CN109543678B

CN109543678B - 敏感图像鉴别方法及装置

Info

Publication number: CN109543678B
Application number: CN201811350791.5A
Authority: CN
Inventors: 李福文; 张家杰; 朱佳齐
Original assignee: Shenzhen Dapu Microelectronics Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Dapu Microelectronics Co Ltd
Priority date: 2018-11-14
Filing date: 2018-11-14
Publication date: 2023-06-23
Anticipated expiration: 2038-11-14
Also published as: CN109543678A

Abstract

本发明提供一种敏感图像鉴别方法，包括步骤：获取待测图像；获取YUV色彩模式的待测图像中像素点的亮度值，根据像素点的亮度值进行边界检测以将YUV色彩模式的待测图像分为多个区域；判断区域中像素点在每行和每列上亮度变化，并计算亮度递增区段和亮度递减区段的数量；获取RGB色彩模式的待测图像中像素点的RGB值，检测亮度递增区段和亮度递减区段中对应的像素点的RGB值是否满足肤色的RGB阈值范围；计算满足肤色的RGB阈值范围的亮度递增区段和亮度递减区段的总数，当总数大于预设值，则判断为敏感图像。本发明还提供一种敏感图像鉴别装置。本发明通过亮度值判断待测图像中区域的边界和亮度变化，结合RGB值判断肤色，以提高鉴别的准确率和效率。

Description

敏感图像鉴别方法及装置

【技术领域】

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种敏感图像鉴别方法及装置。

【背景技术】

存储设备和主机可通过网络交接设备进行通信，从而储存图片或影片。日常生活中存储设备常常会存储一些敏感图片或影片。例如部分用户喜欢自拍，且自拍的尺度较大，导致存储设备中的敏感图片较多；例如个人用户或网络监管机构通过网络下载图片或影片储存于存储设备中用于观看或鉴别。针对存储设备中的图片或影片如果包含敏感图片或敏感影片，个人用户往往需要通过播放器一一检查以加密或者删除，特别是存储设备中资源非常多用户没有看过时，需要耗费大量的时间去鉴别，容易把某些敏感图片或影片漏掉；而对于网络监管机构，同样需要鉴别出下载的图片或影片是否包含敏感图片或敏感影片，以防止来源网站进一步扩散。鉴于此，实有必要提供一种敏感图像鉴别方法及装置以克服上述缺陷。

【发明内容】

本发明提出一种敏感图像鉴别方法及装置，能够自动鉴别存储设备中的敏感图像，以提高图像鉴别的准确率和鉴别效率。

为解决上述技术问题，本发明提供一种敏感图像鉴别方法，包括以下步骤：

获取待测图像；

获取YUV色彩模式的待测图像中像素点的亮度值，根据像素点的亮度值进行边界检测以将YUV色彩模式的待测图像分为多个区域；

判断区域中像素点在每行和每列上的亮度变化，并计算每行和每列上的亮度递增区段和亮度递减区段的数量；

获取RGB色彩模式的待测图像中像素点的RGB值，检测亮度递增区段和亮度递减区段中对应的像素点的RGB值是否满足肤色的RGB阈值范围；

计算满足肤色的RGB阈值范围的亮度递增区段和亮度递减区段的总数，当所述总数大于预设值，则判断所述待测图像为敏感图像。

在一个优选实施方式中，所述判断区域中像素点在每行和每列上的亮度变化，并计算每行和每列上的亮度递增区段和亮度递减区段的数量的步骤包括：

获取区域中每行和每列多个像素点的亮度值；

计算每行和每列上每等间距的两个像素点之间的斜率值；

当多个像素点之间的斜率值连续为正，判断为亮度递增区段；当多个像素点之间的斜率值连续为负，判断为亮度递减区段。

在一个优选实施方式中，所述斜率值的计算表达式为：

k＝(a_i+d-a_i)/d

其中，k代表两个像素点之间的斜率值，a_i和a_i+d分别为每行或者每列第i个像素点和第i+d个像素点的亮度值，d为每行或者每列第i个像素点与第i+d个像素点之间的像素点个数，d≥1。

