专利名称：用于眼睛注视测量的方法和装置的制作方法
技术领域：
本公开大体上涉及数字图像处理，并且更具体地涉及数字照片中的错误修正。
背景技术：
本小节中描述的方法是可以实现的方法，但是未必都是先前设想或实现过的方 法。因此，除非另有指明，否则不应当认为本小节所描述的任何方法仅仅因为其包含在 本小节中而被认定为现有技术。大部分便携式照相机上的闪光灯可能导致所捕获的图像中不期望的缺陷。一个 最常见的缺陷就是“红眼”现象，其中闪光在对象的眼睛里反射，并且在照片中表现为 通常出现在对象眼睛的黑色瞳孔之处的红点。眼睛不自然的发红归因于来自视网膜后的 血管膜的反射，其中视网膜上有丰富的血管。很好理解，这种不期望的缺陷部分是由于 照相机的闪光灯与照相机的镜头之间的小角度导致的。由于集成有闪光灯功能的照相机 的小型化，在当今大部分的较小型便携式照相机中，此现象可能非常显著。红眼缺陷可以通过使虹膜减小瞳孔的开口来最小化，诸如通过“预闪”，其包 括在进行闪光拍照之前闪光灯短暂的闪光或照明以使得瞳孔闭合。遗憾的是，预闪发生 在闪光拍照之前0.2-0.6秒，这是人类对象反应时间内很容易辨别的时段。因而，对象可 能认为预闪是实际拍照，从而在实际拍照时刻处于较不期望的位置，或者对象可能通过 该预闪而被告知拍照，这样通常放松了可能要在照片中捕捉到的对象的任何自发动作。 因此，使用预闪尽管在减少红眼现象上有一定帮助，但是其可能通过其他方式对图像造 成负面影响。随着数字照相机和计算机上的数字图像软件的出现，用于通过利用基于微处理 器的设备(无论是在照相机外部还是内置于照相机中)对捕捉的图像进行处理以消除闪光 灯引起的眼睛缺陷的技术已经变得很常见了。基于微处理器的设备所执行的大部分算法 都非常基本。例如，普通缺陷移除算法包括在数字图像中查找色谱内、构成识别缺陷候 选的形状范围内的形状的像素。已有用于缩小色谱和缩小算法使用来识别潜在的缺陷候 选的形状范围的技术，不过这些已有技术非常受限，并且在多数情况下，它们很有可能 在使得避免错误肯定时使得遗漏正确肯定，因为这种技术不考虑人眼中的生理变化或捕 捉图像时的条件。因此，现有技术中需要改进闪光灯引起的眼睛缺陷检测和修正算法。
关于彩饩附图的申明本专利或申请文件包含至少一幅彩色附图。基于请求以及支付必要的费用，本 专利或专利申请公开的带有彩色附图的副本将由专利局提供。在附图中，通过示例而不是限制方式图示了本发明。图Ia-图Id示出了可能出现在捕捉的数字图像中的常见闪光灯引起的眼睛缺陷 的示例。
图2示出了图示实施本发明的诸方面的方法的流程图。图3a和图3b图示了针对便携式数字图像捕获设备的两种可能的配置。图4a_图4b示出了半红眼缺陷的变体。图5示出了闪光灯在镜头右方、在镜头左方、在镜头下方、在镜头上方、在镜 头右上方、在镜头左上方、在镜头左下方或在镜头右下方时出现的各种半红眼现象。图6a_图6b示出了针对闪光灯到镜头距离为2cm和5cm的红眼缺陷的常见色谱。图7示出了瞳孔大小作为环境照明的函数的曲线图。图8a-图8c示出了具有各种眼睛注视角度的眼睛。图9示出了眼睛对的眼睛注视角度。图10是便携式图像捕获设备的框图。
具体实施例方式在下文描述中，出于解释目的，阐述了多个特定细节以便提供对本发明的全面 理解。然而很明显，本发明可以无需这些特定细节而实现。在其他实例中，公知的结构 和设备以框图形式示出以避免不必要地模糊本发明。概述图Ia-图Id示出了可能出现在捕捉的数字图像中的常见闪光灯引起的眼睛缺陷 的示例。图Ia示出了眼睛显示出红眼现象的数字图像。图Ib示出了眼睛显示出金眼现 象的数字图像。图Ic示出了眼睛显示出半红眼现象的数字图像。图Id示出了一只眼睛 显示出红眼现象，而另一只眼睛显示出金眼现象的数字图像。本发明的诸方面涉及改进 用于从捕捉的数字图像中消除这些缺陷的算法。2004 年 2 月 4 日提交的、标题为 “ IMAGE MODIFICATIONBASED ON RED-EYE FILTER ANALYSIS，，的美国专利No.7,352,394讨论了用于从数字图像中消除如
图Ia-图Id所示缺陷的技术。本发明的技术包括在捕捉或捕获图像时存储图像捕获数据，以及使用图像捕获 数据来确定如何修正诸如图Ia-图Id中示出的潜在缺陷。图像捕获数据的示例可以包括 闪光灯相对于镜头的位置、从闪光灯到镜头的距离、镜头的焦距、从图像捕获设备上的 点到被拍摄的对象的距离、环境光量以及闪光灯强度。图像捕获数据可以用于确定捕捉 后如何处理图像的动作过程。例如，对应于特定捕获条件(诸如大量环境光)的图像捕 获数据可以确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者可以确定将 由特定缺陷修正算法使用的参数。