本發(fā)明涉及一種電子裝置的管理技術(shù)，尤其涉及一種電子裝置的屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

現(xiàn)在生活中，電子產(chǎn)品如手機、平板電腦的使用越來越普遍，小到幾歲兒童都會使用其玩游戲、看電影等。然而，不正當(dāng)使用電子產(chǎn)品，例如屏幕亮度太亮?xí)r使用電子產(chǎn)品則容易導(dǎo)致用眼疲勞，視力下降等問題。

此外，藍光即波長處于400nm-480nm之間具有相對較高能量的光線，大量存在于電子產(chǎn)品如電腦、手機的顯示屏、熒光燈等的光線中。該波長內(nèi)的藍光嚴重威脅我們的眼底健康，很可能造成視力下降、白內(nèi)障、失明等不同程度的眼疾。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)，可根據(jù)用戶的眼睛狀況自動調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕。

鑒于以上內(nèi)容，還有必要提供一種屏幕調(diào)節(jié)方法，可根據(jù)用戶的眼睛狀況自動調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕。

鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種電子裝置，可根據(jù)用戶的眼睛狀況自動調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕。

所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)包括：

采集模塊，用于采集用戶的瞳孔圖像；

分析模塊，用于對所采集的瞳孔圖像進行處理及分析，從而判斷用戶的眼睛狀況；及

處理模塊，用于根據(jù)用戶的眼睛狀況調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕的rgb比例。

所述屏幕調(diào)節(jié)方法方法包括：

采集用戶的瞳孔圖像；

對所采集的瞳孔圖像進行處理及分析，從而判斷用戶的眼睛狀況；及

根據(jù)用戶的眼睛狀況調(diào)節(jié)所述電子裝置的屏幕的rgb比例。

可選的，該方法利用高對比度與低亮度的圖像處理方式，結(jié)合灰階度分析及色度差異分析來判斷所述用戶的眼睛狀況。

可選的，該方法于判斷得出所述用戶的眼睛患有眼疾時，調(diào)低藍色通道值。

可選的，該方法還包括步驟：當(dāng)判斷得出所述用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡時，記錄一個用戶佩戴隱形眼鏡的起始時間；

基于所述起始時間，計算用戶佩戴隱形眼鏡的時長；及

當(dāng)用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到指定時長時，作出一個提示。

可選的，該方法還包括步驟：從所述瞳孔圖像中分析出用戶瞳孔的直徑；及根據(jù)所述瞳孔的直徑調(diào)整所述屏幕的背光亮度。

可選的，該方法還包括步驟：實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像；

對所采集的用戶的眼部區(qū)域的圖像進行分析，識別出用戶的眼部區(qū)域的動作；及

根據(jù)所述用戶的眼部區(qū)域的動作進一步調(diào)節(jié)所述屏幕。

可選的，該方法通過調(diào)節(jié)所述屏幕的背光亮度及/或所述屏幕的rgb比例來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕。

可選的，該方法還包括步驟：實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像；

計算所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率；

當(dāng)所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率大于一個預(yù)設(shè)值時，確定用戶用眼疲勞；及

當(dāng)確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置的運行。

可選的，該方法于確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置的屏幕進入睡眠狀態(tài)，并于睡眠時長達到預(yù)定時長時，將該屏幕從睡眠狀態(tài)中喚醒。

所述電子裝置包括：

存儲器；

一個或多個處理器；

以及多個模塊，所述多個模塊被存儲在所述存儲器中并被配置成由所述一個或多個處理器執(zhí)行，所述一個或多個模塊包括：

采集模塊，用于采集用戶的瞳孔圖像；

分析模塊，用于對所采集的瞳孔圖像進行處理及分析，從而判斷用戶的眼睛狀況；及

處理模塊，用于根據(jù)用戶的眼睛狀況調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕的rgb比例。

可選地，所述分析模塊利用高對比度與低亮度的圖像處理方式，結(jié)合灰階度分析及色度差異分析來判斷所述用戶的眼睛狀況。

可選地，所述處理模塊，還用于當(dāng)判斷得出所述用戶的眼睛患有眼 疾時，調(diào)低藍色通道值。

可選地，所述處理模塊，還用于計算用戶佩戴隱形眼鏡的時長；及

所述處理模塊，還用于當(dāng)用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到指定時長時，作出一個提示。

