專利名稱：影像校正裝置及影像校正方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明關(guān)于一種影像校正裝置，尤其涉及一種應(yīng)用于進行影像通訊中的影像校正裝置。 本發(fā)明還涉及一種使用該影像校正裝置的影像校正方法。
背景技術(shù)：
隨著科技的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的語音通訊方式已經(jīng)不能滿足人們的需求了，利用電腦進行 實時語音及影像通訊的信息交流方式開始普及，普通的電腦的顯示屏僅安裝一個影像攝取裝 置，通過所述影像攝取裝置攝取圖像并將圖像傳輸至通訊的另一方。然而，單單采用一個影 像攝取裝置進行影像攝取無法時刻都將使用者的最佳圖像傳輸給對方，因為使用者在使用所 述電腦進行通訊時通常同時伴隨著處理其他的一些事物，在此過程中使用者避免不了要時刻 移動，從而使得位置固定的影像攝取裝置無法獲得使用者的最佳圖片，而使得進行影像通訊 的雙方無法時刻都保持正視對方的姿勢，從而影響進行影像通訊的趣味性，同時也會影響雙 方的情緒。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，有必要提供一種可進行影像校正的影像校正裝置。 還有必要提供一種利用該影像校正裝置進行影像校正的方法。
一種影像校正裝置，其包括一個顯示器單元、多個取像單元、存儲單元以及一個影像校 正單元。所述顯示器單元包括一個邊框，該邊框包括一個上邊框。所述多個取像單元分別設(shè) 置在所述顯示器單元的邊框的不同位置上，所述多個取像單元中的至少一個取像單元設(shè)置在 所述顯示器單元的上邊框上。所述存儲單元中存儲有人臉模型，所述影像校正單元包括人臉 識別模塊以及人臉比較模塊；
所述人臉識別模塊用以識別由所述多個取像單元所獲取的影像中具有人臉特征的人臉影 像，并獲取所述人臉影像；
所述人臉比較模塊用于將所述人臉識別模塊所獲取的人臉影像與所述預存在存儲單元中 的人臉模型比較，并得出具有最高相似度值的人臉影像，并將所述具有最高相似度值的人臉 影像作為最佳影像進行影像輸出。
一種影像校正方法，其特征在于包括以下步驟
通過多個取像單元獲取影像，其中一個取像單元設(shè)置在顯示器上邊框上；識別由所述多個取像單元所獲取的影像中的人臉影像；
將所識的的人臉影像與預存在存儲單元中的人臉模型作比較，并得出具有最高相似度的 人臉影像，并將所述具有最高相似度值的人臉影像作為最佳影像輸出。
相較現(xiàn)有技術(shù)，本影像校正裝置及影像校正方法通過多個設(shè)置在所述顯示器單元不同位 置處的多個取像單元共同取像，并通過所述影像校正單元對由多個取像單元所獲取的多個影 像與預存在所述存儲單元中的人臉模型進行比較獲取最佳的人臉影像進行影像傳輸。使得該 影像校正裝置始終能保持使用者的較佳的正視狀姿勢。從而使得使用該影像校正裝置進行視 頻交換時能夠得到比較滿意的畫面效果。


圖1是本發(fā)明影像校正裝置的示意圖2是本發(fā)明影像校正裝置的影像校正單元的功能模塊圖3是本發(fā)明影像校正裝置的影像校正方法流程圖。
具體實施例方式
請參閱圖l，本發(fā)明影像校正裝置100包括一個顯示器單元110、多個取像單元120、存儲 單元l 30以及一個影像校正單元140 。
所述顯示器單元110包括一個邊框112，該邊框112包括一個上邊框112a、 一個下邊框 112b、 一個左邊框112c以及一個右邊框112d。該顯示器單元110用以將所述多個取像單元 120支撐在對應(yīng)的邊框112上，同時可顯示由所述多個取像單元120所獲取的影像畫面，供使 用者觀看并據(jù)以進行所述多個取像單元120的調(diào)節(jié)，以使每個取像單元120均可獲得最清晰的 影像。