在一个优选实施方式中，所述根据像素点的亮度值进行边界检测以将YUV色彩模式的待测图像分为多个区域的步骤包括：根据像素点的亮度值计算每行和每列相邻两个像素点之间的反差值，如果反差值大于预设阀值，则确定为边界。

在一个优选实施方式中，在所述获取待测图像的步骤之前还包括：对所述待测图像进行白平衡处理。

在一个优选实施方式中，所述待测图像为动态图像；所述敏感图像鉴别方法还包括将动态图像分为多帧静态图像。

在一个优选实施方式中，所述待测图像中满足敏感图像条件的静态图像超过预设比例，则判断待测图像为敏感图像。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种敏感图像鉴别装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述的敏感图像鉴别方法。

在一个优选实施方式中，所述存储器中还用于存储YUV色彩模式和RGB色彩模式的待测图像。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行上述的敏感图像鉴别方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过YUV色彩模式的待测图像获取亮度值，判断待测图像中区域的边界和亮度的变化，提高图像检测的正识率；再结合RGB色彩模式的待测图像获取RGB值进而判断肤色，从而鉴别出含有人体皮肤信息的区域及占比，有利于提高图像鉴别的准确率和用户的鉴别效率。

【附图说明】

图1为本发明实施例提供的敏感图像鉴别方法的流程图。

图2为本发明实施例待测图像的一个区域中像素点的排列示意图。

图3为图1中提供的敏感图像鉴别方法的子流程图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并不是为了限定本发明。

本发明实施例涉及到图像的两种色彩模式(RGB模式和YUV模式)。RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色***之一。

YUV色彩模式是被欧洲电视***所采用的一种颜色编码方法。在现代彩色电视***中，通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像，然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB，再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个色差信号R-Y(即U)、B-Y(即V)，最后发送端将亮度和色差三个信号分别进行编码，用同一信道发送出去。YUV格式具有亮度信息(Y)和色彩信息(U、V)分离的特点。本发明实施例中一个像素点保存一个8bit的亮度(即Y)，占用空间小，每个像素点都有一个0-255(黑色-白色)的亮度值。

请参阅图1，本发明提供一种敏感图像鉴别方法，包括以下步骤：

步骤S101，获取待测图像。

在步骤S101中，对待测图像进行预处理，以获取YUV色彩模式的待测图像；通常在屏幕上显示的图像为RGB色彩模式，首先需要将RGB色彩模式的待测图像转换为YUV色彩模式的待测图像，以便后续在亮度(Y)通道上对图像进行处理计算，可以将图像的高频信息很好的保存下来。待测图像包括静态图像和动态图像，静态图像为图片、照片等，动态图像为影片等。若待测图像为动态图像，则需要先将动态图像分为多帧静态图像(例如通过将一定时间长度的动态图像以相同时间间隔进行取样得到多帧图像)。如果待测图像为YUV色彩模式，则需要转换为RGB色彩模式，以便后续获取待测图像中像素点的RGB值。

需要说明的是，在上述的步骤S101之前还包括：对待测图像进行白平衡处理。通过对待测图像进行白平衡处理，以还原被拍摄物的真实色彩状况，避免待测图像中光线过强、曝光过度或者灯光影响导致图像变色等状况，例如可采用基于RGB颜色空间的亮度自适应检测方法。

步骤S102，获取YUV色彩模式的待测图像中像素点的亮度值，根据像素点的亮度值进行边界检测以将YUV色彩模式的待测图像分为多个区域。

具体地，根据像素点的亮度值计算每相邻两个像素点之间的反差值，如果反差值大于预设阀值，则确定为边界。本实施例中，反差值的表达式如下：

R＝|a₁-a₂| (1)

其中，R表示相邻两个像素点之间的反差值，a₁、a₂分别为相邻两个像素点的亮度值，||为绝对值运算符号。由此可得，本实施例中，反差值R的取值范围为[0，255]。上述预设阀值可依照实际需求而定。