可選地，所述分析模塊，還用于從所述瞳孔圖像中分析出用戶瞳孔的直徑；及

所述處理模塊，還用于根據(jù)所述瞳孔的直徑調(diào)整所述屏幕的背光亮度。

可選地，所述采集模塊，還用于實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像；

所述分析模塊，還用于對所采集的用戶的眼部區(qū)域的圖像進行分析，識別出用戶的眼部區(qū)域的動作；及

所述處理模塊，還用于根據(jù)所述用戶的眼部區(qū)域的動作進一步調(diào)節(jié)所述屏幕。

可選地，所述處理模塊通過調(diào)節(jié)所述屏幕的背光亮度及/或所述屏幕的rgb比例來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕。

可選地，所述采集模塊，還用于實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像；

所述分析模塊，還用于計算所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率；

所述分析模塊，還用于當(dāng)所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率大于一個預(yù)設(shè)值時，確定用戶用眼疲勞；及

所述處理模塊，還用于當(dāng)確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置的運行。

可選地，所述處理模塊控制所述電子裝置的運行的操作包括：

于確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置的屏幕進入睡眠狀態(tài)； 及

于睡眠時長達到預(yù)定時長時，將該屏幕從睡眠狀態(tài)中喚醒。

相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)及方法，可根據(jù)用戶的眼睛狀況自動調(diào)節(jié)電子裝置的屏幕。

附圖說明

圖1是本發(fā)明屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)較佳實施例的應(yīng)用環(huán)境圖。

圖2是本發(fā)明屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)較佳實施例的功能模塊圖。

圖3a-3d舉例說明識別用戶的眼睛狀況。

圖4是本發(fā)明屏幕調(diào)節(jié)方法較佳實施例的流程圖。

圖5是本發(fā)明進一步調(diào)節(jié)屏幕的方法較佳實施例的流程圖。

主要元件符號說明

如下具體實施方式將結(jié)合上述附圖進一步說明本發(fā)明。

具體實施方式

參閱圖1所示，是本發(fā)明屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)較佳實施例的應(yīng)用環(huán)境圖。在本實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10安裝并運行于電子裝置1中，用于根據(jù)用戶的眼睛狀況自動調(diào)節(jié)所述電子裝置1的屏幕11。所述電子裝置1還包括，但不僅限于，圖像采集單元12、存儲器13及處理器14。所述電子裝置1可以為手機、平板電腦、個人數(shù)字助理、智能電視等設(shè)備。

本實施例中，所述圖像采集單元12可以為人臉掃描儀或攝像頭，可用于對用戶隨時進行拍照。在一個實施例中，所述圖像采集單元12可以內(nèi)置于所述電子裝置1中。例如，該圖像采集單元12可以為所述電子裝置1的前置圖像采集單元。在其他實施例中，所述圖像采集單元12也可以外接于所述電子裝置1，例如該圖像采集單元12可以利用usb線與所述電子裝置1建立通訊連接。

本實施例中，所述存儲器13可以用于存儲所述電子裝置1的各類數(shù)據(jù)，例如該存儲器13可以用于存儲所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10的程序代碼。在一個實施例中，所述存儲器13可以是電子裝置1本身的內(nèi)存，也可以是外部存儲卡，例如sd卡(securedigitalcard，安全數(shù)字卡)等。

在本實施例中，所述的屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10可以被分割成一個或多個模塊，所述一個或多個模塊存儲在所述存儲器13中，并由一個或多個處理器(例如處理器14)執(zhí)行，以實現(xiàn)本發(fā)明所提供的功能。參閱圖2所示，本實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10可以分割成采集模塊101、分析模塊 102及處理模塊103。本發(fā)明所稱的模塊是能夠完成一特定功能的程序段，比程序更適合用于描述軟件在電子裝置1中的執(zhí)行過程，關(guān)于各模塊的詳細功能將在下面作具體描述。

