域就可能是眼瞼區(qū)域，但是如果這兩條二次曲線的頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)如果相差較遠(yuǎn)，那么找到的曲線可能就不是眼瞼輪廓，因此還要判斷上下眼瞼二次曲線中頂點(diǎn)橫坐標(biāo)的差，如果該頂點(diǎn)橫坐標(biāo)的差小于一頂點(diǎn)基準(zhǔn)值，則找到的二次曲線所圍成的區(qū)域就可以認(rèn)為是眼瞼區(qū)域。這里頂點(diǎn)基準(zhǔn)值為4。在RGB彩色區(qū)域中，R值代表紅色，所述紅點(diǎn)就是指R值對(duì)于G值，并且R值大于B值的像素點(diǎn)。因此此時(shí)需要將圖像由HIS格式轉(zhuǎn)換為RGB格式，檢測(cè)出紅色像素，然后將紅眼區(qū)域填充，步驟240，具體的填充方法是將所有的紅眼都通過灰色填充，即將紅點(diǎn)由彩色圖像變?yōu)榛叶葓D像，從而消除圖像中的紅眼。
請(qǐng)參見圖4，該圖為本發(fā)明的數(shù)字圖像的紅眼處理方法的第二實(shí)施例的流程圖。首先，在步驟410，檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，其也是通過判斷HIS的值的范圍來確定膚色區(qū)域，然后，在步驟420，在膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域，，在圖像中，人臉區(qū)域通常都是膚色區(qū)域中面積較大的區(qū)域。人臉區(qū)域是通過計(jì)算該膚色區(qū)域的像素個(gè)數(shù)以及像素行數(shù)，將該像素個(gè)數(shù)大于一像素個(gè)數(shù)基準(zhǔn)值，并且該像素行數(shù)大于一像素行數(shù)基準(zhǔn)值的像素所圍成的閉合區(qū)域標(biāo)記為人臉區(qū)域。通常像素個(gè)數(shù)大于5000，并像素行數(shù)大于100的區(qū)域即為人臉區(qū)域。通過確定人臉區(qū)域，就可以過濾掉不可能的膚色區(qū)域，這部分區(qū)域的像素點(diǎn)比較少，例如手部區(qū)域等，從而在人臉區(qū)域內(nèi)檢測(cè)眼瞼，相應(yīng)的縮小了檢測(cè)范圍。接下來，在步驟430，提取人臉區(qū)域中的所有邊界，可以通過判讀灰度圖像的梯度的方法標(biāo)記邊界，也可以通過邊緣檢測(cè)的方法提取邊界。然后將該人臉區(qū)域內(nèi)的邊界與眼瞼二次曲線匹配，找到上下眼瞼二次曲線，然后判斷上下眼瞼二次曲線中頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差，如果該頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差小于一頂點(diǎn)基準(zhǔn)值4，則找到的二次曲線所圍成的區(qū)域就可以認(rèn)為是眼瞼區(qū)域，步驟440。找到眼瞼區(qū)域后，就可以在眼瞼區(qū)域內(nèi)檢測(cè)的紅色像素，進(jìn)而將其填充，步驟450。
請(qǐng)參見圖5，該圖是為本發(fā)明第三實(shí)施例的流程圖。首先，在步驟510，檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，其也是通過判斷HIS的值的范圍來確定膚色區(qū)域，然后提取膚色區(qū)域中的所有邊界，在步驟520，可以通過判讀灰度圖像的梯度的方法標(biāo)記邊界，也可以通過邊緣檢測(cè)的方法提取邊界。接下來檢測(cè)整個(gè)膚色區(qū)域內(nèi)與眼瞼二次曲線匹配的邊界，找到兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)于上下眼瞼二次曲線的邊界，然后判斷上下眼瞼二次曲線中頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差，如果該頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差小于一頂點(diǎn)基準(zhǔn)值4，則找到的二次曲線所圍成的區(qū)域就可以認(rèn)為是眼瞼區(qū)域。