CN102017599A - 用于眼睛注视测量的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

一种用于检测图像中的潜在缺陷的方法和设备，包括：在某一时刻捕获数字图像；存储图像捕获数据，其中该图像捕获数据包括以下中的至少一个：光源相对于镜头的位置，从光源到镜头的距离，镜头的焦距，从数字图像捕获设备上的点到对象的距离，环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中该动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；以及至少部分基于图像捕获数据和动态人体测量数据来确定修正动作的过程。可以提供用于确定眼睛注视角度的方法步骤和设备装置。

Description

用于眼睛注视测量的方法和装置
技术领域
本公开大体上涉及数字图像处理，并且更具体地涉及数字照片中的错误修正。
背景技术
本小节中描述的方法是可以实现的方法，但是未必都是先前设想或实现过的方法。因此，除非另有指明，否则不应当认为本小节所描述的任何方法仅仅因为其包含在本小节中而被认定为现有技术。
大部分便携式照相机上的闪光灯可能导致所捕获的图像中不期望的缺陷。一个最常见的缺陷就是“红眼”现象，其中闪光在对象的眼睛里反射，并且在照片中表现为通常出现在对象眼睛的黑色瞳孔之处的红点。眼睛不自然的发红归因于来自视网膜后的血管膜的反射，其中视网膜上有丰富的血管。很好理解，这种不期望的缺陷部分是由于照相机的闪光灯与照相机的镜头之间的小角度导致的。由于集成有闪光灯功能的照相机的小型化，在当今大部分的较小型便携式照相机中，此现象可能非常显著。
红眼缺陷可以通过使虹膜减小瞳孔的开口来最小化，诸如通过“预闪”，其包括在进行闪光拍照之前闪光灯短暂的闪光或照明以使得瞳孔闭合。遗憾的是，预闪发生在闪光拍照之前0.2-0.6秒，这是人类对象反应时间内很容易辨别的时段。因而，对象可能认为预闪是实际拍照，从而在实际拍照时刻处于较不期望的位置，或者对象可能通过该预闪而被告知拍照，这样通常放松了可能要在照片中捕捉到的对象的任何自发动作。因此，使用预闪尽管在减少红眼现象上有一定帮助，但是其可能通过其他方式对图像造成负面影响。
随着数字照相机和计算机上的数字图像软件的出现，用于通过利用基于微处理器的设备(无论是在照相机外部还是内置于照相机中)对捕捉的图像进行处理以消除闪光灯引起的眼睛缺陷的技术已经变得很常见了。基于微处理器的设备所执行的大部分算法都非常基本。例如，普通缺陷移除算法包括在数字图像中查找色谱内、构成识别缺陷候选的形状范围内的形状的像素。已有用于缩小色谱和缩小算法使用来识别潜在的缺陷候选的形状范围的技术，不过这些已有技术非常受限，并且在多数情况下，它们很有可能在使得避免错误肯定时使得遗漏正确肯定，因为这种技术不考虑人眼中的生理变化或捕捉图像时的条件。因此，现有技术中需要改进闪光灯引起的眼睛缺陷检测和修正算法。
附图说明
关于彩色附图的申明：
本专利或申请文件包含至少一幅彩色附图。基于请求以及支付必要的费用，本专利或专利申请公开的带有彩色附图的副本将由专利局提供。
在附图中，通过示例而不是限制方式图示了本发明。
图1a-图1d示出了可能出现在捕捉的数字图像中的常见闪光灯引起的眼睛缺陷的示例。
图2示出了图示实施本发明的诸方面的方法的流程图。
图3a和图3b图示了针对便携式数字图像捕获设备的两种可能的配置。
图4a-图4b示出了半红眼缺陷的变体。
图5示出了闪光灯在镜头右方、在镜头左方、在镜头下方、在镜头上方、在镜头右上方、在镜头左上方、在镜头左下方或在镜头右下方时出现的各种半红眼现象。
图6a-图6b示出了针对闪光灯到镜头距离为2cm和5cm的红眼缺陷的常见色谱。
图7示出了瞳孔大小作为环境照明的函数的曲线图。
图8a-图8c示出了具有各种眼睛注视角度的眼睛。
图9示出了眼睛对的眼睛注视角度。
图10是便携式图像捕获设备的框图。
具体实施方式