所述采集模塊101用于采集使用電子裝置1的用戶的瞳孔圖像。

具體地，所述采集模塊101可以利用所述圖像采集單元12對用戶拍攝圖像。所述采集模塊101可以利用預(yù)設(shè)的人臉識別法從所拍攝的圖像中識別出人臉區(qū)域。所述采集模塊101進一步利用預(yù)設(shè)的眼部識別法從所述人臉區(qū)域識別出眼部區(qū)域。在一個實施例中，所述眼部區(qū)域包括眉毛部位和眼睛部位。所述采集模塊101進一步從所述眼部區(qū)域定位出瞳孔區(qū)域，截取該瞳孔區(qū)域的圖像即可獲得所述瞳孔圖像。

本實施例中，所述預(yù)設(shè)的人臉識別法包括，但不限于，人臉參考模板法或膚色模型法，所述預(yù)設(shè)的眼部識別法包括，但不限于，霍夫變換法或變形模板法。所述采集模塊101將所述眼部區(qū)域中，與預(yù)設(shè)的瞳孔模塊相匹配的區(qū)域確定為瞳孔區(qū)域。

所述分析模塊102用于對所采集的瞳孔圖像進行處理及分析，從而判斷用戶的眼睛狀況。

在一個實施例中，所述分析模塊102利用高對比度與低亮度的圖像處理方式，結(jié)合灰階度分析及色度差異分析來判斷用戶的眼睛狀況，如用戶的眼睛是否正常或患有眼疾，用戶的眼睛是否佩戴了隱形眼鏡等。

例如，參閱圖3a所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的中間部位21的灰階度屬于第一指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定所述用戶的眼睛患有眼疾即白內(nèi)障。

又如，參閱圖3b所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述中間部位21的灰階度屬于第二指定范圍例如趨近于0時，所述分析模塊102可以 判定用戶的眼睛正常，即沒有患眼疾。

再如，參閱圖3c所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的旁邊22的紅色色度(即r色度)屬于第三指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定用戶的眼睛患有眼疾即紅眼癥。

此外，參閱圖3d所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的整體部位的藍色色度(即b色度)屬于第四指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡。

所述處理模塊103根據(jù)用戶的眼睛狀況調(diào)節(jié)所述電子裝置1的屏幕11。

在一個實施例中，所述處理模塊103通過調(diào)節(jié)所述屏幕11的rgb比例來調(diào)節(jié)該屏幕11。所述rgb比例即為紅(r)、綠(g)、藍(b)三個顏色通道值的比例。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定用戶的眼睛患有眼疾如白內(nèi)障、紅眼癥時，所述處理模塊103調(diào)低藍色通道值，從而使得用戶的眼睛看屏幕11時更加舒適。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡時，所述處理模塊103記錄一個用戶佩戴隱形眼鏡的起始時間。所述處理模塊103基于所述起始時間，計算用戶佩戴隱形眼鏡的時長。當(dāng)用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到指定時長時，所述處理模塊103作出一個提示以提醒用戶。例如，在所述屏幕11上顯示一條提示信息或發(fā)出一個指定的警示音效，從而避免用戶佩戴隱形眼鏡時長過長而造成對眼睛的不良影響。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定得出用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡時，所述處理模塊103讀取所述電子裝置1的當(dāng)前時間，并將 所述電子裝置1的當(dāng)前時間記錄為所述起始時間。在其他實施例中，所述處理模塊103也可以提供一個設(shè)置界面，供用戶自行設(shè)置所述起始時間。

在一個實施例中，從所述起始時間開始，若所述采集模塊101在所述指定時長內(nèi)所采集的用戶的瞳孔圖像均為佩戴有隱形眼鏡的圖像，則所述處理模塊103判定用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到所述指定時長，作出所述提示。在其他實施例中，也可以不用實時采集用戶的瞳孔圖像。而改為從所述起始時間開始計算時長，一旦達到所述指定時長，所述采集模塊101即采集一張用戶當(dāng)前的瞳孔圖像。若所述分析模塊102分析得出該用戶當(dāng)前的瞳孔圖像為佩戴有隱形眼睛的圖像，則所述處理模塊103作出所述提示。

在其他實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10也可以根據(jù)用戶的瞳孔的直徑來調(diào)節(jié)所述屏幕11。