這樣就確定了眼瞼區(qū)域，步驟530。再將找到的邊界與眼瞼二次曲線進(jìn)行匹配，二次曲線的解析式為Y＝aX2+bX+c，其中，當(dāng)0.01＜-a＜0.05時(shí)，該二次曲線為上眼瞼二次曲線；當(dāng)0.01＜a＜0.05時(shí)，該二次曲線為下眼瞼二次曲線。找到兩個(gè)相對(duì)應(yīng)的上下眼瞼就可以確定眼瞼區(qū)域。在眼瞼區(qū)域中更包含有虹膜區(qū)域，虹膜是瞳孔周圍含有色素的環(huán)形薄膜，它的功能是調(diào)節(jié)瞳孔大小，是瞳孔與鞏膜間的環(huán)形可視部分，其形狀可以認(rèn)為是由左右兩個(gè)拋物線組成。紅眼中的紅色像素都集中在虹膜區(qū)域內(nèi)，如果進(jìn)而找到虹膜區(qū)域，在虹膜區(qū)域內(nèi)檢測(cè)紅點(diǎn)，會(huì)使紅點(diǎn)的定位更加精確。因此，接下來就是要確定虹膜區(qū)域。確定虹膜區(qū)域時(shí)，同樣需要利用眼瞼區(qū)域內(nèi)的邊界，與眼瞼區(qū)域不同的是虹膜區(qū)域是由兩條關(guān)于Y軸對(duì)稱拋物線構(gòu)成的。虹膜二次曲線的表達(dá)式為
X＝aY2+bY+c其中，當(dāng)a＞0時(shí)，為左虹膜二次曲線；當(dāng)a＜0時(shí)，為右虹膜二次曲線。因此將眼瞼區(qū)域內(nèi)的邊界與虹膜二次曲線匹配(步驟540)，找到兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)于左右虹膜二次曲線的兩個(gè)邊界，由這兩個(gè)邊界所圍成的區(qū)域即為虹膜區(qū)域。找到虹膜區(qū)域后，就可以在虹膜區(qū)域內(nèi)檢測(cè)的紅色像素，進(jìn)而將其填充，步驟550。
請(qǐng)參見圖6，該圖為本發(fā)明第四實(shí)施例的流程圖。首先，在步驟610，檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域。然后在該膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域，即執(zhí)行步驟620，再提取該人臉區(qū)域中的所有邊界，步驟630，檢測(cè)該人臉區(qū)域內(nèi)與眼瞼二次曲線匹配的邊界，找到兩個(gè)分別對(duì)應(yīng)于上下眼瞼二次曲線的邊界，然后判斷上下眼瞼二次曲線中頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差，如果該頂點(diǎn)橫坐標(biāo)之差小于一頂點(diǎn)基準(zhǔn)值，則找到的二次曲線所圍成的區(qū)域就可以認(rèn)為是眼瞼區(qū)域，步驟640，在本實(shí)施例中，該頂點(diǎn)基準(zhǔn)值為4。在步驟650中，進(jìn)一步檢測(cè)該眼瞼區(qū)域內(nèi)與虹膜二次曲線匹配的邊界，以確定虹膜區(qū)域，這樣，在最后的步驟660，檢測(cè)該虹膜區(qū)域內(nèi)的紅色像素并將其填充。本實(shí)施例既包含有檢測(cè)人臉區(qū)域，同時(shí)也包含檢測(cè)虹膜區(qū)域，因此與其它實(shí)施例相比較，其對(duì)紅眼的定位最為精確。
雖然本發(fā)明以前述的較佳實(shí)施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何本領(lǐng)域普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作些相應(yīng)更動(dòng)與潤(rùn)飾，因此本發(fā)明的專利保護(hù)范圍須視本發(fā)明權(quán)利要求書所要求保護(hù)的范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，包括如下步驟檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域；提取該膚色區(qū)域中的所有邊界；檢測(cè)該膚色區(qū)域內(nèi)與眼瞼二次曲線匹配的邊界，以確定眼瞼區(qū)域；及檢測(cè)該眼瞼區(qū)域內(nèi)的紅色像素并將其填充。
