一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统技术方案

本申请涉及一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统，其中，该方法包括：通过摄像头采集用户的人脸图像，计算出人脸图像的清晰度，若清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，则获取摄像头的感光度数值，其中，不同的感光度数值对应不同的预设锐化强度参数；基于感光度数值，自适应调节摄像头的锐化强度参数，使摄像头拍摄的人脸图像的清晰度满足预设清晰度要求。通过本申请，解决了如何自适应调整人脸图像清晰度的问题，实现了基于不同的ISO值，调用更合理锐化强度参数，避免部分场景锐化过高导致噪点明显增加，信噪比降低。信噪比降低。信噪比降低。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统。

技术介绍

[0002]随着通讯技术和智能设备技术的发展，带摄像头的智能设备应用越来越广泛，当这类智能产品交付客户并经过一段时间使用后，经常会因为镜头表面脏污导致拍摄效果发蒙且清晰度差，进而导致其内置的算法识别速度降低，特别是在一些人脸识别的闸机通道场景下，当机器镜头表面脏污，设备拍摄的清晰度会下降，使得算法识别效率降低，进而影响通行速度和造成不好的用户体验。
[0003]在现有技术中，一般通过适配更高锐化强度参数，以提高设备的拍摄清晰度，然而清晰度强度又不能太高，清晰度强度过高会使得拍摄画面的高频区域边缘会出现锯齿、噪点和摩尔纹，同样影响拍摄的质量，因此清晰度识别需要适中；另外不同的场景和不同的亮度环境，需要适配不同的清晰度参数，避免部分场景因清晰度强度太高出现噪点。
[0004]目前针对相关技术中如何自适应调整人脸图像清晰度的问题，尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统，以至少解决相关技术中如何自适应调整人脸图像清晰度的问题。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种人脸图像清晰度的自适应调整方法，所述方法包括：
[0007]通过摄像头采集用户的人脸图像，计算出所述人脸图像的清晰度；
[0008]若所述清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，则获取所述摄像头的感光度数值，其中，不同的感光度数值对应不同的预设锐化强度参数；
[0009]基于所述感光度数值，自适应调节所述摄像头的锐化强度参数，使所述摄像头拍摄的人脸图像的清晰度满足预设清晰度要求。
[0010]在其中一些实施例中，通过摄像头采集用户的人脸图像包括：
[0011]通过摄像头连续采集用户的预设数量的人脸图像；
[0012]识别出所述人脸图像的人脸框，计算得出人脸框尺寸符合预设尺寸要求的人脸图像。
[0013]在其中一些实施例中，计算得出人脸框尺寸符合预设尺寸要求的人脸图像包括：
[0014]若人脸框尺寸与尺寸阈值的差小于第二预设数值，则所述人脸框尺寸符合预设尺寸要求，获取符合预设尺寸要求的人脸框对应的人脸图像。
[0015]在其中一些实施例中，在通过摄像头采集用户的人脸图像之前，所述方法包括：
[0016]通过摄像头分别采集若干测试员的人脸图像，其中，所述摄像头为定焦摄像头，所
述测试员处于所述摄像头的景深范围内；
[0017]计算出若干所述人脸图像的清晰度，取若干所述清晰度的平均值作为清晰度阈值；
[0018]识别出若干所述人脸图像的人脸框，取若干所述人脸框的尺寸平均值作为尺寸阈值。
[0019]在其中一些实施例中，计算出所述人脸图像的清晰度包括：
[0020]通过Sobel算子计算所述人脸图像的水平方向和垂直方向的梯度值；
[0021]基于所述水平方向的梯度值和所述垂直方向的梯度值，通过评价函数计算出所述人脸图像的清晰度，其中，I表示第I张人脸图像，(i，j)表示人脸图像中的像素点，表示人脸图像的中像素点与Sobel算子的卷积，G
i
(i，j)为人脸图像水平方向的梯度值，G
j
(i，j)为人脸图像垂直方向的梯度值。
[0022]在其中一些实施例中，通过Sobel算子计算所述人脸图像的水平方向和垂直方向的梯度值包括：
[0023]通过Sobel算子G
i
(i，j)＝I(i
‑
1，j+1)+2I(i，j+1)+I(i+1，，j+1)
‑
I(i
‑
1，j
‑
1)
‑
2I(i，j
‑
1)
‑
I(i+1，j
‑
1)计算出所述人脸图像的水平方向的梯度值，其中，I(i，j)表示人脸图像中像素点(i，j)的灰度值，i为像素点水平方向的坐标值，j为像素点垂直方向的坐标值；
[0024]通过Sobel算子G
j
(i，j)＝I(i
‑
1，j
‑
1)+2I(i
‑
1，j)+I(i
‑
1，j+1)
‑
I(i+1，j
‑
1)
‑
2I(i+1，j)
‑
I(i+1，j+1)计算出所述人脸图像的垂直方向的梯度值，其中，I(i，j)表示人脸图像中像素点(i，j)的灰度值，i为像素点水平方向的坐标值，j为像素点垂直方向的坐标值。