所述多個取像單元120分別設(shè)置在所述顯示器單元110的不同位置處。其中至少有一個取 像單元120設(shè)置在所述顯示器單元110的上邊框112a上，其它的取像單元120則可設(shè)在所述顯 示器單元110的下邊框112b上，或者設(shè)置在所述顯示器單元110的左邊框112c或者右邊框 112d上，或者同時將多個取像單元120分別設(shè)置在所述顯示器單元110的左、右邊框112c、 112d及下邊框112b上。所述多個取像單元120分別與所述影像校正單元140相電連接。
所述存儲單元130用以存儲由所述取像單元120所獲取的影像，以及由所述影像校正單元 140所校正的影像。此外，該存儲單元130中還預存有人臉模型及可接受的人臉相似度值。
請參閱圖2，所述影像校正單元140用于校正由所述取像單元120所獲取的影像。該影像 校正單元140包括一個人臉識別模塊142、人臉比較模塊144、特征萃取模塊146、特征比較模 塊147、以及一個合成模塊148。所述人臉識別模塊142用以通過人臉識別技術(shù)識別使用者的面部特征，從所述多個取像 單元120所獲取的影像中分別獲取具人臉特征的人臉影像。該人臉識別模塊142基于人臉識別 技術(shù)來辨別由所述多個取像單元120所獲取的影像中的人臉特征，其具體方法可以是基于膚 色判斷人臉的人臉識別方法首先對由所述取像單元120所取得的影像進行光照補償，解決 膚色與非膚色難以區(qū)分的問題；接著使用由Hus等(Rein-Lien Hsu， Mohamed and Anil K.Jain. Face detection in color Images. On patter Analysis and Machine Intelligence, 2002， 24(5) :696-706)提出的膚色模型確定出膚色區(qū)域；然后對確定出的膚 色區(qū)域的二值圖像進行分割與合并，并結(jié)合經(jīng)驗知識提取出人臉候選區(qū)域；最后通過驗證人 臉輪廓，如眼睛和嘴等人臉特征來判斷人臉的候選區(qū)域是否包括人臉，并提取出人臉影像。
所述人臉比較模塊144用以將由人臉識別模塊142從所述多個取像單元120所獲取的人臉 影像與存儲在所述存儲單元130中的人臉模型進行對比，并記錄所述人臉影像與所述存儲單 元l30中的人臉模型的相似度值，將相似度最高的人臉影像的相似度值與預存的可接受的人 臉相似度值比較，若所述具有最高相似度的人臉影像的相似度值超過可接受的人臉相似度值 ，則將所述具有最高相似度值的人臉影像確定為當前的最佳人臉影像進行影像輸出。若所述 具有最高相似度的人臉影像的相似度值未達到可接受的人臉相似度值，則通過特征萃取模塊 146將由所述人臉識別模塊142所提取出的人臉影像中的人臉特征部分萃取出來。該人臉比較 模塊144的比較過程可以是將人臉影像中的人臉特征與存儲在存儲單元130中的人臉模型特征 做比較，如人臉特征是否符合眼睛與鼻子、眼睛與嘴巴呈等腰三角形的特征，若是則為最佳 ，接著判斷眼睛中的瞳孔是否在眼睛中間，若是則為最佳，將由所述識別模塊142所獲取的 多張人臉影像逐一進行上述特征比較，并將記錄每一張人臉影像的相似度值，最后取相似度 最高者作為最佳影像，并將該最高人臉相似度值與預存在所述存儲單元130中的可接受的人 臉相似度值比較。
