本發(fā)明實(shí)施例涉及拍攝遮擋檢測(cè)方法及裝置，尤其涉及一種雙目攝像頭遮擋檢測(cè)的方法及裝置。

背景技術(shù)：

便攜式移動(dòng)設(shè)備已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚囊徊糠至耍S著便攜式移動(dòng)設(shè)備的日益發(fā)展，帶有拍攝功能的移動(dòng)設(shè)備日趨完善，現(xiàn)在人們出行游玩，很少使用數(shù)碼相機(jī)或者簡(jiǎn)易型相機(jī)，更多的人選擇帶拍攝功能的移動(dòng)設(shè)備。但是，在使用此類(lèi)設(shè)備時(shí)，往往會(huì)出現(xiàn)手指遮擋鏡頭的情況，從而導(dǎo)致拍攝出來(lái)的照片效果不佳。

近年來(lái)，行業(yè)內(nèi)也有不少技術(shù)方案試圖解決這個(gè)問(wèn)題，例如，有些鏡頭遮擋檢測(cè)的方法是通過(guò)攝像頭獲取場(chǎng)景rgb背景模型，通過(guò)前景和背景的差值來(lái)確定攝像頭是否被遮擋?；谄胀╮gb攝像頭的背景建模遮擋檢測(cè)方案無(wú)法區(qū)分前景像素變化由鏡頭遮擋造成還是由場(chǎng)景目標(biāo)運(yùn)動(dòng)所造成的，所以會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)準(zhǔn)確率低的問(wèn)題。

另，也有人提出采用深度攝像頭遮擋檢測(cè)的方法，通過(guò)深度攝像頭提供的深度信息提升距離信息缺失帶來(lái)的誤檢。但目前主流的深度攝像頭深度信息獲取距離普遍在0.5m以上，當(dāng)目標(biāo)拍攝物體距離攝像頭小于0.5m，但并沒(méi)有碰到攝像頭時(shí)，會(huì)造成誤檢。

綜上所述，無(wú)論是背景建模的方法還是基于特征分析的方法，目前都存在檢測(cè)準(zhǔn)確低或者漏檢的情況，所以如何提供一種檢測(cè)準(zhǔn)確率高的攝像頭遮擋檢測(cè)的方法及裝置是目前的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于特征信息計(jì)算分析使檢測(cè)準(zhǔn)確率高，漏檢率低的雙目攝像頭遮擋檢測(cè)的方法及裝置。

本發(fā)明提供一種雙目攝像頭遮擋檢測(cè)方法，包括：s101：同時(shí)讀取雙目攝像頭各一幀圖像，采用模板匹配雙視圖圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)視差深度曲線表計(jì)算兩幅圖像之間的稠密深度圖像；s102：將所述兩幅圖像及所述深度圖像縮放到目標(biāo)尺寸；定義矩形格像素塊尺寸，確定像素塊個(gè)數(shù)，沿圖像邊沿依次對(duì)矩形格像素塊編號(hào)；s103：針對(duì)該幀圖像，實(shí)時(shí)計(jì)算矩形格像素塊的特征信息；s104：判斷每一個(gè)矩形格像素塊涉及的特征信息是否處于指定閾值范圍內(nèi)；s105：統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足所有指定閾值條件的像素塊個(gè)數(shù)，若所述像素塊個(gè)數(shù)大于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定為遮擋；若所述像素塊個(gè)數(shù)小于等于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定不遮擋。

優(yōu)選地，所述s101中，所述視差深度曲線表為標(biāo)定雙目攝像頭的視差與深度參數(shù)信息對(duì)應(yīng)表，所述視差深度曲線表為預(yù)置表格。

優(yōu)選地，所述視差深度曲線表的標(biāo)定方法具體為：根據(jù)平行光軸結(jié)構(gòu)雙目測(cè)距原理depth＝b*f/p，標(biāo)定深度depth和視差p關(guān)系曲線。其中depth表示的是雙目攝像頭公共視域范圍內(nèi)的像素點(diǎn)深度值，p表示的是對(duì)應(yīng)點(diǎn)的視差，b表示的是平行光軸雙目攝像頭的基線長(zhǎng)度，f表示的是焦距。

優(yōu)選地，所述s102中，所述矩形格像素塊包括方形像素塊和長(zhǎng)方形像素塊，用于根據(jù)檢測(cè)穩(wěn)定性和精度的需求來(lái)設(shè)置對(duì)應(yīng)的像素塊形狀。