2.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域的步驟，更包括如下步驟將圖像轉(zhuǎn)化為HIS格式；將HIS值在膚色范圍的像素標(biāo)記為膚色像素；及將該膚色像素組成的連續(xù)區(qū)域標(biāo)記為膚色區(qū)域。
3.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述提取該膚色區(qū)域中的所有邊界的步驟，更包括如下步驟將該膚色區(qū)域轉(zhuǎn)換為灰度圖像；計(jì)算該灰度圖像的梯度；比較圖像中相鄰兩行像素的梯度值；及將該梯度值的差大于一梯度基準(zhǔn)值的像素標(biāo)記為邊界。
4.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述提取該膚色區(qū)域中的所有邊界的步驟，是將檢測(cè)到的邊緣標(biāo)記為邊界。
5.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，提取該膚色區(qū)域中的所有邊界的步驟更包括在該膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域；及提取該人臉區(qū)域中的所有邊界。
6.如權(quán)利要求5所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述在該膚色區(qū)域中檢測(cè)人臉區(qū)域的步驟，更包括如下步驟計(jì)算該膚色區(qū)域的像素個(gè)數(shù)以及像素行數(shù)；及將該像素個(gè)數(shù)大于一像素個(gè)數(shù)基準(zhǔn)值，并且該像素行數(shù)大于一像素行數(shù)基準(zhǔn)值的像素所圍成的閉合區(qū)域標(biāo)記為人臉區(qū)域。
7.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，確定眼瞼區(qū)域的步驟，更包括如下步驟根據(jù)二次曲線表達(dá)式分別確定上、下眼瞼二次曲線；計(jì)算上下眼瞼二次曲線中頂點(diǎn)橫坐標(biāo)的差；及若該差小于一頂點(diǎn)基準(zhǔn)值，則該上、下眼瞼二次曲線圍成的區(qū)域即為眼睛區(qū)域。
8.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述眼瞼二次曲線的表達(dá)式為Y＝aX2+bX+c其中，當(dāng)0.01＜-a＜0.05時(shí)，該二次曲線為上眼瞼二次曲線；當(dāng)0.01＜a＜0.05時(shí)，該二次曲線為下眼瞼二次曲線。
9.如權(quán)利要求1所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，更包括檢測(cè)該眼瞼區(qū)域內(nèi)與虹膜二次曲線匹配的邊界，以確定虹膜區(qū)域的步驟。
10.如權(quán)利要求9所述的數(shù)字圖像的紅眼處理方法，其特征在于，所述虹膜二次曲線的表達(dá)式為X＝aY2+bY+c其中，當(dāng)a＞0時(shí)，為左虹膜二次曲線；當(dāng)a＜0時(shí)，為右虹膜二次曲線。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種數(shù)字圖像的紅眼處理方法，首先檢測(cè)圖像中的膚色區(qū)域，然后提取膚色區(qū)域中的所有邊界，將提取的邊界與眼瞼二次曲線匹配，從而確定眼瞼區(qū)域，然后在眼瞼區(qū)域內(nèi)檢測(cè)并填充紅點(diǎn)，通過二次曲線與邊界進(jìn)行匹配從而找到眼瞼區(qū)域以及虹膜區(qū)域，使紅眼的定位更加精確，同時(shí)也提高了處理速度。該方法能夠在各種復(fù)雜情況下消除紅眼，自動(dòng)定位修復(fù)紅眼，且不需人工干涉，并且能夠準(zhǔn)確地將紅眼定位。
文檔編號(hào)G06T7/60GK1567377SQ03148118
公開日2005年1月19日 申請(qǐng)日期2003年7月2日 優(yōu)先權(quán)日2003年7月2日
發(fā)明者吳尚云 申請(qǐng)人:德鑫科技股份有限公司