具體地，所述分析模塊102可以利用圖像識別技術(shù)從所述瞳孔圖像中分析出用戶瞳孔的直徑。所述處理模塊103可以根據(jù)用戶的瞳孔的直徑調(diào)整所述屏幕11的背光亮度。具體地，所述處理模塊103可以于用戶的瞳孔的直徑屬于不同直徑范圍時，對應(yīng)調(diào)整所述屏幕11的背光亮度。

需要說明的是，用戶的瞳孔的直徑大小會隨著用戶所處環(huán)境的光線亮度改變。所處環(huán)境的光線亮度越強，用戶的瞳孔的直徑越小。反之，所處環(huán)境的光線亮度越弱，用戶的瞳孔的直徑越大。換句話來講，用戶瞳孔的直徑大小可以反映用戶當(dāng)前所處環(huán)境的光線的亮度。因此，所述處理模塊103可以根據(jù)所述用戶的瞳孔直徑的大小來調(diào)節(jié)所述屏幕11的背光亮度，從而使得用戶的眼睛看屏幕11可以更加舒適。

例如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于[2mm，3mm]時，所述處理模塊103 判定用戶當(dāng)前處于一個強光環(huán)境，所述處理模塊103上調(diào)所述屏幕11的背光亮度。又如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于(3mm，5mm]時，所述處理模塊103判定用戶當(dāng)前處于一個較為適合的光線環(huán)境，所述處理模塊103可以不調(diào)節(jié)或微調(diào)所述屏幕11的背光亮度。再如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于(5mm，8mm]時，所述處理模塊103判定用戶當(dāng)前處于一個光線較弱的環(huán)境，所述處理模塊103下調(diào)所述屏幕11的背光亮度。

為確定用戶的眼睛是否能夠適應(yīng)調(diào)節(jié)后的屏幕11，本實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10還可以對所述屏幕11作進一步的調(diào)節(jié)。

在一個實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10可以根據(jù)用戶的眼部區(qū)域的動作來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11。

具體地，所述采集模塊101可以進一步實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像。

需要說明的是，采集用戶的眼部區(qū)域的圖像可以利用前面介紹瞳孔圖像采集的方法步驟，即當(dāng)從人臉區(qū)域識別出眼部區(qū)域時，截取眼部區(qū)域的圖像即可獲取到用戶的眼部區(qū)域的圖像，在此不在贅述。

所述分析模塊102對所采集的用戶的眼部區(qū)域的圖像進行分析，識別出用戶的眼部區(qū)域的動作。在一個實施例中，所述眼部區(qū)域的動作包括皺眉、瞇眼、閉眼等動作。

在一個實施例中，所述分析模塊102可以預(yù)先存儲多個圖像模板，該多個圖像模板包括，但不限于，所述用戶分別在皺眉、瞇眼、閉眼等動作時的眼部區(qū)域的圖像模板。當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在皺眉時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為皺眉。類似地，當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在瞇 眼時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為瞇眼。而當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在閉眼時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為閉眼。

所述處理模塊103根據(jù)上述識別出的用戶的眼部區(qū)域的動作，進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11。

在一個實施例中，所述處理模塊103可以通過調(diào)節(jié)所述屏幕11的背光亮度及/或所述屏幕11的rgb比例來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11。

例如，當(dāng)所述眼部區(qū)域的動作為閉眼時，所述處理模塊103將所述屏幕11關(guān)閉，以節(jié)省所述電子裝置1的電源。

在其他實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10也可以從所述眼部區(qū)域的圖像中識別出用戶是否處于用眼疲勞的狀態(tài)，進而根據(jù)識別結(jié)果控制用戶對所述電子裝置1的使用。

具體地，所述分析模塊102可以計算出所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率。

具體地，所述分析模塊102可以先遍歷上述所采集的眼部區(qū)域的圖像中的各個像素點，根據(jù)rgb值找出紅色像素點，并計算出紅色像素點的總數(shù)，進而計算出所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率。

所述分析模塊102判斷所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率是否大于一個預(yù)設(shè)值(如70％)，若所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率大于該預(yù)設(shè)值，則確定用戶用眼疲勞，否則確定為非疲勞狀態(tài)。

在一個實施例中，所述分析模塊102還將確定結(jié)果提示給用戶。例如顯示一個提示框，又如，當(dāng)確定為疲勞狀態(tài)時，發(fā)出一個警示信號， 如播放預(yù)設(shè)的警示音效等。