優(yōu)選地，在所述s103中，所述特征信息為灰階寬度、清晰度、顏色變化率及深度均值。

優(yōu)選地，所述s104中，具體為：判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格顏色變化率是否大于第三閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組c[n]，判斷每一個(gè)矩形格深度均值是否小于第四閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組d[n]。

優(yōu)選地，在所述s103中，所述特征信息為灰階寬度、清晰度、膚色、邊緣及深度均值。

優(yōu)選地，所述s104中，具體為：判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格膚色區(qū)域面積是否大于第五閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組e[n]，判斷每一個(gè)矩形格區(qū)域邊緣信息是否大于第六閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組f[n]。

優(yōu)選地，在所述s103及s104中，優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。

本發(fā)明還提供一種雙目攝像頭遮擋檢測(cè)裝置，包括：圖像采集調(diào)整單元，同時(shí)讀取雙目攝像頭各一幀圖像，采用模板匹配雙視圖圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)視差深度曲線表計(jì)算兩幅圖像之間的稠密深度圖像；圖像預(yù)處理單元，將所述兩幅圖像及所述深度圖像縮放到目標(biāo)尺寸；定義矩形格像素塊尺寸，確定像素塊個(gè)數(shù)，沿圖像邊沿依次對(duì)矩形格像素塊編號(hào)；圖像計(jì)算單元，針對(duì)該幀圖像，實(shí)時(shí)計(jì)算矩形格像素塊的特征信息；圖像分析單元，判斷每一個(gè)矩形格像素塊涉及的特征信息是否處于指定閾值范圍內(nèi)；圖像處理單元，統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足所有指定閾值條件的像素塊個(gè)數(shù)，若所述像素塊個(gè)數(shù)大于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定為遮擋；若所述像素塊個(gè)數(shù)小于等于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定不遮擋。

優(yōu)選地，所述視差深度曲線表為標(biāo)定雙目攝像頭的視差與深度參數(shù)信息對(duì)應(yīng)表，所述視差深度曲線表為預(yù)置表格。

優(yōu)選地，所述圖像預(yù)處理單元中的所述矩形格像素塊包括方形像素塊和長(zhǎng)方形像素塊，用于根據(jù)檢測(cè)穩(wěn)定性和精度的需求來(lái)設(shè)置對(duì)應(yīng)的像素塊形狀。

優(yōu)選地，所述圖像計(jì)算單元中的所述特征信息為灰階寬度、清晰度、顏色變化率及深度均值。

優(yōu)選地，所述圖像分析單元具體用于，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格顏色變化率是否大于第三閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組c[n]，判斷每一個(gè)矩形格深度均值是否小于第四閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組d[n]。

優(yōu)選地，所述圖像計(jì)算單元中的所述特征信息為灰階寬度、清晰度、膚色、邊緣及深度均值。

優(yōu)選地，所述圖像分析單元具體用于，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格膚色區(qū)域面積是否大于第五閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組e[n]，判斷每一個(gè)矩形格區(qū)域邊緣信息是否大于第六閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組f[n]。

優(yōu)選地，所述圖像計(jì)算單元優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，所述圖像分析單元對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。

本發(fā)明的有益效果是，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)檢測(cè)精度低和誤檢率高的現(xiàn)狀，提出了一種有效的可實(shí)施的用于雙攝像頭結(jié)構(gòu)的智能終端設(shè)備的攝像頭遮擋檢測(cè)方法。通過(guò)獲取一幀圖像，并采集邊沿圖片矩形格像素塊的多種特征信息，并對(duì)這些特征信息進(jìn)行計(jì)算分析后判定是否為遮擋，從而實(shí)現(xiàn)攝像頭的遮擋檢測(cè)?？蛇m用于配有雙目攝像頭的移動(dòng)終端設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)雙目攝像頭同時(shí)進(jìn)行遮擋檢測(cè)；深度信息可有效抗干擾，提升檢測(cè)準(zhǔn)確度；僅檢測(cè)邊沿目標(biāo)區(qū)域，方法簡(jiǎn)單高效，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)遮擋檢測(cè)，適用于移動(dòng)嵌入式平臺(tái)和移動(dòng)手持設(shè)備特別是智能手機(jī)拍照的無(wú)意識(shí)遮擋檢測(cè)；所定義的特征直方圖灰階寬度能更好描述實(shí)際遮擋特征，結(jié)合矩形格像素塊亮度均值和矩形格的清晰度系數(shù)，能很好適應(yīng)高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景、全遮擋和部分遮擋場(chǎng)景，提升檢測(cè)正確率；單幀圖像即可實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，不依賴(lài)于連續(xù)視頻圖像幀信息，也不依賴(lài)于預(yù)存儲(chǔ)信息。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明遮擋檢測(cè)的方法流程示意圖；