在下文描述中，出于解释目的，阐述了多个特定细节以便提供对本发明的全面理解。然而很明显，本发明可以无需这些特定细节而实现。在其他实例中，公知的结构和设备以框图形式示出以避免不必要地模糊本发明。
概述
图1a-图1d示出了可能出现在捕捉的数字图像中的常见闪光灯引起的眼睛缺陷的示例。图1a示出了眼睛显示出红眼现象的数字图像。图1b示出了眼睛显示出金眼现象的数字图像。图1c示出了眼睛显示出半红眼现象的数字图像。图1d示出了一只眼睛显示出红眼现象，而另一只眼睛显示出金眼现象的数字图像。本发明的诸方面涉及改进用于从捕捉的数字图像中消除这些缺陷的算法。
2004年2月4日提交的、标题为“IMAGE MODIFICATIONBASED ON RED-EYE FILTER ANALYSIS”的美国专利No.7,352,394讨论了用于从数字图像中消除如图1a-图1d所示缺陷的技术。
本发明的技术包括在捕捉或捕获图像时存储图像捕获数据，以及使用图像捕获数据来确定如何修正诸如图1a-图1d中示出的潜在缺陷。图像捕获数据的示例可以包括闪光灯相对于镜头的位置、从闪光灯到镜头的距离、镜头的焦距、从图像捕获设备上的点到被拍摄的对象的距离、环境光量以及闪光灯强度。图像捕获数据可以用于确定捕捉后如何处理图像的动作过程。例如，对应于特定捕获条件(诸如大量环境光)的图像捕获数据可以确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者可以确定将由特定缺陷修正算法使用的参数。
本发明进一步的技术可以包括使用图像捕获数据来确定动态人体测量数据，用以确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者用以确定将由特定缺陷修正算法使用的参数。本发明进一步的技术还可以包括使用图像捕获数据结合动态人体测量数据来确定多种缺陷修正算法中哪个算法子集要应用于特定图像，或者确定将由特定缺陷修正算法使用的参数。
图2示出了图示实施本发明的诸方面的方法的流程图。该方法包括利用便携式数字图像捕获设备(诸如照相机或智能手机)捕捉数字图像(块210)。该方法进一步包括存储与捕捉的数字图像相关联的图像捕获数据(块220)，以及确定与该捕捉的图像相关联的动态人体测量数据(块230)。动态人体测量数据可以从图像捕获数据推导出，基于捕获的数字图像的内容来确定，或者以本领域公知的任何其他方式来确定。基于图像捕获数据和动态人体测量数据，可以确定是否以及如何对数字图像执行修正动作(块240)。
本发明的一个潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤：在某一时刻捕获数字图像，存储描述该时刻的条件的图像捕获数据，确定数字图像中的眼睛注视角度，以及至少部分基于图像捕获数据和眼睛注视角度来确定修正动作的过程。
本发明的另一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤：检测指示捕获图像的时刻的环境光的值，将该值与该图像相关联地存储，以及至少部分基于该值来确定动作过程。
本发明的又一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤：存储指示光源相对于镜头的位置的值，使用该值来识别半红眼缺陷的预期方位，以及至少部分基于该预期方位来识别图像中的缺陷候选。
本发明的再一潜在实施方式可以包括一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，该方法包括步骤：在某一时刻捕获数字图像；存储图像捕获数据，其中该图像捕获数据包括以下中的至少一个：光源相对于镜头的位置，从光源到镜头的距离，镜头的焦距，从数字图像捕获设备上的点到对象的距离，环境光量或闪光灯强度；确定动态人体测量数据，其中该动态人体测量数据包括有关在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；以及，至少部分基于图像捕获数据和动态人体测量数据来确定修正动作的过程。