需要說明的是，本實施例中根據(jù)所采集的眼部區(qū)域的圖像中的紅色像素點所占比率來確定用戶是否用眼疲勞的依據(jù)在于：用戶在缺少睡眠導(dǎo)致用戶眼睛疲勞時，眼球部位上通常會布滿血絲。因此，可以通過所采集的眼部區(qū)域的圖像中的紅色像素點所占比率來確定用戶是否用眼疲勞。

所述處理模塊103于確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置1的運行以實現(xiàn)控制用戶對所述電子裝置1的使用。

例如，當(dāng)確定用戶用眼疲勞時，所述處理模塊103可以發(fā)出一個提示，提示用戶需暫停使用電子裝置1以保護眼睛。所述處理模塊103進一步控制所述電子裝置1的屏幕11進入睡眠狀態(tài)。在其他實施例中，所述處理模塊103還可以于所述電子裝置1的屏幕11的睡眠時長達到預(yù)定時長時，將該電子裝置1的屏幕11從睡眠狀態(tài)中喚醒等。

參閱圖4所示，是本發(fā)明屏幕調(diào)節(jié)方法較佳實施例的流程圖。根據(jù)不同的需求，圖4所示的流程圖中的步驟的執(zhí)行順序可以改變，某些步驟可以省略。

步驟s1，所述采集模塊101采集使用電子裝置1的用戶的瞳孔圖像。

具體地，所述采集模塊101可以利用所述圖像采集單元12對用戶拍攝圖像。所述采集模塊101可以利用預(yù)設(shè)的人臉識別法從所拍攝的圖像中識別出人臉區(qū)域。所述采集模塊101進一步利用預(yù)設(shè)的眼部識別法從所述人臉區(qū)域識別出眼部區(qū)域。在一個實施例中，所述眼部區(qū)域包括眉毛部位和眼睛部位。所述采集模塊101進一步從所述眼部區(qū)域定位出瞳孔區(qū)域，截取該瞳孔區(qū)域的圖像即可獲得所述瞳孔圖像。

本實施例中，所述預(yù)設(shè)的人臉識別法包括，但不限于，人臉參考模 板法或膚色模型法，所述預(yù)設(shè)的眼部識別法包括，但不限于，霍夫變換法或變形模板法。所述采集模塊101可以將所述眼部區(qū)域中，與預(yù)設(shè)的瞳孔模塊相匹配的區(qū)域確定為瞳孔區(qū)域。

步驟s2，所述分析模塊102對所采集的瞳孔圖像進行處理及分析，從而判斷用戶的眼睛狀況。

在一個實施例中，所述分析模塊102利用高對比度與低亮度的圖像處理方式，結(jié)合灰階度分析及色度差異分析來判斷用戶的眼睛狀況，如用戶的眼睛是否正?；蚧加醒奂?，用戶的眼睛是否佩戴了隱形眼鏡等。

例如，參閱圖3a所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的中間部位21的灰階度屬于第一指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定所述用戶的眼睛患有眼疾即白內(nèi)障。

又如，參閱圖3b所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述中間部位21的灰階度屬于第二指定范圍例如趨近于0時，所述分析模塊102可以判定用戶的眼睛正常，即沒有患眼疾。

再如，參閱圖3c所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的旁邊22的紅色色度(即r色度)屬于第三指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定用戶的眼睛患有眼疾即紅眼癥。

此外，參閱圖3d所示，當(dāng)所述分析模塊102分析得出所述用戶的瞳孔圖像2的整體部位的藍色色度(即b色度)屬于第四指定范圍例如【50，150】時，所述分析模塊102可以判定用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡。

步驟s3，所述處理模塊103根據(jù)用戶的眼睛狀況調(diào)節(jié)所述電子裝置1的屏幕11。

在一個實施例中，所述處理模塊103通過調(diào)節(jié)所述屏幕11的rgb比例來調(diào)節(jié)該屏幕11。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定用戶的眼睛患有眼疾如白內(nèi)障、紅眼癥時，所述處理模塊103調(diào)低藍色通道值，從而使得用戶的眼睛看屏幕11時更加舒適。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡時，所述處理模塊103記錄一個用戶佩戴隱形眼鏡的起始時間。所述處理模塊103基于所述起始時間，計算用戶佩戴隱形眼鏡的時長。當(dāng)用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到指定時長時，所述處理模塊103作出一個提示以提醒用戶。例如，在所述屏幕11上顯示一條提示信息或發(fā)出一個指定的警示音效，從而避免用戶佩戴隱形眼鏡時長過長而造成對眼睛的不良影響。