圖2為本發(fā)明遮擋檢測(cè)的裝置示意圖；

圖3為本發(fā)明s102圖像分塊示意圖。

附圖標(biāo)記：

s101～s105步驟

201圖像采集調(diào)整單元202圖像預(yù)處理單元203圖像計(jì)算單元

204圖像分析單元205圖像處理單元

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

如圖1所示，本發(fā)明遮擋檢測(cè)的流程示意圖，一種雙目攝像頭遮擋檢測(cè)方法，包括：s101：同時(shí)讀取雙目攝像頭一幀圖像，采用模板匹配雙視圖圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)視差深度曲線表計(jì)算兩幅圖像之間的稠密深度圖像；s102：將所述兩幅圖像及所述深度圖像縮放到目標(biāo)尺寸；定義矩形格像素塊尺寸，確定像素塊個(gè)數(shù)，沿圖像邊沿依次對(duì)矩形格像素塊編號(hào)；本步驟中所述矩形格像素塊包括方形像素塊和長(zhǎng)方形像素塊，用于根據(jù)檢測(cè)穩(wěn)定性和精度的需求來(lái)設(shè)置對(duì)應(yīng)形狀尺寸的像素塊。s103：針對(duì)該幀圖像，實(shí)時(shí)計(jì)算矩形格像素塊的特征信息；s104：判斷每一個(gè)矩形格像素塊涉及的特征信息是否處于指定閾值范圍內(nèi)；s105：統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足所有指定閾值條件的像素塊個(gè)數(shù)，若所述像素塊個(gè)數(shù)大于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定為遮擋；若所述像素塊個(gè)數(shù)小于等于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定不遮擋。

其中，所述視差深度曲線表為標(biāo)定雙目攝像頭的視差與深度參數(shù)信息對(duì)應(yīng)表，所述視差深度曲線表為預(yù)置表格。進(jìn)一步地，所述視差深度曲線表的標(biāo)定方法具體為：根據(jù)平行光軸結(jié)構(gòu)雙目測(cè)距原理depth＝b*f/p，標(biāo)定深度depth和視差p關(guān)系曲線。其中depth表示的是雙目攝像頭公共視域范圍內(nèi)的像素點(diǎn)深度值，p表示的是對(duì)應(yīng)點(diǎn)的視差，b表示的是平行光軸雙目攝像頭的基線長(zhǎng)度，f表示的是焦距。具體操作步驟如下：

a.在目標(biāo)場(chǎng)景中足夠遠(yuǎn)的位置，垂直于攝像頭光軸擺放帶有標(biāo)記信息棋盤(pán)格標(biāo)定板，計(jì)算近似無(wú)窮遠(yuǎn)標(biāo)定平面矩陣h；

b.在目標(biāo)場(chǎng)景范圍內(nèi)按一定的距離間隔(例如5cm)，分別擺放帶有標(biāo)記信息的棋盤(pán)格標(biāo)定板，通過(guò)步驟a中計(jì)算得到的h矩陣，將兩幅圖像映射到同一坐標(biāo)系，記錄標(biāo)記點(diǎn)之間的視差像素值[pi]，記錄深度對(duì)應(yīng)關(guān)系數(shù)值[depthi,pi]，按照此方法拍攝多組數(shù)據(jù)。

c.將步驟b中的數(shù)據(jù)按照depth＝b*f/p函數(shù)關(guān)系進(jìn)行插值擬合，得到完整的視差深度曲線查找表。

以上操作步驟僅為一個(gè)實(shí)例，本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，任何根據(jù)本方法的步驟進(jìn)行非創(chuàng)造性勞動(dòng)的修改得到的新方法都在本發(fā)明保護(hù)范圍內(nèi)。

下文會(huì)主要闡述本發(fā)明的多個(gè)實(shí)施例，其中與前文所述的雙目攝像頭遮擋檢測(cè)方法相同的部分不再贅述。主要針對(duì)不同實(shí)施例對(duì)應(yīng)的不同步驟進(jìn)行詳細(xì)闡述。

實(shí)施例一

在所述步驟s102中，將雙視圖像和所述視差圖同時(shí)縮放到目標(biāo)尺寸，本實(shí)施例中優(yōu)選地縮放到320*240。但是，為了便于圖像計(jì)算，所述調(diào)整圖像的像素值為30萬(wàn)像素以下即可。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，其他任何不需要通過(guò)勞動(dòng)創(chuàng)造即可得出的變形都在本實(shí)施例涵蓋范圍內(nèi)。