请参阅图2，像素点在图像中以行(从左至右)和列(从上至下)的形式排列，图2仅示意待测图像中的一个区域，例如图2中所示区域为11×8像素矩阵图。为了能方便描述一个像素点的位置，我们需要使用坐标，以图像中任意一个像素点所在的位置为原点(例如图2中区域左下角未示出的一个像素点)、以同一行或同一列上相邻的两个像素点之间的距离为单位长度建立直角坐标系，x轴和y轴分别与图像中像素点的行和列平行，则任意一个像素点可以用一个坐标(x,y)表示，即一个像素点在x轴和y轴上的取值对应于该像素点在图像中具体的行列位置。

本实施例中，当y轴取4时，像素点A₁₄至像素点A₁₁₄(即x轴取1-11)处于同一行，这一行像素点对应的亮度值依次为255、10、20、60、120、140、200、140、100、40、255。例如，预设阀值设为100，由表达式(1)可计算得到像素点A₁₄与像素点A₂₄之间的反差值R为245，像素点A₁₀₄与像素点A₁₁₄之间的反差值R为215，均大于预设阀值，因此像素点A₁₄与像素点A₂₄之间、像素点A₁₀₄与像素点A₁₁₄可视为边界。

本实施例中，当x轴取4时，像素点A₄₁至像素点A₄₈(即y轴取1-8)处于同一列，这一列像素点对应的亮度值依次为255、10、20、30、60、120、130、255。例如，预设阀值设为100，由表达式(1)可计算得到像素点A₄₁与像素点A₄₂之间的反差值R为245，像素点A₄₇与像素点A₄₈之间的反差值R为125，均大于预设阀值，因此像素点A₄₁与像素点A₄₂之间、像素点A₄₇与像素点A₄₈之间可视为边界。

进一步地，根据像素点的亮度值计算每行和每列相邻两个像素点之间的反差值，则可得到图2中所示图像的一个区域的边界。

步骤S103，判断区域中像素点在每行和每列上的亮度变化，并计算每行和每列上的亮度递增区段和亮度递减区段的数量。

在步骤S103中，请一并参阅图3，进一步包括以下子步骤：

步骤S201，获取区域中每行和每列多个像素点的亮度值。

步骤S202，计算每行和每列上每等间距的两个像素点之间的斜率值。

在步骤S202中，斜率值的计算表达式具体为：

k＝(a_i+d-a_i)/d (2)

进一步地，请参考图2，当y轴取4时，像素点A₂₄至像素点A₁₀₄(即x轴取2-10)对应的亮度值依次为10、20、60、120、140、200、140、100、40。本实施例中，d取1，由上述表达式(2)依次计算像素点A₂₄至像素点A₁₀₄之间每间隔1个像素点的斜率值，即为10、40、60、20、60、-60、-40、-60。同时，当x轴取4时，由像素点A₄₂至像素点A₄₇(即y轴取2-7)对应的亮度值依次为10、20、30、60、120、130，根据上述表达式(2)依次计算像素点A₄₂至像素点A₄₇之间每间隔1个像素点的斜率值为10、10、30、60、10。

步骤S203，当多个像素点之间的斜率值连续为正，判断为亮度递增区段；当多个像素点之间的斜率值连续为负，判断为亮度递减区段。

本实施例中，像素点A₂₄至像素点A₇₄之间的斜率值为10、40、60、20、60，即均为正，由像素点A₂₄至像素点A₇₄之间的亮度是递增的，可判断像素点A₂₄至像素点A₇₄这一像素区段为亮度递增区段；而像素点A₇₄至像素点A₁₀₄之间的斜率值为-60、-40、-60即均为负，由像素点A₇₄至像素点A₁₀₄之间的亮度是递减的，可判断像素点A₇₄至像素点A₁₀₄这一像素区段为亮度递减区段，因此当y轴取4这一行亮度递增区段和亮度递减区段的数量为2。同时，像素点A₄₂至像素点A₄₇之间的斜率值为10、10、30、60、10，即均为正，由像素点A₄₂至像素点A₄₇之间的亮度是递增的，可判断像素点A₄₂至像素点A₄₇这一像素区段为亮度递增区段，因此当x轴取4这一列亮度递增区段和亮度递减区段的数量为1。本发明实施例中，利用人体皮肤呈曲面结构，拍照后的图像中皮肤区域的亮度会呈现递增或递减变化即具有相似的走向，通过将图像转换到亮度域处理，消除了图像颜色的干扰，有利于提高鉴别准确度。

