PROCEDIMIENTO DE DETECCION Y CORRECCION AUTOMATICAS DE LOS OJOS ROJOS VISIBLES EN UNA IMAGEN.
El procedimiento (100) de detección (102) y corrección (104) automáticas de al menos un ojo rojo (201) de al menos un individuo (200) visible en una imagen inicial (10),
dicha detección que consiste particularmente en distinguir una zona de piel correspondiente al rostro (202), una zona de ausencia de piel correspondiente al blanco del ojo (203) y al iris (805) y una zona roja correspondiente a la pupila (204), el procedimiento que incluye las etapas que consisten en:
- reducir (101) el tamaño de la imagen inicial para obtener una imagen reducida (11);
- detectar al menos un ojo rojo en la imagen reducida, por:
- localización (102A) de al menos un candidato de ojo rojo (301) y obtención de las coordenadas (x; y) correspondientes,
- validación o rechazo (102B) del candidato de ojo rojo en función de criterios de tamaño (702), de forma (704) y de presencia de piel en la proximidad media (705) y reducida (706) de dicho candidato;
- convertir (103), llegado el caso, las coordenadas del candidato de ojo rojo validado en la escala de la imagen inicial;
- corregir el enrojecimiento del candidato de ojo rojo validado en la sustitución por un color apropiado para obtener una imagen final (12),
caracterizado porque
- el criterio de presencia de piel en la proximidad media del candidato de ojo rojo utiliza un primer modelo colorimétrico de piel extensa (MP1) determinando las zonas correspondientes a la piel, y porque
- el criterio de presencia de piel en la proximidad reducida del candidato de ojo rojo utiliza un segundo modelo colorimétrico de piel (MP2) restringido, obtenido por el aprendizaje de los colores de la piel, que determina el tinte de la piel del individuo
Tipo: Patente Europea. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: E08102048.
Solicitante: SAGEM COMMUNICATIONS.
Nacionalidad solicitante: Francia.
Dirección: LE PONANT DE PARIS 27, RUE LEBLANC,75512 PARIS CEDEX 15.
Inventor/es: BERGER,JEROME.
Fecha de Publicación: .
Fecha Solicitud PCT: 27 de Febrero de 2008.
Fecha Concesión Europea: 21 de Octubre de 2009.
Clasificación Internacional de Patentes:
- G06T5/40 FISICA. › G06 CALCULO; CONTEO. › G06T TRATAMIENTO O GENERACIÓN DE DATOS DE IMAGEN, EN GENERAL. › G06T 5/00 Perfeccionamiento o restauración de imagen. › utilizando técnicas de histogramas.
- G06T7/40C
Clasificación PCT:
- G06T5/00 G06T […] › Perfeccionamiento o restauración de imagen.
- G06T7/40 G06T […] › G06T 7/00 Análisis de imagen. › Análisis de la textura (recuperación de la profundidad o forma de la textura G06T 7/529).
- H04N1/62 ELECTRICIDAD. › H04 TECNICA DE LAS COMUNICACIONES ELECTRICAS. › H04N TRANSMISION DE IMAGENES, p. ej. TELEVISION. › H04N 1/00 Exploración, transmisión o reproducción de documentos o similares, p. ej. transmisión facsímil; Sus detalles. › Retoques, es decir, modificación de colores aislados únicamente o en zonas de imagen aisladas únicamente.
Países PCT: Austria, Bélgica, Suiza, Alemania, Dinamarca, España, Francia, Reino Unido, Grecia, Italia, Liechtensein, Luxemburgo, Países Bajos, Suecia, Mónaco, Portugal, Irlanda, Eslovenia, Finlandia, Rumania, Chipre, Lituania, Letonia, Ex República Yugoslava de Macedonia, Albania.
Fragmento de la descripción:
Procedimiento de detección y corrección automáticas de los ojos rojos visibles en una imagen.
Campo técnico de la invención
La presente invención se refiere a un procedimiento de detección y corrección automáticas de los ojos rojos de un individuo visible en una imagen. Un objetivo esencial de la invención es permitir la identificación, después de la corrección, en una persona que aparece en una imagen resultado de una fotografía, de al menos un ojo que presenta un tinte rojo sorprendente y poco natural al nivel de la pupila; la corrección hecha consiste particularmente en reemplazar este rojo por un color más natural.