進(jìn)一步地，本實(shí)施例中優(yōu)選定義矩形格像素塊大小為40*40，沿邊沿共標(biāo)記24個(gè)矩形格，計(jì)算兩幅圖像邊沿像素塊深度均值。具體地，深度均值計(jì)算方法：首先在左側(cè)視圖中，從第一個(gè)點(diǎn)pl開(kāi)始掃描至右側(cè)視圖，找到對(duì)應(yīng)的匹配點(diǎn)pr，然后用h矩陣映射pl到pl’，然后pr-pl’就是視差，視差查表可得到一個(gè)深度值，將該深度值填入稠密深度圖對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)位置；所述深度均值即為所有深度值的求和平均所得的數(shù)值。如圖3所示。按邊沿順序?qū)呇鼐匦胃褚来尉幪?hào)，并存儲(chǔ)各個(gè)像素塊的基準(zhǔn)坐標(biāo)。所述矩形格像素定義尺寸為16像素的整數(shù)倍。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，其他任何不需要通過(guò)勞動(dòng)創(chuàng)造即可得出的變形都在本實(shí)施例涵蓋范圍內(nèi)。

在所述步驟s103中，本實(shí)施例中最低限度需要計(jì)算四個(gè)特征信息，即灰階寬度、清晰度、顏色變化率及深度均值。

在所述步驟s104中，具體地，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格顏色變化率是否大于第三閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組c[n]，判斷每一個(gè)矩形格深度均值是否小于第四閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組d[n]。

在本實(shí)施例的一個(gè)優(yōu)選例中，對(duì)于前述s103和s104的計(jì)算比對(duì)過(guò)程，具體如下：

定義灰階寬度狀態(tài)數(shù)組grayscalestatus[24]，即所述狀態(tài)數(shù)組a[n]，針對(duì)前述平滑之后的亮度直方圖，計(jì)算灰階狀態(tài)；

對(duì)第i個(gè)矩形格像素塊：

1)根據(jù)直方圖計(jì)算中值灰階寬度middle_gray和底部灰階寬度bottom_gray；其中中值灰階寬度指的是直方圖縱坐標(biāo)中間部分值。在本實(shí)施例中，可選直方圖最大值的中值，或者直接選取最大值的1/2或者1/3。設(shè)直方圖最大值為g_max，本實(shí)施例取g_max/2作為中值灰階，計(jì)算histogram[k]＝g_max/2對(duì)應(yīng)到直方圖中的左右兩個(gè)灰度值gray_left和gray_right，那么middle_gray＝gray_right-gray_left；同理計(jì)算底部灰階寬度bottom_gray；

2)設(shè)定底部灰階寬度閾值graybottomthred，即所述第一閾值；若底部灰階寬度bottom_gray>底部灰階寬度閾值graybottomthred，那么記錄第i個(gè)像素塊的灰階狀態(tài)grayscalestatus[i]＝false；

3)在本發(fā)明的另一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，還需設(shè)定中部灰階寬度閾值graymiddlethred，若底部灰階寬度bottom_gray<底部灰階寬度閾值graybottomthred，并且中值灰階寬度middle_gray>中部灰階寬度閾值graymiddlethred，那么grayscalestatus[i]＝true，否則grayscalestatus[i]＝false。

定義清晰度狀態(tài)數(shù)組claritystatus[24]，即所述狀態(tài)數(shù)組b[n]；設(shè)定清晰度閾值claritythred，即，所述第二閾值。本實(shí)施例采用拉普拉斯清晰度，lapmatrix[9]＝{-1,-4,-1,-4,20,-4，-1,-4,-1}；

采用上述3*3模板卷積每一個(gè)矩形格像素塊，得到每一個(gè)矩形格像素塊的清晰度評(píng)價(jià)值，并歸一化所有的清晰度評(píng)價(jià)值normclarityvalue[24]。對(duì)第i個(gè)矩形格像素塊，若normclarityvalue[i]<claritythred,claritystatus[i]＝true,否則claritystatus[i]＝false。

以上所有對(duì)比結(jié)論中，判定為true即為符合遮擋條件，判定為false即為不符合遮擋條件。

定義顏色變化率狀態(tài)數(shù)組，即所述狀態(tài)數(shù)組c[n]。對(duì)矩形格像素塊每一個(gè)像素點(diǎn)計(jì)算sum＝(r-g)*(r-g)+(r-b)*(r-b)+(b-g)*(b-g)，并求累加和得到顏色變化率。判斷所述顏色變化率是否大于顏色變化率閾值，即第三閾值。若顏色變化率大于第三閾值，則判定符合遮擋條件，若顏色變化率小于或等于第三閾值，則判定不符合遮擋條件。記錄所述符合遮擋條件的顏色狀態(tài)數(shù)組，即狀態(tài)數(shù)組c[n]。