本发明进一步的技术可以包括使用图像捕获数据来确定动态人体测量数据，用 以确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者用以确定将由特定缺 陷修正算法使用的参数。本发明进一步的技术还可以包括使用图像捕获数据结合动态人 体测量数据来确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者确定将由 特定缺陷修正算法使用的参数。图2示出了图示实施本发明的诸方面的方法的流程图。该方法包括利用便携式 数字图像捕获设备(诸如照相机或智能手机)捕捉数字图像(块210)。该方法进一步包括存储与捕捉的数字图像相关联的图像捕获数据(块220)，以及确定与该捕捉的图像相 关联的动态人体测量数据(块230)。动态人体测量数据可以从图像捕获数据推导出， 基于捕获的数字图像的内容来确定，或者以本领域公知的任何其他方式来确定。基于图 像捕获数据和动态人体测量数据，可以确定是否以及如何对数字图像执行修正动作(块 240)。本发明的一个潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入 其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤在某一时刻捕获数字图 像，存储描述该时刻的条件的图像捕获数据，确定数字图像中的眼睛注视角度，以及至 少部分基于图像捕获数据和眼睛注视角度来确定修正动作的过程。本发明的另一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入 其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤检测指示捕获图像的时 刻的环境光的值，将该值与该图像相关联地存储，以及至少部分基于该值来确定动作过 程。本发明的又一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入 其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤存储指示光源相对于镜 头的位置的值，使用该值来识别半红眼缺陷的预期方位，以及至少部分基于该预期方位 来识别图像中的缺陷候选。本发明的再一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入 其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤在某一时刻捕获数字图 像；存储图像捕获数据，其中该图像捕获数据包括以下中的至少一个光源相对于镜 头的位置，从光源到镜头的距离，镜头的焦距，从数字图像捕获设备上的点到对象的距 离，环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中该动态人体测量数据包括有 关在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体 测量结果；以及，至少部分基于图像捕获数据和动态人体测量数据来确定修正动作的过 程。本发明的其他潜在实施方式包括便携式数字图像捕获设备，其包括镜头、数字 成像捕捉装置、用于在图像捕捉期间提供照明的光源，以及用于执行存储在处理器可读 介质上的操作的逻辑，该介质具有嵌入其中的代码，用于对处理器进行编程以执行方 法。图像捕获数据本发明的技术包括诸如在便携式数字捕获设备上的存储器中存储与捕捉的数字 图像相关联的各种类型的图像捕获数据。图像捕获数据例如可以存储为与图像文件相关 联的元数据。图像捕获数据的示例包括但不限于闪光灯相对于镜头的位置、闪光灯离镜 头的距离、镜头的焦距、到正在拍摄的对象的距离、环境光量以及闪光灯强度。可以存储的一类图像捕获数据是闪光灯相对于捕捉数字图像的镜头的位置。图 3a和图3b图示了针对便携式数字图像捕获设备300a-300b的两种可能的配置。在图3a的 便携式数字图像捕获设备300a中，闪光灯301a位于镜头302a—侧，而在图3b的便携式 数字图像捕获设备300b中，闪光灯301b直接位于镜头302b上方。当图中的便携式数字 捕获设备300a-300b被旋转90度时(例如在拍摄侧面像图片时)，图3a中的闪光灯301a4/8页