在一個實施例中，當(dāng)所述分析模塊102判定得出用戶的眼睛佩戴有隱形眼鏡時，所述處理模塊103讀取所述電子裝置1的當(dāng)前時間，并將所述電子裝置1的當(dāng)前時間記錄為所述起始時間。在其他實施例中，所述處理模塊103也可以提供一個設(shè)置界面，供用戶自行設(shè)置所述起始時間。

在一個實施例中，從所述起始時間開始，若所述采集模塊101在所述指定時長內(nèi)所采集的用戶的瞳孔圖像均為佩戴有隱形眼鏡的圖像，則所述處理模塊103判定用戶佩戴隱形眼鏡的時長達到所述指定時長，作出所述提示。在其他實施例中，也可以不用實時采集用戶的瞳孔圖像。而改為從所述起始時間開始計算時長，一旦達到所述指定時長，所述采集模塊101即采集一張用戶當(dāng)前的瞳孔圖像。若所述分析模塊102分析得出該用戶當(dāng)前的瞳孔圖像為佩戴有隱形眼睛的圖像，則所述處理模塊103作出所述提示。

在其他實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)系統(tǒng)10也可以根據(jù)用戶的瞳孔的直 徑來調(diào)節(jié)所述屏幕11。

具體地，所述分析模塊102可以利用圖像識別技術(shù)從所述瞳孔圖像中分析出用戶瞳孔的直徑。所述處理模塊103可以根據(jù)用戶的瞳孔的直徑調(diào)整所述屏幕11的背光亮度。具體地，所述處理模塊103可以于用戶的瞳孔的直徑屬于不同直徑范圍時，對應(yīng)調(diào)整所述屏幕11的背光亮度。

需要說明的是，用戶的瞳孔的直徑大小會隨著用戶所處環(huán)境的光線亮度改變。所處環(huán)境的光線亮度越強，用戶的瞳孔的直徑越小。反之，所處環(huán)境的光線亮度越弱，用戶的瞳孔的直徑越大。換句話來講，用戶瞳孔的直徑大小可以反映用戶當(dāng)前所處環(huán)境的光線的亮度。因此，所述處理模塊103可以根據(jù)所述用戶的瞳孔直徑的大小來調(diào)節(jié)所述屏幕11的背光亮度，從而使得用戶的眼睛看屏幕11可以更加舒適。

例如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于[2mm，3mm]時，所述處理模塊103判定用戶當(dāng)前處于一個強光環(huán)境，所述處理模塊103上調(diào)所述屏幕11的背光亮度。又如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于(3mm，5mm]時，所述處理模塊103判定用戶當(dāng)前處于一個較為適合的光線環(huán)境，所述處理模塊103可以不調(diào)節(jié)或微調(diào)所述屏幕11的背光亮度。再如，當(dāng)用戶的瞳孔的直徑屬于(5mm，8mm]時，所述處理模塊103判定用戶當(dāng)前處于一個光線較弱的環(huán)境，所述處理模塊103下調(diào)所述屏幕11的背光亮度。

為確定用戶的眼睛是否能夠適應(yīng)調(diào)節(jié)后的屏幕11，本實施例中，所述屏幕調(diào)節(jié)方法還可以進一步包括以下步驟。

下面介紹第一種進一步調(diào)節(jié)屏幕11的方式，根據(jù)用戶的眼部區(qū)域的動作來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11，包括以下步驟s5-s7。

步驟s4，所述采集模塊101實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像。

需要說明的是，采集用戶的眼部區(qū)域的圖像可以利用前面介紹瞳孔 圖像采集的方法步驟，即當(dāng)從人臉區(qū)域識別出眼部區(qū)域時，截取眼部區(qū)域的圖像即可獲取到用戶的眼部區(qū)域的圖像，在此不在贅述。