本发明的其他潜在实施方式包括便携式数字图像捕获设备，其包括镜头、数字成像捕捉装置、用于在图像捕捉期间提供照明的光源，以及用于执行存储在处理器可读介质上的操作的逻辑，该介质具有嵌入其中的代码，用于对处理器进行编程以执行方法。
图像捕获数据
本发明的技术包括诸如在便携式数字捕获设备上的存储器中存储与捕捉的数字图像相关联的各种类型的图像捕获数据。图像捕获数据例如可以存储为与图像文件相关联的元数据。图像捕获数据的示例包括但不限于闪光灯相对于镜头的位置、闪光灯离镜头的距离、镜头的焦距、到正在拍摄的对象的距离、环境光量以及闪光灯强度。
可以存储的一类图像捕获数据是闪光灯相对于捕捉数字图像的镜头的位置。图3a和图3b图示了针对便携式数字图像捕获设备300a-300b的两种可能的配置。在图3a的便携式数字图像捕获设备300a中，闪光灯301a位于镜头302a一侧，而在图3b的便携式数字图像捕获设备300b中，闪光灯301b直接位于镜头302b上方。当图中的便携式数字捕获设备300a-300b被旋转90度时(例如在拍摄侧面像图片时)，图3a中的闪光灯301a将在镜头302下方，而图3b中的闪光灯301b将在镜头302b的一侧。如稍后将更详细讨论的，已知镜头与闪光灯的相对位置可以帮助识别特定类型的眼睛缺陷现象。例如，位于镜头一侧的闪光灯更有可能产生类似于图4a的半红眼现象，而位于镜头上方的闪光灯更有可能产生类似于图4b示出的半红眼现象。
可以存储的另一类图像捕获数据是镜头与闪光灯之间的距离。例如，在图3a中，镜头302a与闪光灯301a之间的距离由虚线303a示出，而在图3b中，镜头302b与闪光灯301b之间的距离由虚线303b示出。取决于执行各种缺陷修正算法的特定设备的配置，闪光灯与镜头之间的距离可以是恒定的，在这种情况下，该距离可以由设备设计方进行存储而无需在每次图像捕获时动态计算。在具有可移动镜头或闪光灯或用于外部镜头或闪光灯的连接机构的其他便携式数字捕获设备中，该距离可以在每次图像捕获时动态计算。
可以存储的另一类图像捕获数据是由便携式数字图像捕获设备在拍摄照片时刻测量的环境照明。测量可以由光传感器执行，诸如电荷耦合器件(CCD)传感器或互补金属氧化物半导体(CMOS)传感器，其可以将光信息转换为电子编码，诸如指示光值或曝光值的值。
可以存储的另一类图像捕获数据是镜头的焦距。大部分数字图像捕获设备具有可变焦距的镜头。本发明的技术包括存储指示要在后捕捉图像分析中使用的焦距的值。可以存储的又一类图像捕获数据是便携式数字捕获设备上的点(诸如镜头)与正被拍摄的对象之间的距离。大部分数字图像捕获设备包括用于与自动对焦机构一起使用的距离分析器。本发明的技术包括存储指示要在后捕捉图像分析中使用的、设备上的点与对象之间的距离的值。
使用图像捕获数据来确定寻找哪种缺陷现象
本发明的技术包括使用图像捕获数据以辅助确定要寻找什么缺陷现象。指示闪光灯相对于镜头的位置的捕获数据例如可以用于确定某些缺陷的方位。例如，如果闪光灯位于镜头上方，则半红眼的淡黄色部分将是眼睛的略下部分，反之亦然。如果闪光灯位于镜头左方，则半红眼的淡黄色部分将是眼睛的右方部分，反之亦然。图5示出了闪光灯在镜头右方(501)、在镜头左方(502)、在镜头下方(503)、在镜头上方(504)、在镜头右上方(505)、在镜头左上方(506)、在镜头左下方(507)或在镜头右下方(508)时出现的各种半红眼现象。
此信息可以用于确定期望的半红眼的红-黄梯度，其可以用于降低对错误肯定的检测。存在通过检测形成特定形状并因此指示半红眼的黄/红颜色像素分组来检测半红眼的算法。指示半红眼的分组的红-黄梯度可以与用于识别错误肯定的预期红-黄梯度进行比较。例如，如果检测的分组具有从左到右或从上到下的红-黄梯度，但是预期的红-黄梯度是从右到左，则可以将此具有非从右到左梯度的分组识别为非半红眼，并且由此不改变。确实具有从右到左的红-黄梯度的检测到的分组可以经历图像修改以修正缺陷。