所述特征萃取模塊146用以萃取由所述識別模塊142所提取的人臉影像中的人臉特征部分 的影像，并將所獲取的多個人臉特征部分的影像傳輸給特征比較模塊147。該特征萃取模塊 146主要用于萃取由所述人臉識別模塊l42所獲取的人臉影像中的主要人臉特征，如眼睛、鼻 子、嘴等特征，本實施方式中采用萃取人臉影像中的眼睛特征。該特征萃取模塊146的萃取 方法可以是基于局部特征的提取方法，該方法是從具體的人臉部特征及人臉特征之間的關(guān)系 中提取人臉鑒別的幾何特征矢量從而進行人臉特征識別及提取的方法，這些人臉的幾何特征 矢量是以人臉的形狀和幾何關(guān)系為技術(shù)的特征矢量，如嘴唇的厚度、鼻孔的寬度、雙眼之間 的間距等，根據(jù)經(jīng)驗以與預存的特征矢量模型比較人臉影像中的特征矢量，當比較的相似系
6數(shù)大于特定值時即認為找到對應(yīng)的人臉特征，則將其提取出來。
所述特征比較模塊147用以比較由所述特征萃取模塊146所萃取的多個人臉特征部位如眼 睛部位的與預存在存儲單元130的人臉模型中的對應(yīng)部位如眼睛部位，取具有最高相似度的 人臉影像中的相應(yīng)部位如眼睛部位，例如，當萃取眼睛部位時，所述相似度由眼睛的大小、 瞳孔的位置、以及兩眼之間的距離等參數(shù)決定，將上述各個參數(shù)與模型中的眼睛部位做比較 后得出其綜合相似度值，并取相似度值最高的眼睛部位傳輸給合成模塊148。當比較由特征 萃取模塊146所萃取其它部位時則根據(jù)不同部位所具有的獨特的位置及形狀關(guān)系進行比較。
所述合成模塊148用以將由所述特征比較模塊147傳輸?shù)奶卣鞑课蝗缪劬Σ课毁N到由設(shè)置 在所述顯示器單元110的上邊框112a上的取像單元120所獲取的人臉影像的相應(yīng)位置處，并將 該經(jīng)過影像合成的人臉影像作為最佳影像進行影像輸出。其合成步驟可以是先計算出由所述 特征比較模塊147所萃取出的人臉特征如兩眼的中心點位置坐標，并標記該中心點的坐標， 接著計算出由設(shè)置在所述顯示器單元110的上邊框112a的取像單元120所獲取人臉部分影像的 相對應(yīng)的人臉特征如對應(yīng)的兩眼之間中心點位置坐標，最后將所述由特征比較模塊147所萃 取出的人臉特征按照其中心點與對應(yīng)的人臉影像中的人臉特征的中心點重合的方式貼合在人 臉影像中構(gòu)成新的合成影像。由于設(shè)置在所述顯示器單元110的上邊框112a上的取像單元 120所獲取的影像相較設(shè)置在所述顯示器單元110的邊框112的其他位置的取像單元120所獲取 的影像其變形最小最接近使用者的正視狀態(tài)，常常是眼睛向上或者向下轉(zhuǎn)動而造成的無法正 視對方的缺陷，因此將由特征比較模塊147所獲取的最佳特征部位如眼睛部位替換由所述設(shè) 置在顯示器單元110的上邊框112a上的取像單元所獲取的人臉影像中的相應(yīng)位置處從而得到 一幅姿態(tài)正確的較佳人臉影像，以實現(xiàn)進行影像通訊的雙方得以獲得正視對方的姿態(tài)。
本影像校正裝置100通過多個設(shè)置在所述顯示器單元110的邊框112不同位置處的多個取 像單元120共同取像，并通過所述影像校正單元140對由多個取像單元120所獲取的多個影像 與預存在所述存儲單元130中的人臉模型進行比較獲取最佳的人臉影像進行影像輸出或者獲 取最佳人臉局部的影像特征通過影像合成獲得最佳的人臉影像進行影像輸出。使得該影像校 正裝置l00時終能保持使用者較佳的正視姿勢。從而使得使用該影像校正裝置lOO進行視頻交 換時能夠得到比較滿意的畫面效果。