将在镜头302下方，而图3b中的闪光灯301b将在镜头302b的一侧。如稍后将更详细讨 论的，已知镜头与闪光灯的相对位置可以帮助识别特定类型的眼睛缺陷现象。例如，位 于镜头一侧的闪光灯更有可能产生类似于图4a的半红眼现象，而位于镜头上方的闪光灯 更有可能产生类似于图4b示出的半红眼现象。可以存储的另一类图像捕获数据是镜头与闪光灯之间的距离。例如，在图3a 中，镜头302a与闪光灯30Ia之间的距离由虚线303a示出，而在图3b中，镜头302b与 闪光灯301b之间的距离由虚线303b示出。取决于执行各种缺陷修正算法的特定设备的 配置，闪光灯与镜头之间的距离可以是恒定的，在这种情况下，该距离可以由设备设计 方进行存储而无需在每次图像捕获时动态计算。在具有可移动镜头或闪光灯或用于外部 镜头或闪光灯的连接机构的其他便携式数字捕获设备中，该距离可以在每次图像捕获时 动态计算。可以存储的另一类图像捕获数据是由便携式数字图像捕获设备在拍摄照片时刻 测量的环境照明。测量可以由光传感器执行，诸如电荷耦合器件(CCD)传感器或互补金 属氧化物半导体(CMOS)传感器，其可以将光信息转换为电子编码，诸如指示光值或曝 光值的值。可以存储的另一类图像捕获数据是镜头的焦距。大部分数字图像捕获设备具有 可变焦距的镜头。本发明的技术包括存储指示要在后捕捉图像分析中使用的焦距的值。 可以存储的又一类图像捕获数据是便携式数字捕获设备上的点(诸如镜头)与正被拍摄的 对象之间的距离。大部分数字图像捕获设备包括用于与自动对焦机构一起使用的距离分 析器。本发明的技术包括存储指示要在后捕捉图像分析中使用的、设备上的点与对象之 间的距离的值。使用图像捕获数据来确定寻找哪种缺陷现象本发明的技术包括使用图像捕获数据以辅助确定要寻找什么缺陷现象。指示闪 光灯相对于镜头的位置的捕获数据例如可以用于确定某些缺陷的方位。例如，如果闪光 灯位于镜头上方，则半红眼的淡黄色部分将是眼睛的略下部分，反之亦然。如果闪光灯 位于镜头左方，则半红眼的淡黄色部分将是眼睛的右方部分，反之亦然。图5示出了闪 光灯在镜头右方(501)、在镜头左方(502)、在镜头下方(503)、在镜头上方(504)、在镜 头右上方(505)、在镜头左上方(506)、在镜头左下方(507)或在镜头右下方(508)时出 现的各种半红眼现象。此信息可以用于确定期望的半红眼的红-黄梯度，其可以用于降低对错误肯定 的检测。存在通过检测形成特定形状并因此指示半红眼的黄/红颜色像素分组来检测半 红眼的算法。指示半红眼的分组的红_黄梯度可以与用于识别错误肯定的预期红_黄梯 度进行比较。例如，如果检测的分组具有从左到右或从上到下的红-黄梯度，但是预期 的红-黄梯度是从右到左，则可以将此具有非从右到左梯度的分组识别为非半红眼，并 且由此不改变。确实具有从右到左的红-黄梯度的检测到的分组可以经历图像修改以修 正缺陷。本发明的技术进一步包括使用图像捕获数据来确定潜在缺陷的色谱。例如，镜 头和闪光灯之间的距离影响红眼缺陷的色谱。图6a示出了针对闪光灯到镜头距离为2cm 的红眼缺陷的常见色谱，图6b示出了针对闪光灯到镜头距离为5cm的所捕捉图像中的合成缺陷。通过已知对特定缺陷预期的色谱，可以改进算法。例如，在配置用于在形状范 围内寻找色谱的红眼消除算法中，可以基于图像捕获数据来缩小寻找的色谱，由此减少 错误肯定的数量。 使用图像捕获数据来确定动态人体测量数据人体测量学通常定义为研究人体测量以在人类学分类和比较中使用。静态人体 测量数据，诸如眼睛宽度与眼睛间距的比例或眼睛大小与头部大小的比例，可以基于对 在图像中其他检测到的人物对象的分析来提供有关对象是否是眼睛的良好指示。然而， 大部分人体测量数据是动态的，并且会根据捕捉图像的条件而改变。例如，瞳孔大小不 是恒定的，其随着光而改变，而眼睛注视会基于对象如何旋转其眼睛而改变。本发明的技术包括使用图像捕获数据来估计或确定动态人体测量数据，诸如瞳 孔大小。瞳孔大小可以基于描述捕捉图像时刻的环境光条件的图像捕获数据而合理地估 计。已知瞳孔大小随着对象的视场中的光量而变化。图7示出了这种变化示例的曲线 图。指示环境光的检测值与估计的瞳孔大小之间的关系数据可以存储在数字图像捕获设 备上，使得如果环境光量是已知的，则可以确定估计的对象上的瞳孔大小。所估计的对象上的瞳孔大小继而可以以各种方式实现在缺陷修正算法中。例 如，闪光灯引起的眼睛缺陷归因于来源于闪光灯、从视网膜反射并到达镜头的光。因 此，如果闪光灯、视网膜和镜头之间的角度足够小，则光不可能到达镜头，也就不会出 现眼睛缺陷。这通常发生在对象非常接近照相机或对象的瞳孔非常狭窄时。闪光灯引起 的缺陷很少出现在大白天下，这部分地是因为视网膜高度收缩。本发明的技术包括使用 此事实来检测和修正闪光灯引起的眼睛缺陷。尽管临界角度随着某些物理特性(诸如眼 睛颜色)而稍微变化，但是可以估计健康成人的正常上限。例如，白种人的上限可能是 大约3度。对于给定的对象上的瞳孔大小和闪光灯到镜头的距离，存在可能出现眼睛中 的缺陷的照相机与对象之间的最小距离(也称为临界距离)。使用基本几何计算法，可以 使用以下公式来计算临界距离。临界距离=(闪光灯镜头距离-对象上瞳孔大小)/[2atan(临界角度/2)]如上所述，闪光灯镜头距离是闪光灯与镜头之间的距离，其可以由设备设计方 进行存储或者在图像捕捉时刻动态计算。