本发明的技术进一步包括使用图像捕获数据来确定潜在缺陷的色谱。例如，镜头和闪光灯之间的距离影响红眼缺陷的色谱。图6a示出了针对闪光灯到镜头距离为2cm的红眼缺陷的常见色谱，图6b示出了针对闪光灯到镜头距离为5cm的所捕捉图像中的合成缺陷。通过已知对特定缺陷预期的色谱，可以改进算法。例如，在配置用于在形状范围内寻找色谱的红眼消除算法中，可以基于图像捕获数据来缩小寻找的色谱，由此减少错误肯定的数量。
使用图像捕获数据来确定动态人体测量数据
人体测量学通常定义为研究人体测量以在人类学分类和比较中使用。静态人体测量数据，诸如眼睛宽度与眼睛间距的比例或眼睛大小与头部大小的比例，可以基于对在图像中其他检测到的人物对象的分析来提供有关对象是否是眼睛的良好指示。然而，大部分人体测量数据是动态的，并且会根据捕捉图像的条件而改变。例如，瞳孔大小不是恒定的，其随着光而改变，而眼睛注视会基于对象如何旋转其眼睛而改变。
本发明的技术包括使用图像捕获数据来估计或确定动态人体测量数据，诸如瞳孔大小。瞳孔大小可以基于描述捕捉图像时刻的环境光条件的图像捕获数据而合理地估计。已知瞳孔大小随着对象的视场中的光量而变化。图7示出了这种变化示例的曲线图。指示环境光的检测值与估计的瞳孔大小之间的关系数据可以存储在数字图像捕获设备上，使得如果环境光量是已知的，则可以确定估计的对象上的瞳孔大小。
所估计的对象上的瞳孔大小继而可以以各种方式实现在缺陷修正算法中。例如，闪光灯引起的眼睛缺陷归因于来源于闪光灯、从视网膜反射并到达镜头的光。因此，如果闪光灯、视网膜和镜头之间的角度足够小，则光不可能到达镜头，也就不会出现眼睛缺陷。这通常发生在对象非常接近照相机或对象的瞳孔非常狭窄时。闪光灯引起的缺陷很少出现在大白天下，这部分地是因为视网膜高度收缩。本发明的技术包括使用此事实来检测和修正闪光灯引起的眼睛缺陷。尽管临界角度随着某些物理特性(诸如眼睛颜色)而稍微变化，但是可以估计健康成人的正常上限。例如，白种人的上限可能是大约3度。对于给定的对象上的瞳孔大小和闪光灯到镜头的距离，存在可能出现眼睛中的缺陷的照相机与对象之间的最小距离(也称为临界距离)。使用基本几何计算法，可以使用以下公式来计算临界距离。
临界距离＝(闪光灯镜头距离-对象上瞳孔大小)/[2atan(临界角度/2)]
如上所述，闪光灯镜头距离是闪光灯与镜头之间的距离，其可以由设备设计方进行存储或者在图像捕捉时刻动态计算。使用估计的临界角度和估计的对象上瞳孔大小，可以计算临界距离。至少部分地基于临界距离以及镜头与对象之间的距离，可以确定动作过程。例如，如果存储在图像捕获数据中的镜头与对象之间的距离值小于针对所确定的临界距离的阈值，则不需要对捕捉的图像应用缺陷修正算法。不执行不必需的缺陷修正算法节省了用户时间，减少了拍摄之间的时间，并且降低了功耗。不执行不必需的缺陷修正算法进一步消除了算法识别错误肯定并对不应当改变的图像部分进行改变的任何机会。
与对象上的瞳孔大小有关的动态人体测量数据也可以与其他图像捕获数据(诸如镜头焦距)一起使用，以确定对图像内瞳孔大小的估计。估计的图像内瞳孔大小继而可以用在设置最大缺陷大小的算法中。大部分算法利用预期的最大缺陷大小来辅助确定候选缺陷是实际的缺陷还是错误肯定。假设候选缺陷实际上不表示人类眼睛或眼睛的一部分(诸如瞳孔)，如果候选缺陷的大小大于预期的最大缺陷大小，则将不会改变指示闪光灯引入的缺陷的候选缺陷。大部分设备利用绝对最大值，因此覆盖了所有可能的情况，并且不会遗漏缺陷。如在本发明的一个实施方式中所描述，通过人体测量数据和图像捕获数据确定的估计的图像内瞳孔大小允许基于捕捉图像时的条件来减小绝对最大值，由此显著地减少由特定缺陷修正算法检测的错误肯定的数目，而不会减少由此缺陷修正算法检测的正确肯定的数目。
结合眼睛注视测量来使用图像捕获数据
本发明的技术进一步包括使用图像捕获数据并结合其他确定的动态人体测量数据，诸如眼睛注视测量，以确定特定类型的缺陷会存在的可能性。例如可以通过在检测的脸部区域上添加主动外观模型(AAM)来测量眼睛注视。根据AAM，可以测量眼睛转动和脸部转动以确定整体眼睛注视。该眼睛注视信息可以提供有利的信息，尤其是有关对图像应用红眼过滤器，或在两个成对红眼候选之间调和差异。