定義深度均值狀態(tài)數(shù)組，即所述狀態(tài)數(shù)組d[n]。所述深度均值的算法前文已經(jīng)闡述，此處不再贅述。判斷所述深度均值是否小于深度均值閾值，即第四閾值。若深度均值小于第四閾值，則判定符合遮擋條件；若深度均值大于或等于第四閾值，則判定不符合遮擋條件。記錄符合遮擋條件的深度均值狀態(tài)數(shù)組，即狀態(tài)數(shù)組d[n]。

在所述步驟s105中，進(jìn)一步具體地，綜合以上特征信息值，對(duì)所有的矩形格像素塊，如果同時(shí)滿(mǎn)足：灰階寬度狀態(tài)數(shù)組符合遮擋條件；清晰度狀態(tài)數(shù)組符合遮擋條件；顏色變化率狀態(tài)數(shù)組符合遮擋條件；深度均值狀態(tài)數(shù)組符合遮擋條件。則判定當(dāng)前矩形格像素塊屬于被遮擋像素塊，統(tǒng)計(jì)所有的被遮擋像素塊數(shù)目num。

設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，若所述被遮擋像素塊數(shù)目num>設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，則判定攝像頭被遮擋。所述設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值可以為大于等于1的某個(gè)整數(shù)值。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，這個(gè)閾值的大小取決于檢測(cè)率的高低，如果需要嚴(yán)格檢測(cè)則定為1，如果需要放寬檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)可以是大于1的任一一個(gè)整數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，該設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值的取值根據(jù)實(shí)際情況會(huì)有不同取值的考量，并不局限于某個(gè)固定數(shù)值。

實(shí)施例二

本發(fā)明的另一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，在所述步驟s103～所述步驟s105中，優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，即可以統(tǒng)一先檢測(cè)所有矩形格像素塊的灰階寬度、清晰度、顏色變化率或深度均值特征信息。對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。

本實(shí)施例中的計(jì)算順序依次為深度均值、灰階寬度、清晰度、顏色變化率為例。但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，該順序是可以打亂的，并不局限于保護(hù)順序，只要是先計(jì)算同一種特征信息，然后把符合指定閾值范圍的矩形格像素塊整理分開(kāi)后再依次計(jì)算其他特征信息都可以。這樣的計(jì)算方法可以大大降低計(jì)算工作量，能更快的得出結(jié)論。具體算法可以參考實(shí)施例一中的相關(guān)參數(shù)算法，本實(shí)施例不再贅述。

實(shí)施例三

本實(shí)施例與實(shí)施例一的區(qū)別在于通過(guò)計(jì)算不同特征信息實(shí)現(xiàn)發(fā)明的目的。因此，與實(shí)施例一相同信息特征的算法在本實(shí)施例中不再贅述。

所述步驟s103中，本實(shí)施例中最低限度需要計(jì)算四個(gè)特征信息，即灰階寬度、清晰度、膚色及邊緣。在本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，還可以包括亮度均值。

在所述步驟s104中，具體地，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格膚色區(qū)域面積是否大于第五閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組e[n]，判斷每一個(gè)矩形格區(qū)域邊緣信息是否大于第六閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組f[n]。還可以包括判斷每一個(gè)矩形格的亮度均值是否小于第七閾值或者大于第八閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組g[n]。本實(shí)施例中的n為根據(jù)實(shí)際情況區(qū)分的數(shù)量或者測(cè)定的結(jié)果總數(shù)。

本發(fā)明的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，對(duì)于前述s103和s104的計(jì)算比對(duì)過(guò)程，具體如下：所述灰階寬度及清晰度特征信息的計(jì)算對(duì)比過(guò)程見(jiàn)實(shí)施例一。

定義膚色面積狀態(tài)數(shù)組skincolorstatus[24]，即所述狀態(tài)數(shù)組e[n]，所述設(shè)定膚色面積閾值skinareathred，即所述第五閾值。檢測(cè)矩形格像素塊區(qū)域膚色區(qū)域面積占比。若第i個(gè)矩形格像素塊膚色面積占比大于所設(shè)定閾值skinareathred，則將對(duì)應(yīng)的狀態(tài)數(shù)組元素置位：skincolorstatus[i]＝true；