使用估计的临界角度和估计的对象上瞳孔大 小，可以计算临界距离。至少部分地基于临界距离以及镜头与对象之间的距离，可以确 定动作过程。例如，如果存储在图像捕获数据中的镜头与对象之间的距离值小于针对所 确定的临界距离的阈值，则不需要对捕捉的图像应用缺陷修正算法。不执行不必需的缺 陷修正算法节省了用户时间，减少了拍摄之间的时间，并且降低了功耗。不执行不必需 的缺陷修正算法进一步消除了算法识别错误肯定并对不应当改变的图像部分进行改变的 任何机会。与对象上的瞳孔大小有关的动态人体测量数据也可以与其他图像捕获数据(诸 如镜头焦距)一起使用，以确定对图像内瞳孔大小的估计。估计的图像内瞳孔大小继而 可以用在设置最大缺陷大小的算法中。大部分算法利用预期的最大缺陷大小来辅助确定 候选缺陷是实际的缺陷还是错误肯定。假设候选缺陷实际上不表示人类眼睛或眼睛的一 部分(诸如瞳孔)，如果候选缺陷的大小大于预期的最大缺陷大小，则将不会改变指示 闪光灯引入的缺陷的候选缺陷。大部分设备利用绝对最大值，因此覆盖了所有可能的情况，并且不会遗漏缺陷。如在本发明的一个实施方式中所描述，通过人体测量数据和 图像捕获数据确定的估计的图像内瞳孔大小允许基于捕捉图像时的条件来减小绝对最大 值，由此显著地减少由特定缺陷修正算法检测的错误肯定的数目，而不会减少由此缺陷 修正算法检测的正确肯定的数目。结合眼睛注视测量来使用图像捕获数据本发明的技术进一步包括使用图像捕获数据并结合其他确定的动态人体测量数 据，诸如眼睛注视测量，以确定特定类型的缺陷会存在的可能性。例如可以通过在检测 的脸部区域上添加主动外观模型(AAM)来测量眼睛注视。根据AAM，可以测量眼睛转 动和脸部转动以确定整体眼睛注视。该眼睛注视信息可以提供有利的信息，尤其是有关 对图像应用红眼过滤器，或在两个成对红眼候选之间调和差异。眼睛的不同区域可以导致不同类型的缺陷。例如，包含大量血管的视网膜很可 能导致红眼缺陷，而不包含血管的其他区域很可能导致白眼或黄眼缺陷。通过确定眼睛 的注视角度，可以确定在图像捕捉期间、眼睛中会将光反射回镜头的区域。具备此信 息，可以确定应当还是不应当应用红眼过滤器，是否应当应用除红眼过滤器之外的过滤
m 坐坐
^fr，O图8a示出了眼睛注视直接对着镜头并且闪光以微小角度进入眼睛的常见情形， 闪光刺激视网膜的血管，由此创造可能导致红眼缺陷的条件。图8b示出了直接对准闪光 的眼睛轴线，其中对象的眼睛注视稍微偏左(从图像捕获设备的角度)，但是闪光直接落 在视网膜后面，闪光仍然刺激潜在导致红眼缺陷的视网膜血管。在图8c中，注视角度向 左方进一步扩展几度，并且闪光现在直接入射在与视网膜区域相对的眼睛盲点区域。盲点常常与轴偏移几度，并且导致与视网膜不同类型的缺陷。在图9中给出了 对测量的眼睛注视角度、盲点偏移以及对象与照相机的距离之间的关系的更精确计算。盲点偏移为A2，其对于特定人员可以是常数，可以基于平均值对其进行估计。 眼睛注视角度是Al，到对象的距离是D。闪光灯与照相机镜头之间的间距是S(未示 出)。S和D的值可以从存储的图像捕获数据中获得。
Stan(4 -A2) = -由此
f S)A1 -A2 =tan_1 —
J或者眼睛注视角度Al与S、D和A2相关，其为A1 = tan"1 — + A2
J下面给出了用于tan—YS/D)项的示例值的表，其中tan—HS/D)项表示镜头到闪光 灯距离的角度贡献(度)对眼睛注视角度。
DS = 0.025mS = 0.05S = 0.075S = 0.1权利要求
1.一种便携式数字图像捕获设备，包括 镜头；数字成像捕捉装置；用于在图像捕捉期间提供照明的光源；用于执行以下操作的逻辑在一时刻捕获数字图像；存储描述所述时刻的条件的图像捕获数据；确定所述数字图像中的眼睛注视角度；至少部分基于所述图像捕获数据和眼睛注视角度来确定动作过程。
2.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，其中所述逻辑包括执行软件指令的一个 或多个处理器。
3.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度 是否大于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度大于所述 值而执行以下操作中的至少一个分析所述图像以识别黄眼缺陷候选；或 分析所述图像以识别金眼缺陷候选。
4.如权利要求3的便携式数字图像捕获设备，其中 所述图像捕获数据包括从所述便携式图像捕获设备到对象的距离，以及 所述光源与镜头之间的间隔；以及 所述值至少部分基于所述距离和所述间隔而确定。
5.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度 是否小于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度小于所述 值而分析所述图像以识别红眼缺陷候选。