眼睛的不同区域可以导致不同类型的缺陷。例如，包含大量血管的视网膜很可能导致红眼缺陷，而不包含血管的其他区域很可能导致白眼或黄眼缺陷。通过确定眼睛的注视角度，可以确定在图像捕捉期间、眼睛中会将光反射回镜头的区域。具备此信息，可以确定应当还是不应当应用红眼过滤器，是否应当应用除红眼过滤器之外的过滤器，等等。
图8a示出了眼睛注视直接对着镜头并且闪光以微小角度进入眼睛的常见情形，闪光刺激视网膜的血管，由此创造可能导致红眼缺陷的条件。图8b示出了直接对准闪光的眼睛轴线，其中对象的眼睛注视稍微偏左(从图像捕获设备的角度)，但是闪光直接落在视网膜后面，闪光仍然刺激潜在导致红眼缺陷的视网膜血管。在图8c中，注视角度向左方进一步扩展几度，并且闪光现在直接入射在与视网膜区域相对的眼睛盲点区域。
盲点常常与轴偏移几度，并且导致与视网膜不同类型的缺陷。在图9中给出了对测量的眼睛注视角度、盲点偏移以及对象与照相机的距离之间的关系的更精确计算。
盲点偏移为A2，其对于特定人员可以是常数，可以基于平均值对其进行估计。眼睛注视角度是A1，到对象的距离是D。闪光灯与照相机镜头之间的间距是S(未示出)。S和D的值可以从存储的图像捕获数据中获得。
tan ( A 1 - A 2 ) = S D
由此：
A 1 - A 2 = tan - 1 ( S D )
或者眼睛注视角度A1与S、D和A2相关，其为：
A 1 = tan - 1 ( S D ) + A 2
下面给出了用于tan-1(S/D)项的示例值的表，其中tan-1(S/D)项表示镜头到闪光灯距离的角度贡献(度)对眼睛注视角度。
  D   S＝0.025m   S＝0.05   S＝0.075   S＝0.15
  1米   1.43   2.86   4.29   8.53
  2米   0.72   1.43   2.15   4.29
  3米   0.48   0.95   1.43   2.86
通过结合图像捕获数据与眼睛注视测量，可以确定何时应用特定类型的过滤器。例如，如果眼睛注视测量和图像捕获数据指示：由于整体眼睛注视大于一定量，所以闪光灯有可能影响除视网膜之外的区域，则可以应用额外的黄眼或金眼过滤器以补充标准的红眼过滤器。眼睛注视测量可以对主捕获图像执行，或者对预览图像序列执行(以便预测或细化主图像上的眼睛注视测量)。
本发明的技术进一步包括使用眼睛注视测量来辅助分析闪光灯-眼睛对，在此闪光灯-眼睛对中，一只眼睛经历第一缺陷，而第二只眼睛经历不同的缺陷。其原因可以从图9看出，图9示出针对眼睛对的眼睛注视角度(A1和A3)由于分隔两只眼睛的距离而稍有不同。眼睛注视角度中超过1-2度的差异可能导致在眼睛对的每只眼睛中出现不同形式的缺陷。通过使用眼睛注视测量和图像捕获数据来预测眼睛对的两只眼睛都经历红眼缺陷、都未经历红眼缺陷、还是一只经历红眼缺陷而另一只经历其他的，可以改进缺陷检测算法以消除错误肯定。例如，如果算法检测到候选眼睛对中两只都指示红眼缺陷，但是眼睛注视角度和图像捕获数据指示两只眼睛都不应经历红眼缺陷或仅有一只应经历，则可以将该候选对识别为错误肯定，而不错误地改变该图像。眼睛注视测量可以替代其他图像处理技术(包括本公开中提及的其他技术)或与之结合使用。
实现机制-硬件概述
图10是示出了可以是实现本发明的实施方式的图像捕获设备1000的框图。图像捕获设备1000可以包括图像捕捉装置1020，其包括镜头1022和用于在图像捕捉期间提供照明的光源1024。图像捕捉装置1020可以进一步包括距离分析器1028，用于确定设备1000上的点与对象之间的距离。图像捕捉装置1020可以进一步包括光传感器1026，其例如可以是CCD、CMOS或将光信息转换为电子编码的任何其他物体。图像捕捉装置1020可以进一步包括用于在图像捕获期间监控镜头1022的参数的机构1029。捕获期间相关的镜头参数可以包括光圈或f制光圈，其主要确定景深；焦距，其确定图像的放大；以及对焦距离，其确定到镜头1022所对焦的物体的距离。