請參閱圖3，本發(fā)明影像校正裝置的影像校正方法，其包括以下步驟
S210，通過多個取像單元120獲取影像；
S220，識別由所述多個取像單元120所獲取的影像中的人臉影像；
S230，將所識別的人臉影像與預存在存儲單元130中的人臉模型作比較，并得出具有最
7高相似值的人臉影像，并將所述具有最高相似度值的人臉影像作為最佳影像輸出； S240，判斷是否結(jié)束進行影像輸出，若否則返回步驟S210，若是則結(jié)束。 所述影像校正方法步驟S230與S240之間還可包括以下步驟
S250，將所述最高相似度值與預存在所述存儲單元130的可接受人臉相似度值比較，若 所述最高相似度值大于所述可接受相似度值，則將該具有最高相似度值的人臉影像作為最佳 影像進行影像輸出；若所述最高相似度值小于可接受相似度值，則將所獲取的人臉影像傳輸 給所述的特征萃取模塊146;
S260，特征萃取模塊146萃取出所獲取的人臉影像中的特征部分如眼睛；
S270，將所萃取出的人臉影像的特征部分與預存在所述存儲單元中的人臉模型中相應(yīng)的 特征部分進行比較，并得出具有最高相似度的人臉特征部分；
S280，將所述相似度最高的人臉特征部分如眼睛貼至由設(shè)置在所述顯示器上邊框112a上 的取像單元112所獲取的人臉影像中的相應(yīng)位置處，得到較佳的正視姿態(tài)的人臉影像，并將 該人臉影像進行影像輸出。
另外，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可在本發(fā)明精神內(nèi)做其它變化，只要其不偏離本發(fā)明的技術(shù)效 果，都應(yīng)包含在本發(fā)明所要求保護的范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
權(quán)利要求1一種影像校正裝置，其包括一個顯示器單元、多個取像單元、存儲單元以及一個影像校正單元，所述顯示器單元包括一個邊框，該邊框包括一個上邊框，所述多個取像單元分別設(shè)置在所述顯示器單元的邊框上，其中至少一個取像單元設(shè)置在所述顯示器單元的上邊框上，所述存儲單元中存儲有人臉模型，所述影像校正單元包括人臉識別模塊以及人臉比較模塊；所述人臉識別模塊用以識別由所述多個取像單元所獲取的影像中具有人臉特征的人臉影像，并獲取所述人臉影像；所述人臉比較模塊用于將所述人臉識別模塊所獲取的人臉影像與所述預存在所述存儲單元中的人臉模型比較，并得出具有最高相似度值的人臉影像，并將所述具有最高相似度值的人臉影像作為最佳影像進行影像輸出。
2.如權(quán)利要求l所述的影像校正裝置，其特征在于所述顯示器單元的邊框還包括一個下邊框、 一個左邊框以及一個右邊框，所述多個取像單元包括至少兩個取像單元，所述至少兩個取像單元分別設(shè)置在所述邊框的上邊框及下邊框上。
3.如權(quán)利要求2所述的影像校正裝置，其特征在于所述多個取像單元包括四個取像單元，所述四個取像單元分別設(shè)置在所述顯示器單元的上、下、左及右邊框上。