定義邊緣信息狀態(tài)數(shù)組edgestatus[24]，即所述狀態(tài)數(shù)組f[n]，設(shè)定邊緣點(diǎn)像素之和的閾值edgethred，即所述第六閾值。檢測(cè)矩形格像素塊內(nèi)邊緣點(diǎn)數(shù)值之和。若第i個(gè)矩形格像素塊邊緣像素值之和大于所設(shè)定閾值edgethred，則將對(duì)應(yīng)的狀態(tài)數(shù)組元素置位：edgestatus[i]＝true；

對(duì)每一個(gè)矩形格，計(jì)算亮度直方圖histogram[256]，并對(duì)亮度直方圖進(jìn)行平滑處理，本實(shí)施例平滑方式描述如下：

histogram[i]＝(histogram[i]+histogram[i+1]+histogram[i-1])/3；即每一個(gè)灰度值取當(dāng)前灰度值和前后鄰近灰度值之和的均值。

定義亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[24]，即所述狀態(tài)數(shù)組g[n]。所述設(shè)定亮度均值閾值最高亮度均值閾值light_high，即所述第八閾值和最低亮度均值閾值light_low，即所述第七閾值。計(jì)算第i個(gè)矩形格像素塊的亮度均值lightmeanvalue。若lightmeanvalue<light_low或者lightmeanvalue>light_high，記錄lightmeanstatus[i]＝false，否則lightmeanstatus[i]＝true。同時(shí)，在所述步驟s105中增加一個(gè)滿(mǎn)足條件，即所述被遮擋像素塊還需滿(mǎn)足亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[i]＝true。

以上所有對(duì)比結(jié)論中，判定為true即為符合遮擋條件，判定為false即為不符合遮擋條件。

在所述步驟s105中，進(jìn)一步具體地，綜合以上特征信息值，對(duì)所有的矩形格像素塊，如果同時(shí)滿(mǎn)足：灰階寬度狀態(tài)數(shù)組grayscalestatus[i]＝true；清晰度狀態(tài)數(shù)組claritystatus[i]＝true；膚色面積狀態(tài)數(shù)組skincolorstatus[i]＝true；邊緣信息狀態(tài)數(shù)組edgestatus[i]＝true；則判定當(dāng)前矩形格像素塊屬于被遮擋像素塊，統(tǒng)計(jì)所有的被遮擋像素塊數(shù)目num。

本實(shí)施例的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述被遮擋像素塊還需滿(mǎn)足亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[i]＝true。

設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，若所述被遮擋像素塊數(shù)目num>設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，則判定攝像頭被遮擋。所述設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值可以為大于等于1的某個(gè)整數(shù)值。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，這個(gè)閾值的大小取決于檢測(cè)率的高低，如果需要嚴(yán)格檢測(cè)則定為1，如果需要放寬檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)可以是大于1的任一一個(gè)整數(shù)。

實(shí)施例四

本發(fā)明的另一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，在所述步驟s103～所述步驟s105中，優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，即可以統(tǒng)一先檢測(cè)所有矩形格像素塊的灰階寬度、亮度均值、清晰度、膚色或邊緣特征信息。對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。

本實(shí)施例中的計(jì)算順序依次為亮度均值、灰階寬度、清晰度、膚色面積及邊緣信息為例。但是本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，該順序是可以打亂的，并不局限于保護(hù)順序，只要是先計(jì)算同一種特征信息，然后把符合指定閾值范圍的矩形格像素塊整理分開(kāi)后再依次計(jì)算其他特征信息都可以。這樣的計(jì)算方法可以大大降低計(jì)算工作量，能更快的得出結(jié)論。具體的計(jì)算過(guò)程如下：

未遮擋像素塊直方圖及遮擋像素塊直方圖舉例，對(duì)每一個(gè)矩形格，計(jì)算亮度直方圖histogram[256]，并對(duì)亮度直方圖進(jìn)行去噪和平滑處理。本實(shí)施例中的去噪方式采用定值去噪，設(shè)定閾值為10，小于10的灰度值對(duì)應(yīng)的直方圖數(shù)據(jù)置為0；

本實(shí)施例平滑方式為：histogram[i]＝(histogram[i]+histogram[i+1]+histogram[i-1])/3；即每一個(gè)灰度值取當(dāng)前灰度值和前后鄰近灰度值之和的均值。