图像捕获设备1000可以包含在单个设备内，诸如连接到个人计算机的镜头、便携式照相机、智能手机、具有静态图像捕捉功能的摄像机等。备选地，图像捕获设备1000的各个部分可以分布在多个设备之间，诸如在个人计算机上具有某些部件，并且在便携式数字照相机上具有某些部件。图像捕获设备1000包括总线1002或用于传送信息的其他通信机构，以及与总线1002耦合以处理信息的处理器1004。图像捕获设备1000还包括主存储器1006，诸如随机存取存储器(“RAM”)或其他动态存储设备，其耦合到总线1002以用于存储将由处理器1004执行的指令和信息。主存储器1006也可以用于在由处理器1004执行的指令的执行期间存储临时变量或其他中间信息。图像捕获设备1000进一步包括只读存储器(“ROM”)1008或其他静态存储设备，其耦合到总线1002以用于存储用于处理器1004的静态信息和指令。提供诸如磁盘或光盘的存储设备1010，其耦合至总线1002以用于存储信息和指令。
图像捕获设备1000可以经由总线1002耦合至显示器1012，诸如液晶显示器(LCD)，其用于向用户显示信息或图像。输入设备1014(包括按键)耦合至总线1002以用于向处理器1004传送信息和命令选择。其他类型的用户输入设备，例如，用于向处理器1004传送方向信息和命令选择的光标控制器1016(诸如鼠标、轨迹球、触笔或光标方向键)，也可以用于控制光标在显示器1012上的运动，以向处理器1004传送信息和命令选择。
此处所使用的术语“计算机可读介质”表示参与向处理器1004提供指令以供执行的任何介质。此类介质可以采取任何形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质。非易失性介质例如包括光盘或磁盘，诸如存储设备1010。易失性介质包括动态存储器，诸如主存储器1006。
计算机可读介质的常见形式例如包括软盘、柔性盘、硬盘、磁带或任何其他磁性介质、CD-ROM、或任何其他光学介质、打孔卡、纸带、和具有孔图案的任何其他物理介质、RAM、PROM、和EPROM、闪速EPROM、任何其他存储芯片或卡盒、下文描述的载波、或计算机可以读取的任何其他介质。任何单一类型或组合的计算机可读介质可以用于存储指令，当由一个或多个处理器执行该指令时，其使得处理器执行对应于本发明的技术的步骤。
扩展和备选
在本说明书中按特定顺序阐述了某些过程步骤，并且字母和数字字母标记可以用于标识特定步骤。除非在本说明书中特别申明，否则本发明的实施方式没有必要限定于执行这些步骤的任何特定顺序。特别地，这些标记仅仅用于方便标识步骤，其目的不在于指明或要求执行这些步骤的特定顺序。

Claims (28)

1.一种便携式数字图像捕获设备，包括：
镜头；
数字成像捕捉装置；
用于在图像捕捉期间提供照明的光源；
用于执行以下操作的逻辑：
在一时刻捕获数字图像；
存储描述所述时刻的条件的图像捕获数据；
确定所述数字图像中的眼睛注视角度；
至少部分基于所述图像捕获数据和眼睛注视角度来确定动作过程。
2.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，其中所述逻辑包括执行软件指令的一个或多个处理器。
3.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度是否大于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度大于所述值而执行以下操作中的至少一个：
分析所述图像以识别黄眼缺陷候选；或
分析所述图像以识别金眼缺陷候选。
4.如权利要求3的便携式数字图像捕获设备，其中：
所述图像捕获数据包括：
从所述便携式图像捕获设备到对象的距离，以及
所述光源与镜头之间的间隔；以及
所述值至少部分基于所述距离和所述间隔而确定。
5.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度是否小于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度小于所述值而分析所述图像以识别红眼缺陷候选。