步骤S104，获取RGB色彩模式的待测图像中像素点的RGB值，检测亮度递增区段和亮度递减区段中对应的像素点的RGB值是否满足肤色的RGB阈值范围。

在步骤S104中，如果亮度递增区段和亮度递减区段中对应的像素点的RGB值满足肤色的RGB阈值范围，则这些亮度递增区段和亮度递减区段为肤色区段。肤色的RGB阈值范围可由用户根据实际需要设定，例如设置肤色的RGB阈值范围为R＝75±r，G＝96±g，B＝151±b，其中r、g、b取值范围为[0，255]。

步骤S105，计算满足肤色的RGB阈值范围的亮度递增区段和亮度递减区段的总数，当总数大于预设值，则判断待测图像为敏感图像。

在步骤S105中，预设值根据实际需要设定，可以是比例值或亮度递增区段和亮度递减区段的数值。若总数大于预设值，则可得到待测图像中肤色面积很大的结果，判断待测图像中存在大面积人体皮肤裸露的画面，进而判断为敏感图像。若总数不大于预设值，则判断待测图像为正常图像。在一个实施例中，当待测图像为动态图像时，将动态图像分为多帧静态图像。当满足敏感图像条件的静态图像超过预设比例，则可判断该动态图像为敏感图像；例如预设比例为60％，时长为1小时30分钟的影片中出现超过1小时的静态图像为敏感图像，则该影片为敏感图像。

本发明实施例中，通过YUV色彩模式的待测图像中获取亮度值，判断待测图像中区域的边界和亮度的变化，提高图像检测的正识率；结合RGB色彩模式的待测图像获取RGB值进而判断肤色，从而鉴别出含有人体皮肤信息的区域及占比，有利于提高图像鉴别的准确率和用户的鉴别效率。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

本发明实施例还提供一种敏感图像鉴别装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行该计算机程序以执行上述实施例的敏感图像鉴别方法。具体地，存储器中还用于存储YUV色彩模式和RGB色彩模式的待测图像。

进一步地，本发明实施例还提供一种存储介质。存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序被设置为运行时执行上述实施例的敏感图像鉴别方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施局限于这些说明。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种敏感图像鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测图像；

计算满足肤色的RGB阈值范围的亮度递增区段和亮度递减区段的总数，当所述总数大于预设值，则判断所述待测图像为敏感图像；

所述判断区域中像素点在每行和每列上的亮度变化，并计算每行和每列上的亮度递增区段和亮度递减区段的数量的步骤包括：

获取区域中每行和每列多个像素点的亮度值；

计算每行和每列上每等间距的两个像素点之间的斜率值；

2.如权利要求1所述的敏感图像鉴别方法，其特征在于，所述斜率值的计算表达式为：

k＝(a_i+d-a_i)/d

3.如权利要求1所述的敏感图像鉴别方法，其特征在于，所述根据像素点的亮度值进行边界检测以将YUV色彩模式的待测图像分为多个区域的步骤包括：根据像素点的亮度值计算每行和每列相邻两个像素点之间的反差值，如果反差值大于预设阀值，则确定为边界。

4.如权利要求1所述的敏感图像鉴别方法，其特征在于，在所述获取待测图像的步骤之前还包括：对所述待测图像进行白平衡处理。

5.如权利要求1所述的敏感图像鉴别方法，其特征在于，所述待测图像为动态图像；所述敏感图像鉴别方法还包括将动态图像分为多帧静态图像。

6.如权利要求5所述的敏感图像鉴别方法，其特征在于，所述待测图像中满足敏感图像条件的静态图像超过预设比例，则判断所述待测图像为敏感图像。

7.一种敏感图像鉴别装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。

8.如权利要求7所述的敏感图像鉴别装置，其特征在于，所述存储器中还用于存储YUV色彩模式和RGB色彩模式的待测图像。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至6任一项中所述的方法。