一种自动红眼消除方法

    1 引言

    红眼效应是指照相机在闪光灯模式下拍摄人像照片时，在照片中的人眼瞳孔处呈现红色斑点的现象。其成因是人的瞳孔在环境光比较暗时会放大，近距离闪光灯的强光经过放大的瞳孔，照在视网膜后的微血管组织上，反射回红色的光线，造成实际成像的照片呈现“红眼”状。“红眼”和一般人们所认知的眼睛颜色差别很大，降低了照片的质量，给摄影对象留下了遗憾。由于照相的机会往往无法重复获得，因此，消除照片中的红眼现象很有必要。

    红眼主要受环境亮度（环境光较暗时红眼现象更明显）、对象年龄（小孩的红眼现象更明显）、闪光灯光线反射入镜头的角度（角度越小，红眼效应越强）和特定的人群或人种（在白种人中出现红眼现象的机会更多）的影响。人们根据红眼的成因，采用了一些方法来消除其对照片的影响，如提高环境亮度、使用外置闪光灯、缩短与被摄对象的距离、使被摄对象不直视照相机镜头等等。不少照相机都具有红眼减弱（Red-eye Reduction）功能，其工作方式就是在成像闪光之前加闪一次，使被摄对象的瞳孔在预闪后缩小，成像时红眼效应就会减轻一些。但该功能往往不能确保消除红眼现象，而且要求被摄对象在预闪时必须直视照相机，年龄较小的孩子注意力不易集中，常常达不到预期效果。

    随着数码影像技术日益成熟，数码照片有取代传统胶片的趋势。照片的数码化不仅带来了摄取和保存的便利，还为成像后照片的修正带来了可能。一些基于 PC 机的图像处理软件提供了红眼修正功能，但要求用户手工圈出眼睛的范围或点击选取红眼区域，有时还需要用户事先设定一些参数。这些半自动或手工的红眼修正方法在使用中不够简便，而现有的自动红眼检测和修正软件则常有误检和漏检现象，其效果尚不能令人满意。一些基于颜色信息的自动红眼消除方法取得了一定的效果[1~5]，但颜色信息有不够鲁棒的弱点。如 Smolka 等人提出了一种利用颜色信息来检测红眼的算法，在有效检出图像中红眼的同时，也误检出图像中的烛光和孩子的手指[3]。近年来，一些新的方法在基于统计信息的基础上结合颜色信息，提高了算法的鲁棒性[6,7]。但对所有照片做相同处理，则在某些情况下效果不佳。文献[7]通过对红眼样本的训练得到一套检测子，进而在图像中检出红眼。训练的特征包括红眼的颜色和形状，但是在一些情况下红眼的颜色与形状都没有确定的规律。此方法更适用于检测在白色人种中常出现的红眼。此外，进行统一处理的方法有时会因红眼的红色程度不足而漏检[4]。