6.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述眼睛注视角度是否大于一个值的逻辑，其中所述动作过程包括响应于确定所述眼睛注视角度大于所述值而分析所述图像以识别除红眼缺陷候选之外的闪光灯-眼睛缺陷候选。
7.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑：
识别所述图像中的眼睛对，所述眼睛对包括第一只眼睛和第二只眼睛；
确定所述第一只眼睛的眼睛注视角度指示有可能存在第一类缺陷；
确定所述第二只眼睛的眼睛注视角度指示有可能存在第二类缺陷；
分析所述图像以确定所述图像是否包含所述第一类缺陷；以及
分析所述图像以确定所述图像是否包含所述第二类缺陷。
8.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，其中：
存储描述所述时刻的条件的图像捕获数据包括：
检测指示所述时刻的环境光的值；以及
存储所述值；
所述便携式数字图像捕获设备包括用于以下操作的逻辑：
将所述值与所述图像相关联；
至少部分基于所述值来确定动作过程。
9.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述值是否大于阈值的逻辑，其中所述动作过程包括如果所述值大于所述阈值则不改变所述数字图像。
10.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于确定所述值是否小于阈值的逻辑，其中所述动作过程包括如果所述值小于所述阈值则分析所述图像以识别闪光灯-眼睛缺陷候选。
11.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑：
确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；
存储所述第二值；
使用所述值来确定对象上的瞳孔大小；
使用所述对象上的瞳孔大小和所述第二值来确定临界距离；
至少部分基于所述临界距离来确定是否对所述图像执行修正动作。
12.如权利要求8的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑：
确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；
确定指示镜头焦距的第三值；
存储所述第二值和所述第三值；
使用所述值、所述第二值和所述第三值来确定图像中的瞳孔大小；以及
至少部分基于所述图像中的瞳孔大小来识别所述图像中的缺陷。
13.如权利要求1的便携式数字图像捕获设备，进一步包括用于以下操作的逻辑：
存储指示所述光源相对于所述镜头的位置的值；
使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；以及
至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
14.一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行任一前述权利要求所述的操作。
15.一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，所述方法包括：
检测指示捕获图像的时刻的环境光的值；
将所述值与所述图像相关联地存储；
至少部分基于所述值来确定动作过程。
16.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，包括：
确定所述值是否大于阈值，其中所述动作过程包括如果所述值大于所述阈值则不改变所述数字图像。
17.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，包括：
确定所述值是否小于阈值，其中所述动作过程包括如果所述值小于所述阈值则分析所述图像以识别闪光灯-眼睛缺陷候选。
18.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，包括：
