Detecção e Correção Automáticas de Olhos Vermelhos

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1 Setor de Tecnologia da Universidade Federal do Paraná Curso de Engenharia Elétrica TE 072 Processamento Digital de Sinais Detecção e Correção Automáticas de Olhos Vermelhos Trabalho elaborado pelo aluno Eduardo Henrique Corrêa Ferreira para a disciplina de Processamento digital de sinais Curitiba 2008

2 Sumário Introdução... 4 Detecção de face... 5 Detecção de Olhos Vermelhos... 6 Filtro de variação de cor... 6 Filtro de Vermelho... 6 Filtro de variação de vermelho... 6 Filtro de Brilho... 7 Correção dos Olhos Vermelhos... 7 Aplicações Semelhantes... 9 Conclusão... 9 Bibliografia:... 10

3 Introdução O fenômeno fotográfico conhecido por olhos vermelhos é característico em fotos onde foi utilizado um flash para melhorar a luminosidade do ambiente. O tom avermelhado ao redor dos olhos (tanto de pessoas como em animais) é devido a reflexão da luz no fundo da retina. Como o flash ocorre em poucos segundos a pupila não consegue se adaptar a tempo, neste intervalo a luz reflete nos vasos sanguíneos do fundo dos olhos e é capturado pela câmera. Figura 1: Efeito "Olhos Vermelhos" Existem várias maneiras de se evitar este efeito, como por exemplo, se pode aumentar a luminosidade do ambiente com luzes artificiais, ou também aumentando a distância entre o flash e a lente da câmera, pois os olhos vermelhos dependem do ângulo de reflexão. Outra solução utilizada são os pequenos flashes sincronizados antes do flash principal, fazendo com que a pupila se contraia antes da foto ser captura. Esse fato diminui, mas não elimina as chances do fenômeno ocorrer. Há uma necessidade de correção automática deste efeito, afinal a maioria das soluções apresentadas acima é mecânica. No artigo apresentado por Matthew Gaubatz e Robert Ulichney é apresentado um Algoritmo próprio para a determinação e correção automáticas de olhos vermelhos. Algoritmo O algoritmo apresentado é dividido em três fases: detecção de face, detecção de olhos vermelhos e correção. Para a elaboração deste Algoritmo foram utilizados como base estudos de vários outros profissionais, como a

4 detecção de face e olhos de Zhang e Lenders, e como o detector de face de Viola e Jones. A função principal deste Algoritmo é a capacidade de localizar os olhos vermelhos na fotografia como um todo, para isto deve ser analisada a crominância da foto buscando áreas de tons vermelhos e em seguida comparada para determinar se a área é ou não uma região possível de olhos vermelhos. Com a detecção da área, a correção é feita utilizando apenas técnicas de desaturação na região para que o efeito seja completamente eliminado. Este Algoritmo é a base para a maioria das soluções comerciais, e está presente em softwares como Photoshop e Gimp e é uma das melhores alternativas para eliminar este efeito indesejado. Detecção de face A detecção de face leva em conta os estudos de Viola e Jones, o detector elaborado por eles consiste em dividir a fotografia em vários subquadros, compará-los e decidir quais são possíveis faces e quais não são. Este algoritmo é usado por ser um rápido e eficiente localizador, diminuindo a região em que será analisado o efeito dos olhos vermelhos. Além da solução acima ainda é possível aplicar um comparador em cascata para estreitar ainda mais o número de possíveis faces, o diagrama a seguir mostra uma simplificação deste comparador: Figura 2: Diagrama de Classificador em Cascata Após as possíveis faces serem identificadas, uma segunda redução é feita. A região é diminuída levando em consideração que os olhos estão localizados na parte superior da seleção. Sob estas regiões é aplicado um filtro detector de olhos vermelhos descrito a seguir.

