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申请/专利权人：西安工程大学

摘要：本发明公开了基于MTCNN的红眼自动修复方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、将红眼图像输入到MTCNN网络中，MTCNN网络检测人脸并返回人脸的位置以及人脸的双眼瞳孔、鼻尖和左右嘴角的横纵坐标；步骤2、针对步骤1得到的人脸的双眼瞳孔坐标来计算双眼瞳孔距离，然后再进行比例拓展，经过参数调整后得到ROI；步骤3、对步骤2得到的ROI，进行遮蔽红眼、清理瞳孔掩膜以及修复红眼的操作，最后将处理后的图像复制到原始图像的眼睛区域，得到修复后的人脸图像。本发明的方法具有全自动、误检率低、红眼修复速度快的优点。

主权项：1.基于MTCNN的红眼自动修复方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、将红眼图像输入到MTCNN网络中，MTCNN网络检测人脸并返回人脸的位置以及人脸的双眼瞳孔、鼻尖和左右嘴角的横纵坐标；步骤2、针对步骤1得到的人脸的双眼瞳孔坐标来计算双眼瞳孔距离，然后再进行比例拓展，经过参数调整后得到ROI；步骤3、对步骤2得到的ROI，进行遮蔽红眼、清理瞳孔掩膜以及修复红眼的操作，最后将处理后的图像复制到原始图像的眼睛区域，得到修复后的人脸图像；所述步骤3具体按照如下步骤实施：步骤3.1、将ROI分割成红、绿以及蓝三个通道，然后创建掩膜，仅处理红色瞳孔区域；最后将提取出的红色瞳孔区域置为白色，其它区域置为黑色； 其中mask表示掩膜，N表示图像尺寸，ri、bi和gi分别表示像素点i在红色通道、蓝色通道和绿色通道的像素值；步骤3.2、对创建的掩膜进行轮廓检测，提取出掩膜中可能为红眼的白色区域，然后计算每个白色区域轮廓所构成的面积，并将具有最大面积的轮廓区域与像素点保存，精准定位出红眼区域，最后对红眼区域进行闭运算操作，去掉红眼区域内的噪声点； 其中mean表示像素点i在蓝色通道和蓝色通道的像素值平均值；步骤3.3、通过平均绿色通道和蓝色通道来创建平均通道，并使用其像素值替换红眼区域内的红绿蓝三个通道的所有像素值，然后合并红绿蓝三个通道，再采用双边滤波对修复区域进行平滑去噪处理，最后得到修复后的人脸图像；所述步骤3.3中，所述双边滤波对修复区域进行平滑去噪处理具体按照如下公式13进行： 其中wi,j,k,l由空间域核wdi,j,k,l和值域核wri,j,k,l相乘得到，具体如下公式14：wi,j,k,l＝wdi,j,k,l*wri,j,k,l 其中qi,j为模板窗口的其他系数的坐标；pk,l为模板窗口的中心坐标点；σd和σr为高斯函数的标准差；fi,j表示图像在点qi,j处的像素值；fk,l表示图像在点pk,l处的像素值。

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