至少部分基于所述值来确定对象上的瞳孔大小；
至少部分基于所述对象上的瞳孔大小来确定是否执行修正动作。
19.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，包括：
至少部分基于所述值来确定对象上的瞳孔大小；
确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；
存储所述第二值；
至少部分基于所述对象上的瞳孔大小和所述第二值来确定临界距离；
至少部分基于所述临界距离来确定是否对所述图像执行修正动作。
20.如权利要求15的一个或多个介质，进一步包括嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行方法，包括：
确定指示图像捕捉装置与对象之间的距离的第二值；
确定指示镜头焦距的第三值；
存储所述第二值和所述第三值；
至少部分基于所述值、所述第二值和所述第三值来确定图像中的瞳孔大小；
至少部分基于所述图像中的瞳孔大小来识别所述图像中的缺陷。
21.如权利要求20的一个或多个介质，其中识别缺陷的步骤包括在所述图像中仅搜索具有与所述图像中的瞳孔大小相同或更小的缺陷。
22.一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行检测图像中的潜在缺陷的方法，所述方法包括：
存储指示光源相对于镜头的位置的值；
使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；
至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
23.一个或多个处理器可读介质，其具有嵌入其中的代码，用于对处理器编程以执行检测图像中的潜在缺陷的方法，所述方法包括：
在一时刻捕获数字图像；
存储图像捕获数据，其中所述图像捕获数据包括以下中的至少一个：光源相对于镜头的位置、从光源到镜头的距离、镜头的焦距、从数字图像捕获设备上的点到对象的距离、环境光量或闪光灯强度；
确定动态人体测量数据，其中所述动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；
至少部分基于所述图像捕获数据和所述动态人体测量数据来确定修正动作的过程。
24.如权利要求23的一个或多个介质，其中所述人体测量数据包括从所述数字图像的内容确定的眼睛注视角度。
25.如权利要求23的一个或多个介质，其中所述人体测量数据包括瞳孔大小，其中所述瞳孔大小是从所述图像捕获数据推导出的，并且其中所述图像捕获数据包括指示环境光的值。
26.一种便携式数字图像捕获设备，包括：
镜头；
数字成像捕捉装置；
用于在图像捕捉期间提供照明的光源；
用于执行以下操作的逻辑：
检测指示在捕获图像的时刻的环境光的值；
将所述值与所述图像相关联地存储；
至少部分基于所述值来确定动作过程。
27.一种便携式数字图像捕获设备，包括：
镜头；
数字成像捕捉装置；
用于在图像捕捉期间提供照明的光源；
用于执行以下操作的逻辑：
存储指示光源相对于镜头的位置的值；
使用所述值来识别半红眼缺陷的预期方位；
至少部分基于所述预期方位来识别所述图像中的缺陷候选。
28.一种便携式数字图像捕获设备，包括：
镜头；
数字成像捕捉装置；
用于在图像捕捉期间提供照明的光源；
用于执行以下操作的逻辑：
在一时刻捕获数字图像；
存储图像捕获数据，其中所述图像捕获数据包括以下中的至少一个：光源相对于镜头的位置、从光源到镜头的距离、镜头的焦距、从数字图像捕获设备上的点到对象的距离、环境光量或闪光灯强度；
确定动态人体测量数据，其中所述动态人体测量数据包括在所述时刻捕捉的、所述图像中呈现的一个或多个人的、一个或多个动态改变的人体测量结果；
至少部分基于所述图像捕获数据和所述动态人体测量数据来确定修正动作的过程。
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