6.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度 是否大于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度大于所述 值而分析所述图像以识别除红眼缺陷候选之外的闪光灯_眼睛缺陷候选。
7.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑 识别所述图像中的眼睛对，所述眼睛对包括第一只眼睛和第二只眼睛；确定所述第一只眼睛的眼睛注视角度指示有可能存在第一类缺陷； 确定所述第二只眼睛的眼睛注视角度指示有可能存在第二类缺陷； 分析所述图像以确定所述图像是否包含所述第一类缺陷；以及 分析所述图像以确定所述图像是否包含所述第二类缺陷。
8.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，其中 存储描述所述时刻的条件的图像捕获数据包括 检测指示所述时刻的环境光的值；以及存储所述值；所述便携式数字图像捕获设备包括用于以下操作的逻辑 将所述值与所述图像相关联；至少部分基于所述值来确定动作过程。
9.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述值是否大于阈 值的逻辑，其中所述动作过程包括如果所述值大于所述阈值则不改变所述数字图像。
10.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述值是否小于 阈值的逻辑，其中所述动作过程包括如果所述值小于所述阈值则分析所述图像以识别闪 光灯_眼睛缺陷候选。
11.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑 确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；存储所述第二值；使用所述值来确定对象上的瞳孔大小； 使用所述对象上的瞳孔大小和所述第二值来确定临界距离； 至少部分基于所述临界距离来确定是否对所述图像执行修正动作。
12.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑 确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；确定指示镜头焦距的第三值； 存储所述第二值和所述第三值；使用所述值、所述第二值和所述第三值来确定图像中的瞳孔大小；以及 至少部分基于所述图像中的瞳孔大小来识别所述图像中的缺陷。
13.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑 存储指示所述光源相对于所述镜头的位置的值；使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；以及 至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
14.一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行 任一前述权利要求所述的操作。
15.—个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行 方法，所述方法包括检测指示捕获图像的时刻的环境光的值； 将所述值与所述图像相关联地存储； 至少部分基于所述值来确定动作过程。
16.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编 程以执行方法，包括确定所述值是否大于阈值，其中所述动作过程包括如果所述值大于所述阈值则不改 变所述数字图像。
17.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编 程以执行方法，包括确定所述值是否小于阈值，其中所述动作过程包括如果所述值小于所述阈值则分析 所述图像以识别闪光灯_眼睛缺陷候选。
18.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编 程以执行方法，包括至少部分基于所述值来确定对象上的瞳孔大小； 至少部分基于所述对象上的瞳孔大小来确定是否执行修正动作。
19.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编 程以执行方法，包括至少部分基于所述值来确定对象上的瞳孔大小； 确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值； 存储所述第二值；至少部分基于所述对象上的瞳孔大小和所述第二值来确定临界距离； 至少部分基于所述临界距离来确定是否对所述图像执行修正动作。