Antecedentes tecnológicos de la invención
En el campo de la fotografía, digital o de película, la toma de imágenes puede necesitar, cuando el entorno está oscuro, la utilización de un destello luminoso. O, como es conocido, la luz del destello se refleja en la retina del ojo que supone a continuación la aparición de un tinte rojo sorprendente y poco natural en el emplazamiento de la pupila del ojo. Este fenómeno bien conocido se llama artefacto de los ojos rojos.
Existen actualmente numerosos sistemas que tratan de evitar este fenómeno de los ojos rojos. La mayoría de estos sistemas actúan en la luz emitida por el destello luminoso, a la hora de la toma de la imagen. Otros sistemas tratan de corregir el color rojo de la pupila del ojo antes de la impresión de la imagen. Estos sistemas se instalan generalmente en los ordenadores relacionados con los dispositivos de impresión de imágenes. Algunos sistemas se instalan directamente en el dispositivo de impresión de imágenes: se habla entonces de sistemas embebidos.
Algunos de estos sistemas ponen en ejecución un procedimiento que necesita una selección, por el usuario, de la zona en la que se encuentran los ojos rojos a corregir. Tal procedimiento no es automático. Necesita una atención y una intervención del usuario.
Otros sistemas ponen en ejecución un método de reconocimiento de la cara, automático y transparente para el usuario. Este método se basa en el aprendizaje de la cara. Estos métodos de aprendizaje consisten en hacer aprender al sistema un gran número de caras que luego es capaz de reconocer. Una vez constituida una base de aprendizaje que contiene un gran número de caras, de formas y tipos variados, se extraen las características interesantes como, por ejemplo, las proyecciones de estas imágenes de caras en los espacios vectoriales, en bases específicas como las bases de ondas pequeñas o las bases de tipo Haar. A partir de la cantidad muy grande de informaciones así recuperadas, se extraen las informaciones más críticas, las más discriminantes, las que describen mejor una cara. Estos datos que han sido extraídos de la base de aprendizaje, crean un clasificador que permite detectar una cara en la imagen, en varias escalas posibles. Este clasificador calcula las funciones (por ejemplo las proyecciones sobre los vectores de la base) seleccionadas como principales y especifica si una cara ha sido bien detectada en la imagen a tratar. Un ejemplo de tal método de aprendizaje de las caras se describe en el documento US 04-0119851-A1.
Con tal método que reconoce una cara en su globalidad, es necesario recorrer la imagen y verificar a todas las escalas posibles la presencia de una cara. Tal método es así muy costoso en tiempo de cálculo y en memoria para el almacenamiento de los datos extraídos de la base de aprendizaje. O, la capacidad de cálculo de un dispositivo embebido y la memoria disponibles son relativamente reducidas en comparación a las de un ordenador. En consecuencia, la puesta en funcionamiento de un método de detección de la cara por aprendizaje, en un sistema embebido, supone un tiempo de tratamiento de la imagen muy largo.
Existen igualmente sistemas que ponen en funcionamiento un método de aprendizaje de los ojos. El aprendizaje de los ojos se realiza de manera global, como el aprendizaje de caras descrito anteriormente. Este método presenta así los mismos inconvenientes que el método de aprendizaje de caras.
Otro método para detectar la presencia de ojos rojos en una imagen se describe en la solicitud de patente CA-2460179. Este método consiste en detectar, en la imagen, los píxeles de color rojo saturado. En concreto, este procedimiento permite detectar todos los píxeles de la imagen que tienen una fuerte saturación y una fuerte variación de luminancia, en un espacio colorimétrico de tipo HSV (Hue: Tinte, Saturación y Valor/Luminosidad). Cuando los píxeles con fuerte saturación y fuerte variación de luminancia son detectados, el procedimiento deduce que se trata de un rojo saturado correspondiente a los ojos rojos. Sin embargo, este procedimiento presenta el inconveniente de detectar con demasiada frecuencia ojos rojos que pueden corresponder a una pupila de ojo rojo.