定義亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[24]，設(shè)定亮度均值閾值light_high和light_low。計(jì)算第i個(gè)矩形格像素塊的亮度均值lightmeanvalue。若lightmeanvalue<light_low或者lightmeanvalue>light_high，記錄亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[i]＝false，否則亮度均值狀態(tài)數(shù)組lightmeanstatus[i]＝true。

針對(duì)上述步驟中滿(mǎn)足亮度條件的目標(biāo)矩形格像素塊集合，執(zhí)行如下操作：

定義灰階寬度狀態(tài)數(shù)組grayscalestatus[24]，計(jì)算灰階狀態(tài)；

對(duì)每一個(gè)滿(mǎn)足亮度條件的矩形格像素塊，進(jìn)行如下操作：

1)根據(jù)直方圖計(jì)算中值灰階寬度bottom_gray；灰階寬度取直方圖數(shù)值等于1對(duì)應(yīng)的左橫截值和右橫截值。計(jì)算histogram[k]＝1對(duì)應(yīng)到直方圖中的左右兩個(gè)灰度值gray_left和gray_right，那么middle_gray＝gray_right-gray_left；

2)設(shè)定底部灰階寬度閾值graybottomthred，若bottom_gray<graybottomthred，那么記錄該像素塊的灰階寬度狀態(tài)數(shù)組grayscalestatus[i]＝true；

針對(duì)上述步驟中每一個(gè)滿(mǎn)足灰階寬度閾值條件的矩形格像素塊，執(zhí)行如下操作：

定義清晰度狀態(tài)數(shù)組claritystatus[24]，設(shè)定清晰度閾值claritythred。采用拉普拉斯清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)，lapmatrix[9]＝{-1,-4,-1,-4,20,-4，-1,-4,-1}；

采用上述3*3模板卷積每一個(gè)矩形格像素塊，得到每一個(gè)矩形格像素塊的清晰度評(píng)價(jià)值。對(duì)第i個(gè)矩形格像素塊，若clarityvalue[i]<claritythred,清晰度狀態(tài)數(shù)組claritystatus[i]＝true,否則清晰度狀態(tài)數(shù)組claritystatus[i]＝false；

針對(duì)上述步驟中每一個(gè)滿(mǎn)足清晰度閾值條件的矩形格像素塊，執(zhí)行如下操作：

定義膚色面積狀態(tài)數(shù)組skincolorstatus[24]，設(shè)定膚色面積閾值skinareathred。對(duì)第i個(gè)像素塊，計(jì)算膚色面積占比skincolorarea[i]，若skincolorarea[i]>skinareathred，膚色面積狀態(tài)數(shù)組skincolorstatus[i]＝true；

針對(duì)上述步驟中每一個(gè)滿(mǎn)足膚色閾值條件的矩形格像素塊，執(zhí)行如下操作：

定義邊緣狀態(tài)數(shù)組edgestatus[24]，設(shè)定邊緣閾值edgethred。對(duì)第i個(gè)像素塊，計(jì)算邊緣數(shù)值之和edgeinfo[i]，若edgeinfo[i]>edgethred，邊緣狀態(tài)數(shù)組edgestatus[i]＝true。

最后，統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足所有條件的遮擋像素塊數(shù)目num。設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，若遮擋像素塊數(shù)目num>設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值occlusiongridnumthred，則判定攝像頭被遮擋。所述設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值可以為大于等于1的某個(gè)整數(shù)值。

實(shí)施例五

如圖2所示，本發(fā)明遮擋檢測(cè)裝置，包括：圖像采集調(diào)整單元201，同時(shí)讀取雙目攝像頭各一幀圖像，采用模板匹配雙視圖圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，根據(jù)視差深度曲線表計(jì)算兩幅圖像之間的稠密深度圖像；圖像預(yù)處理單元202，將所述兩幅圖像及所述深度圖像縮放到目標(biāo)尺寸；定義矩形格像素塊尺寸，確定像素塊個(gè)數(shù)，沿圖像邊沿依次對(duì)矩形格像素塊編號(hào)；圖像計(jì)算單元203，針對(duì)該幀圖像，實(shí)時(shí)計(jì)算矩形格像素塊的特征信息；圖像分析單元204，判斷每一個(gè)矩形格像素塊涉及的特征信息是否處于指定閾值范圍內(nèi)；圖像處理單元205，統(tǒng)計(jì)滿(mǎn)足所有指定閾值條件的像素塊個(gè)數(shù)，若所述像素塊個(gè)數(shù)大于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定為遮擋；若所述像素塊個(gè)數(shù)小于等于設(shè)定遮擋矩形格像素塊閾值，則判定不遮擋。

