检测数字图像中的红眼缺陷

摘要

一种用于检测含有眼睛的数字图像中的红眼缺陷的方法包括：将该数字图像变换为光强图像；以及将该光强图像分割为分别具有局部光强最大值的分段。分别阈值处理该原始数字图像，以识别较高光强并且尺寸落入预定范围内的区域。在这些区域中，选择具有基本上最高平均光强的区域，并且识别由分割光强图像获得的其最大值位于所选择区域内的那些分段。

主权项

一种用于检测含有眼睛的数字图像中的红眼缺陷的方法，该方法包括以下步骤：（a）将该数字图像变换为光强图像，（b）将该光强图像的至少一部分分割为分别具有局部光强最大值的分段，（c）对该数字图像的所述光强图像进行阈值处理，以识别具有相对较高光强的区域，（d）从步骤（c）的至少一些被识别的区域中选择具有最高平均光强的区域，以及（e）根据预定判据，识别与在步骤（d）选择的区域相交的步骤（b）中的分段，其中所述预定判据至少包括：所述分段的局部光强最大值是否位于所选择的区域内，或者所述分段的一部分是否位于所选择的区域内；其中步骤（c）中的、具有最高平均光强和次最高平均光强的两个区域的平均光强的差值大于预定量，并且在步骤（d）选择的区域是具有最高平均光强的区域，或者步骤（c）中的、具有最高平均光强和次最高平均光强的两个区域的平均光强的差值小于预定量，并且在步骤（d）选择的区域是具有最高平均饱和度的区域。