En efecto, existen, en una imagen, numerosos elementos que pueden ser rojos, en un color rojo saturado como, por ejemplo, luces rojas, ropa roja, una boca, etc. Este procedimiento detecta todas estas zonas rojas. Numerosas pruebas deben ser realizadas a continuación para verificar si se trata de un ojo o no, lo que supone numerosos cálculos. A falta de estas pruebas, el procedimiento induce numerosas falsas detecciones y un tiempo de cálculo que puede ser elevado para imágenes que contienen mucho rojo.
Para remediar estos problemas, se ha propuesto recientemente un procedimiento, a saber la patente FR13724, que permite, trabajando en una imagen de tamaño real:
- - la detección de una zona de piel,
- - la realización de una máscara de piel,
- - la búsqueda, en la máscara de piel, de la presencia eventual de un ojo rojo de la manera siguiente:
- - detección del blanco de un ojo,
- - detección del rojo de un ojo,
- - detección del iris de un ojo,
- - reconocimiento de la forma redonda de la pupila de un ojo,
- - la corrección del color de un ojo.
Por otra parte, una patente de la técnica actual propone crear, a partir de una imagen de tamaño real, una tarjeta de enrojecimiento que atribuye a cada píxel un valor más o menos grande según su color. Se efectúa entonces una segmentación por valor umbral en esta tarjeta.
En otra patente, se detectan los candidatos del ojo que se proponen al usuario; el rechazo y/o la validación de estos candidatos es así manual, luego más larga.
En la técnica actual, se conoce la enseñanza del documento técnico CORPORAN P Y OTROS: "DETECCIÓN AUTOMÁTICA EN CÁMARA DE DEFECTOS DEL DESTELLO EN EL OJO" TRANSACCIONES DEL IEEE EN ELECTRÓNICA DE CONSUMO, CENTRO DE SERVICIOS DEL IEEE, NUEVA YORK, NY, US, vol. 51, nº 1, febrero de 2005, páginas 11-17, XP001240419 ISSN: 0098-30-63, que divulga un método, para un dispositivo de fotos, de detección de defectos en un ojo destellado.
Se conoce igualmente la enseñanza del documento técnico EP-A-1 734 475 que divulga un método de detección de una zona de imagen que presenta un tono débilmente coloreado.
Se conoce finalmente la enseñanza del documento técnico US 2004/228542 A1 que divulga un método de modificación del efecto "ojos rojos" en una imagen digital.
Pero, para todas estas invenciones de la técnica previa, los problemas persisten:
- - la segmentación de las zonas rojas por valores umbrales es imprecisa,
- - el análisis de la forma de los ojos potenciales es simplista, se apoya en las dimensiones horizontal, vertical, y diagonal y en la proporción de puntos rojos, para verificar que no se trata de un anillo,
- - el análisis del color se hace generalmente por comparación con tablas colorimétricas, que pueden ser una causa de errores.
Descripción general de la invención
El objeto de la invención propone una solución al problema que acaba de ser expuesto. De una manera general, la invención tiene por objeto un procedimiento que permita:
- - detectar, en una imagen cuyo tamaño se reduce por razones de rendimiento, de manera completamente automática y transparente para el usuario, al menos un candidato de ojo rojo;
- - analizar con precisión el color de la piel de un sujeto a través...
Reivindicaciones:
1. El procedimiento (100) de detección (102) y corrección (104) automáticas de al menos un ojo rojo (201) de al menos un individuo (200) visible en una imagen inicial (10), dicha detección que consiste particularmente en distinguir una zona de piel correspondiente al rostro (202), una zona de ausencia de piel correspondiente al blanco del ojo (203) y al iris (805) y una zona roja correspondiente a la pupila (204), el procedimiento que incluye las etapas que consisten en:
- - reducir (101) el tamaño de la imagen inicial para obtener una imagen reducida (11);
- - detectar al menos un ojo rojo en la imagen reducida, por:
- - localización (102A) de al menos un candidato de ojo rojo (301) y obtención de las coordenadas (x; y) correspondientes,
- - validación o rechazo (102B) del candidato de ojo rojo en función de criterios de tamaño (702), de forma (704) y de presencia de piel en la proximidad media (705) y reducida (706) de dicho candidato;
- - convertir (103), llegado el caso, las coordenadas del candidato de ojo rojo validado en la escala de la imagen inicial;
- - corregir el enrojecimiento del candidato de ojo rojo validado en la sustitución por un color apropiado para obtener una imagen final (12),
caracterizado porque
- - el criterio de presencia de piel en la proximidad media del candidato de ojo rojo utiliza un primer modelo colorimétrico de piel extensa (MP1) determinando las zonas correspondientes a la piel, y porque
- - el criterio de presencia de piel en la proximidad reducida del candidato de ojo rojo utiliza un segundo modelo colorimétrico de piel (MP2) restringido, obtenido por el aprendizaje de los colores de la piel, que determina el tinte de la piel del individuo.
2. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque el criterio de forma, utilizado para la detección de al menos un ojo rojo, determina el carácter circular del candidato de ojo rojo en función de sus coordenadas.
3. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque el primer modelo de piel se utiliza en la proximidad media de la pupila, en una zona rectangular (801) que representa el rostro del individuo, dicha zona excluyendo, en su parte central, un rectángulo (804) que engloba la totalidad del ojo rojo y en el que no se busca detectar la presencia de piel.
4. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación 3, caracterizado porque el segundo modelo de piel se aplica en el rectángulo que engloba la totalidad del ojo rojo, y en concreto en una zona constituida por una pareja de triángulos simétricos (802A; 802B) con relación al centro (803) de dicha pupila.
5. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque la pareja de triángulos, situados en la periferia de la pupila, gira alrededor del centro de dicha pupila, hasta lograr una posición donde dichas parejas de triángulos contienen una minoría de píxeles de piel.
6. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según una al menos de las reivindicaciones 3 a 5, caracterizado porque el segundo modelo de piel se obtiene por la realización de una media ponderada de los valores de los píxeles de la piel contenidos en la zona rectangular que representa el rostro del individuo.
7. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según una al menos de las reivindicaciones 4 a 6, caracterizado porque dicha corrección, aplicada a cada píxel del candidato validado una primera vez, consiste particularmente en:
- - validar (501) una segunda vez la forma del candidato,
- - calcular (505) la distancia entre cada píxel y el centro de la pupila,
- - elegir (506) un nivel de gris de sustitución (?) para cada píxel,
- - aplicar (507) a cada píxel del candidato validado el nivel de gris elegido.
8. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque el nivel de gris de sustitución es elegido en función del valor de las componentes verde (g) y azul (b) de cada píxel del candidato validado.
9. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque el nivel de gris de sustitución es elegido en función de la distancia entre el píxel y el centro de la pupila.
10. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque la detección de al menos un ojo rojo se realiza particularmente empezando por establecer una tarjeta de enrojecimiento (201) de la imagen considerada.
11. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones 9 o 10, caracterizado porque la tarjeta de enrojecimiento establecida se presenta bajo la forma de una imagen en niveles de gris en aquel valor atribuido a cada píxel depende de los valores de las componentes roja, verde (g) y azul (b) de la imagen reducida, dichos valores atribuidos a cada píxel siendo entonces iguales a un valor T que responde a la ecuación: T = max (r - g,0).
12. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones 9, 10 u 11, caracterizado porque la tarjeta de enrojecimiento establecida se segmenta en regiones rojas (R).
13. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque las regiones rojas se fusionan entre ellas si la distancia que las separa no excede de tres píxeles.
14. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones 12 o 13, caracterizado porque las regiones rojas, una vez localizadas y fusionadas entre ellas, constituyen los candidatos de ojo rojo a validar o rechazar posteriormente.
15. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque la validación de la forma de los candidatos de ojo rojo se realizan calculando los momentos invariantes.
16. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según al menos una de las reivindicaciones precedentes, caracterizado porque las dimensiones de la imagen reducida se eligen para obtener un tamaño del entorno de cuatrocientos mil píxeles, cualquiera que sea el tamaño de la imagen inicial.
17. El procedimiento de detección y corrección automáticas del ojo rojo según la reivindicación precedente, caracterizado porque el criterio de tamaño, utilizado para la detección de al menos un ojo rojo, determina el tamaño del candidato de ojo rojo en función de sus coordenadas.
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