4.如權(quán)利要求l所述的影像校正裝置，其特征在于所述存儲單元中還存儲有可接受人臉相似度值，所述影像校正單元中還包括有特征萃取模塊、特征比較模塊、以及合成模塊；所述人臉比較模塊得出具有最高相似度值的人臉影像后，將所述最高相似度值與預存在所述存儲單元中的可接受人臉相似度值作比較，若所述最高相似度值大于所述預存在所述存儲裝置中的可接受人臉相似度值，則將所具有最高相似度值的人臉影像作為最佳影像進行影像輸出；若所述最高相似度值小于所述可接受人臉相似度值時，則由所述人臉識別模塊將所獲取的人臉影像傳輸至特征萃取模塊；所述特征萃取模塊用以萃取由所述識別模塊所提取的人臉影像中的人臉特征部位的影像，并將所獲取的多個人臉特征部位的影像傳輸給特征比較模塊；所述特征比較模塊用以將由所述特征萃取模塊所萃取的多個人臉特征部位與預存在存儲單元的人臉模型中的對應(yīng)部位做比較，獲取具有最高相似度的人臉影像中的相應(yīng)部位，并將所獲取的具有最高相似度值的特征部位傳輸給合成模塊；所述合成模塊用以將由所述人臉比較模塊傳輸?shù)奶卣鞑课毁N到由設(shè)置在所述顯示器單元的上邊框上的取像單元所獲取的人臉影像的相應(yīng)位置處，并將該經(jīng)過影像合成的人臉影像作為最佳影像進行影像輸出。
5.如權(quán)利要求4所述的影像校正裝置，其特征在于由所述特征萃取模塊所提取的人臉影像的特征部位為眼睛部位，所述人臉比較模塊將所述特征萃取模塊所提取的眼睛部位與所述存儲在存儲單元中的人臉模型中的眼睛部位做比較，獲取具有最高相似度值的眼睛部位，并將所述具有最高相似度值的眼睛部位貼到由設(shè)置在所述顯示器單元的上邊框上的取像單元所獲取的人臉影像的相應(yīng)的眼睛部位。
6. 一種影像校正方法，其特征在于包括以下步驟通過多個取像單元獲取影像，其中一個取像單元設(shè)置在顯示器上邊框上；識別由所述多個取像單元所獲取的影像中的人臉影像；將所識的的人臉影像與預存在存儲單元中的人臉模型作比較，并得出具有最高相似度的人臉影像，并將所述具有最高相似度值的人臉影像作為最佳影像輸出。
7.如權(quán)利要求6所述的影像校正方法，其特征在于所述影像校正方法還包括以下步驟在獲取了具有最高相似度值的人臉影像后，所述人臉比較模塊將所述最高相似度值與預存在所述存儲單元的可接受的人臉相似度值比較，若所述最高相似度值大于所述可接受相似度值，則將該具有最高相似度值的人臉影像最為最佳影像進行影像輸出；若所述最高相似度值小于可接受的相似度值，則將所獲取的人臉影像傳輸至特征萃取模塊；特征萃取模塊萃取出所獲取的人臉影像中的特征部分；將所萃取出的人臉影像的特征部分與預存在所述存儲單元中的人臉模型中相應(yīng)的特征部分進行比較，并將相似度最高的人臉特征部分傳輸至合成模塊；將所述相似度最高的人臉特征部分貼至由設(shè)置在所述顯示器上邊框上的取像單元所獲取的人臉影像中的相應(yīng)位置處，得到較佳的正視姿態(tài)的人臉影像，并將該人臉影像進行影像輸出。
全文摘要
本發(fā)明提供一種影像校正裝置，其包括一個顯示器單元、多個取像單元、存儲單元以及一個影像校正單元，所述顯示器單元包括一個邊框，該邊框具有一個上邊框，所述多個取像單元分別設(shè)置在所述顯示器單元的邊框上，其中至少一個取像單元設(shè)置在所述顯示器單元的上邊框上，所述存儲單元中存儲有人臉模型，所述影像校正單元包括人臉識別模塊以及人臉比較模塊；所述人臉識別模塊用以識別由所述多個取像單元所獲取的影像中具有人臉特征的人臉影像，并獲取所述人臉影像；所述人臉比較模塊用以將人臉影像與所述預存在存儲單元中的人臉模型比較，并得出具有最高相似度值的人臉影像，并將其作為最佳影像進行影像輸出。本發(fā)明還提供一種影像校正方法。
文檔編號H04N7/14GK101472133SQ20071020352
公開日2009年7月1日 申請日期2007年12月28日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月28日
發(fā)明者葉俊男, 林文華 申請人:鴻富錦精密工業(yè)(深圳)有限公司;鴻海精密工業(yè)股份有限公司