[0025]在其中一些实施例中，基于所述感光度数值，自适应调节所述摄像头的锐化强度参数包括：
[0026]基于所述感光度数值对应的预设锐化强度参数，将所述摄像头当前的预设锐化强度参数调整为第一锐化强度参数，其中，所述第一锐化强度参数大于所述预设锐化强度参数；
[0027]设置针对所述第一锐化强度参数的第一操作标识。
[0028]在其中一些实施例中，在设置针对提高所述摄像头的锐化强度参数的第一操作标识之后，所述方法包括：
[0029]若所述清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，且存在第一操作标识，则弹出提示框，所述提示框用于提醒用户擦拭摄像头镜头。
[0030]在其中一些实施例中，在设置针对提高所述摄像头的锐化强度参数的第一操作标识之后，所述方法包括：
[0031]若所述清晰度与清晰度阈值的差小于第一预设数值，且存在第一操作标识，则将所述摄像头当前的第一锐化强度参数调整为预设锐化强度参数；
[0032]将所述第一操作标识变更为第二操作标识。
[0033]第二方面，本申请实施例提供了一种人脸图像清晰度的自适应调整系统，所述系统包括检测模块、判断模块和调节模块；
[0034]所述检测模块，用于通过摄像头采集用户的人脸图像，计算出所述人脸图像的清晰度，
[0035]所述判断模块，用于若所述清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，则获取所述摄像头的感光度数值，其中，不同的感光度数值对应不同的预设锐化强度参数；
[0036]所述调节模块，用于基于所述感光度数值，自适应调节所述摄像头的锐化强度参数，使所述摄像头拍摄的人脸图像的清晰度满足预设清晰度要求。
[0037]相比于相关技术，本申请实施例提供的一种人脸图像清晰度的自适应调整方法和系统，其中，该方法通过摄像头采集用户的人脸图像，计算出人脸图像的清晰度，若清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，则获取摄像头的感光度数值，其中，不同的感光度数值对应不同的预设锐化强度参数；基于感光度数值，自适应调节摄像头的锐化强度参数，使摄像头拍摄的人脸图像的清晰度满足预设清晰度要求，解决了如何自适应调整人脸图像清晰度的问题，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像清晰度的自适应调整方法，其特征在于，所述方法包括：通过摄像头采集用户的人脸图像，计算出所述人脸图像的清晰度；若所述清晰度与清晰度阈值的差大于第一预设数值，则获取所述摄像头的感光度数值，其中，不同的感光度数值对应不同的预设锐化强度参数；基于所述感光度数值，自适应调节所述摄像头的锐化强度参数，使所述摄像头拍摄的人脸图像的清晰度满足预设清晰度要求。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过摄像头采集用户的人脸图像包括：通过摄像头连续采集用户的预设数量的人脸图像；识别出所述人脸图像的人脸框，计算得出人脸框尺寸符合预设尺寸要求的人脸图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算得出人脸框尺寸符合预设尺寸要求的人脸图像包括：若人脸框尺寸与尺寸阈值的差小于第二预设数值，则所述人脸框尺寸符合预设尺寸要求，获取符合预设尺寸要求的人脸框对应的人脸图像。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，，在通过摄像头采集用户的人脸图像之前，所述方法包括：通过摄像头分别采集若干测试员的人脸图像，其中，所述摄像头为定焦摄像头，所述测试员处于所述摄像头的景深范围内；计算出若干所述人脸图像的清晰度，取若干所述清晰度的平均值作为清晰度阈值；识别出若干所述人脸图像的人脸框，取若干所述人脸框的尺寸平均值作为尺寸阈值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算出所述人脸图像的清晰度包括：通过Sobel算子计算所述人脸图像的水平方向和垂直方向的梯度值；基于所述水平方向的梯度值和所述垂直方向的梯度值，通过评价函数计算出所述人脸图像的清晰度，其中，I表示第I张人脸图像，(i，j)表示人脸图像中的像素点，表示人脸图像的中像素点与Sobel算子的卷积，G
i
(i，j)为人脸图像水平方向的梯度值，G
j
(i，j)为人脸图像垂直方向的梯度值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过Sobel算子计算所述人脸图像的水平方向和垂直方向的梯度值包括：通过Sobel算子G
i
(i，j)＝I(i
‑
1，j+1)+2I(i，j+1)+I(i+1，j+1)
‑
I(i
‑
1，j
‑
1)
‑
2I(i，j
‑
1)...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖传宝，冯上栋，邹健飞，
申请(专利权)人：杭州魔点科技有限公司，
类型：发明
国别省市：