步驟s5，所述分析模塊102對所采集的用戶的眼部區(qū)域的圖像進行分析，識別出用戶的眼部區(qū)域的動作。在一個實施例中，所述眼部區(qū)域的動作包括皺眉、瞇眼、閉眼等動作。

在一個實施例中，所述分析模塊102可以預(yù)先存儲多個圖像模板，該多個圖像模板包括，但不限于，所述用戶分別在皺眉、瞇眼、閉眼等動作時的眼部區(qū)域的圖像模板。當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在皺眉時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為皺眉。類似地，當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在瞇眼時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為瞇眼。而當(dāng)所述采集模塊101當(dāng)前所采集的眼部區(qū)域的圖像與所存儲的用戶在閉眼時的眼部區(qū)域的圖像模板相匹配時，所述分析模塊102判斷得出用戶當(dāng)前的眼部區(qū)域的動作為閉眼。

步驟s6，所述處理模塊103根據(jù)上述識別出的用戶的眼部區(qū)域的動作，進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11。

在一個實施例中，所述處理模塊103可以通過調(diào)節(jié)所述屏幕11的背光亮度及/或所述屏幕11的rgb比例來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11。

例如，當(dāng)所述眼部區(qū)域的動作為閉眼時，所述處理模塊103將所述屏幕11關(guān)閉，以節(jié)省所述電子裝置1的電源。

下面介紹第二種進一步調(diào)節(jié)屏幕11的方式，根據(jù)用戶是否處于用眼疲勞的狀態(tài)來進一步調(diào)節(jié)所述屏幕11，包括以下步驟s51-s54。具體參閱圖5所示的流程步驟。

步驟s51，所述采集模塊101實時采集用戶的眼部區(qū)域的圖像。

步驟s52，所述分析模塊102計算出所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率。

具體地，所述分析模塊102可以先遍歷上述所采集的眼部區(qū)域的圖像中的各個像素點，根據(jù)rgb值找出紅色像素點，并計算出紅色像素點的總數(shù)，進而計算出所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率。

步驟s53，所述分析模塊102判斷所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率是否大于一個預(yù)設(shè)值(如70％)，若所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率大于該預(yù)設(shè)值，則確定用戶用眼疲勞，執(zhí)行步驟s531。若所采集的眼部區(qū)域的圖像中紅色像素點所占比率小于或等于該預(yù)設(shè)值，確定用戶為非疲勞狀態(tài)，則回到步驟s51。

在一個實施例中，所述分析模塊102還將確定結(jié)果提示給用戶。例如顯示一個提示框，又如，當(dāng)確定為疲勞狀態(tài)時，發(fā)出一個警示信號，如播放預(yù)設(shè)的警示音效等。

需要說明的是，本實施例中根據(jù)所采集的眼部區(qū)域的圖像中的紅色像素點所占比率來確定用戶是否用眼疲勞的依據(jù)在于：用戶在缺少睡眠導(dǎo)致用戶眼睛疲勞時，眼球部位上通常會布滿血絲。因此，可以通過所采集的眼部區(qū)域的圖像中的紅色像素點所占比率來確定用戶是否用眼疲勞。

步驟s54，所述處理模塊103于確定用戶用眼疲勞時，控制所述電子裝置1的運行以實現(xiàn)控制用戶對所述電子裝置1的使用。

例如，當(dāng)確定用戶用眼疲勞時，所述處理模塊103可以發(fā)出一個提示，提示用戶需暫停使用電子裝置1以保護眼睛。所述處理模塊103進一步控制所述電子裝置1的屏幕11進入睡眠狀態(tài)。在其他實施例中，所 述處理模塊103還可以于所述電子裝置1的屏幕11的睡眠時長達到預(yù)定時長時，將該電子裝置1的屏幕11從睡眠狀態(tài)中喚醒等。

需要說明的是，若本發(fā)明僅用于對用戶是否用眼疲勞進行檢測，則可以不包括本步驟。若本發(fā)明是用于管控用戶對所述電子裝置1的使用，則包括本步驟。

最后應(yīng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照以上較佳實施例對本發(fā)明進行了詳細說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進行修改或者等同替換都不應(yīng)脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。