在本發(fā)明實(shí)施例中，所述圖像計(jì)算單元203中的特征信息具體為灰階寬度、清晰度、顏色變化率及深度均值。所述圖像分析單元204具體用于，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格顏色變化率是否大于第三閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組c[n]，判斷每一個(gè)矩形格深度均值是否小于第四閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組d[n]。其中，具體計(jì)算步驟前文中已經(jīng)給出，故在此不再贅述。

進(jìn)一步地本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，所述圖像計(jì)算單元203優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，所述圖像分析單元204對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。本實(shí)施例具體計(jì)算步驟也已經(jīng)在前文給出，故在此不再贅述。

實(shí)施例六

與實(shí)施例五不同的是，所述圖像計(jì)算單元203中的特征信息具體為灰階寬度、清晰度、膚色及邊緣。進(jìn)一步優(yōu)選地，還包括亮度均值。所述圖像分析單元204具體用于，判斷每一個(gè)矩形格的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的灰階寬度值是否小于第一閾值，并記錄狀態(tài)數(shù)組a[n]；判斷每一個(gè)矩形格的清晰度系數(shù)是否小于第二閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組b[n]；判斷每一個(gè)矩形格膚色區(qū)域面積是否大于第五閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組e[n]，判斷每一個(gè)矩形格區(qū)域邊緣信息是否大于第六閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組f[n]。還可以包括判斷每一個(gè)矩形格的亮度均值是否小于第七閾值或者大于第八閾值，記錄狀態(tài)數(shù)組g[n]。其中，具體計(jì)算步驟前文中已經(jīng)給出，故在此不再贅述。

進(jìn)一步地本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，所述圖像計(jì)算單元203優(yōu)先計(jì)算每一個(gè)矩形格像素塊的同一種特征信息，所述圖像分析單元204對(duì)于不符合指定閾值范圍內(nèi)的矩形格像素塊，標(biāo)記為無(wú)效矩形格像素塊，不再繼續(xù)計(jì)算其他特征信息。本實(shí)施例具體計(jì)算步驟也已經(jīng)在前文給出，故在此不再贅述。

本發(fā)明的一個(gè)操作實(shí)例中，可知本發(fā)明雙目攝像頭遮擋檢測(cè)可用于手指遮擋移動(dòng)終端設(shè)備背面的雙目攝像頭時(shí)，通過(guò)上述各單元執(zhí)行各步驟，從而判定手指是否遮擋雙目攝像頭，若判定遮擋則發(fā)出遮擋警報(bào)。本領(lǐng)域技術(shù)人員可知，所述的遮擋警報(bào)可以是各種形式，不限于采用預(yù)覽界面文字提示和語(yǔ)音提示等形式。

本發(fā)明的整體思路為通過(guò)獲取一幀圖像，并采集邊沿圖片矩形格像素塊的多種特征信息，并對(duì)這些特征信息進(jìn)行計(jì)算分析后判定是否為遮擋，從而實(shí)現(xiàn)攝像頭的遮擋檢測(cè)。如本發(fā)明步驟s101所示，單幀圖像即可實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，不依賴(lài)于連續(xù)視頻圖像幀信息，也不依賴(lài)于預(yù)存儲(chǔ)信息。如本發(fā)明步驟s102所示，本發(fā)明僅檢測(cè)邊沿目標(biāo)區(qū)域，方法簡(jiǎn)單高效，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)遮擋檢測(cè)，適用于移動(dòng)嵌入式平臺(tái)和移動(dòng)手持設(shè)備特別是智能手機(jī)拍照的無(wú)意識(shí)遮擋檢測(cè)。如本發(fā)明步驟s103所定義的特征直方圖灰階寬度能更好描述實(shí)際遮擋特征，結(jié)合矩形格像素塊亮度均值和矩形格的清晰度系數(shù)，能很好適應(yīng)高動(dòng)態(tài)場(chǎng)景、全遮擋和部分遮擋場(chǎng)景，提升檢測(cè)正確率。同時(shí)，本發(fā)明可適用于配有雙目攝像頭的移動(dòng)終端設(shè)備，并實(shí)現(xiàn)雙目攝像頭同時(shí)進(jìn)行遮擋檢測(cè)；通過(guò)深度均值的檢測(cè)，可檢測(cè)與攝像頭有一定距離(20cm以?xún)?nèi))的遮擋物體，并實(shí)現(xiàn)遮擋報(bào)警。雙目攝像頭獲得的深度信息可有效抗干擾，提升檢測(cè)準(zhǔn)確度。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上各實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。