20.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编 程以执行方法，包括确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值； 确定指示镜头焦距的第三值； 存储所述第二值和所述第三值；至少部分基于所述值、所述第二值和所述第三值来确定图像中的瞳孔大小； 至少部分基于所述图像中的瞳孔大小来识别所述图像中的缺陷。
21.如权利要求20的一个或多个介质，其中识别缺陷的步骤包括在所述图像中仅搜索 具有与所述图像中的瞳孔大小相同或更小的缺陷。
22.—个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行 检测图像中的潜在缺陷的方法，所述方法包括存储指示光源相对于镜头的位置的值；使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
23.—个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行 检测图像中的潜在缺陷的方法，所述方法包括在一时刻捕获数字图像；存储图像捕获数据，其中所述图像捕获数据包括以下中的至少一个光源相对于镜 头的位置、从光源到镜头的距离、镜头的焦距、从数字图像捕获设备上的点到对象的距 离、环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中所述动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述 图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；至少部分基于所述图像捕获数据和所述动态人体测量数据来确定修正动作的过程。
24.如权利要求23的一个或多个介质，其中所述人体测量数据包括从所述数字图像的 内容确定的眼睛注视角度。
25.如权利要求23的一个或多个介质，其中所述人体测量数据包括瞳孔大小，其中所 述瞳孔大小是从所述图像捕获数据推导出的，并且其中所述图像捕获数据包括指示环境 光的值。
26.—种便携式数字图像捕获设备，包括 镜头；数字成像捕捉装置；用于在图像捕捉期间提供照明的光源；用于执行以下操作的逻辑检测指示在捕获图像的时刻的环境光的值；将所述值与所述图像相关联地存储；至少部分基于所述值来确定动作过程。
27.—种便携式数字图像捕获设备，包括 镜头；数字成像捕捉装置；用于在图像捕捉期间提供照明的光源；用于执行以下操作的逻辑存储指示光源相对于镜头的位置的值；使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
28.—种便携式数字图像捕获设备，包括 镜头；数字成像捕捉装置； 用于在图像捕捉期间提供照明的光源； 用于执行以下操作的逻辑 在一时刻捕获数字图像；存储图像捕获数据，其中所述图像捕获数据包括以下中的至少一个光源相对于镜 头的位置、从光源到镜头的距离、镜头的焦距、从数字图像捕获设备上的点到对象的距 离、环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中所述动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述 图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；至少部分基于所述图像捕获数据和所述动态人体测量数据来确定修正动作的过程。
全文摘要
一种用于检测图像中的潜在缺陷的方法和设备，包括在某一时刻捕获数字图像；存储图像捕获数据，其中该图像捕获数据包括以下中的至少一个光源相对于镜头的位置，从光源到镜头的距离，镜头的焦距，从数字图像捕获设备上的点到对象的距离，环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中该动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；以及至少部分基于图像捕获数据和动态人体测量数据来确定修正动作的过程。可以提供用于确定眼睛注视角度的方法步骤和设备装置。
文档编号H04N1/62GK102017599SQ200980103029
公开日2011年4月13日 申请日期2009年1月30日 优先权日2008年1月30日
发明者C·斯坦, F·纳努, P·科尔科兰 申请人:泰塞拉技术爱尔兰有限公司