5 Detecção de Olhos Vermelhos A detecção de olhos vermelhos é semelhante a detecção de faces, uma vez selecionadas as possíveis regiões são aplicados diversos filtros para detectar e criar máscaras para a correção do efeito. Os filtros utilizados para a detecção dos olhos vermelhos são: Filtro de variação de cor, filtro de vermelho, filtro de variação de vermelho e filtro de brilho. Filtro de variação de cor A variação de cor é utilizada para localizar a região nos olhos onde pode ser que haja o efeito de olhos vermelhos. Para isso é definida uma região centrada em (x,y) denominada região dos olhos (R x,y ). Dentro desta região é definida uma sub-região denominada região da pupila (P r ). O filtro de variação de cor analisa não somente variações de crominâncias como também de luminosidade, através da seguinte expressão: variação1 x, y = 1 R x, y 1 r r R x, y P r p 2 p P r 2 Nesta expressão o módulo das regiões R e P representam o número de elementos presentes, e as variáveis r e p representam pixels dentro destas regiões. Filtro de Vermelho Após o filtro de variação de cor o sistema é analisado por um filtro de vermelho para limitar a região onde possivelmente haverá olhos vermelhos. Este filtro verifica a quantidade de energia vermelha em um determinado pixel fazendo a relação entre cada cor RGB presente, a expressão que caracteriza este filtro é: R x, y 2 FiltroRed x, y = G x, y 2 B x, y 2 K Este filtro definirá em quais regiões a cor vermelha é predominante. Filtro de variação de vermelho Depois de identificadas regiões com grande energia de vermelho é necessário verificar se existe uma variação de vermelho ao redor destas regiões. Caso exista um grande gradiente de vermelho é provável que nesta

6 região o efeito de olhos vermelhos esteja presente. Mas como determinar o limiar de variação? A resposta é simples, como os olhos representam cerca de 5 a 8% da face, basta limitar a freqüência de variação de vermelho para uma região mínima com estes parâmetros. A freqüência mínima é definida como 1/(0,08* a altura da região da face) e a freqüência máxima é definida como 1/(0,05 * a altura da região da face). Com as freqüências definidas, basta criar um filtro passa-banda para que isole a região de gradientes de vermelhos. O módulo da convolução do sinal de vermelho com o filtro passa-banda informa outro método de variação de vermelho. Filtro de Brilho variação2 x, y = FiltroRed x, y g y 2 Juntamente com os outros filtros, o filtro de detecção de brilho ajuda na seleção de regiões de olhos vermelhos. O flash emitido pela câmera é refletido nos olhos da pessoa, o que indica uma grande probabilidade de olhos vermelhos. A detecção de brilho é feita utilizando o Laplaciano do sinal, pois deste modo são descobertas as regiões de maior concentração de brilho. A equação característica de localização de brilho é: brilho x, y = 2 Y x, y Com esta solução todas as fontes de brilho na foto serão mostradas, para que apenas as regiões referentes aos olhos vermelhos sejam selecionadas, um filtro passa baixas (h(x,y)) deve se usado. brilho x, y = 2 Y x, y h x, y Caso não seja localizada por nenhum dos filtros individualmente, após a utilização dos quatro filtros, uma comparação entre as imagens geradas indica com grande precisão qual é a região de olhos vermelhos. Uma vez selecionada a região, a correção é iniciada. Correção dos Olhos Vermelhos A correção deste efeito é realizada por simples alterações na crominância da região, o brilho da região é mantido para que imagem não fique opaca, sem vida. Para a correção ser bem sucedida, são verificados os níveis de vermelhidão obtidos pelo filtro de vermelho, se o pixel foi definido como acima

7 de um valor limite, um fator de correção (p(x,y)) é aplicado na crominância, onde p(x,y) é a percentagem de desaturação do pixel selecionado. Cr x, y corrigido = 1 p x, y Cr x, y o Cb x, y corrigido = 1 p x, y Cb x, y o Após estas etapas de analise e correção, o efeito de olhos vermelhos é eliminado e a naturalidade da foto é mantida. O diagrama a seguir apenas demonstra os processos pelo qual a imagem foi submetida até sua completa correção: Imagem Detecção de face Filtro de variação de Cor Detecção Filtro de Vermelho Detecção Filtro de Variação de Vermelho Detecção Filtro de Brilho Detecção Comparação entre filtros Correção Imagem Corrigida Figura 3 - Diagrama do processo

8 Aplicações Semelhantes A utilização de filtros em fotografias é vasta, desde filtros corretores de brilho até filtros voltados para a arte. Todos eles seguem o mesmo principio do filtro de correção de vermelho, a partir de aplicações matemáticas não muito complexas a imagem é analisada e o efeito desejado é obtido sem muito esforço computacional. Com o auxilio dos DSP s estas aplicações são executadas com grande precisão e rapidez. Sendo possível atualmente implantar filtros como estes diretamente em câmeras fotográficas tornando a captura de imagens cada vez mais natural e obtendo imagens com mais qualidade. Conclusão Como apresentado no artigo, a eficiência do algoritmo se mostrou muito satisfatória para várias resoluções de fotos, 95% dos olhos vermelhos foram detectados e corrigidos com êxito. A detecção e correção automáticas do efeito de olhos vermelhos em fotografias é uma das melhores soluções encontradas, pelo fato de não necessitar de nenhuma alteração tanto no ambiente como na câmera para tirar a foto. O algoritmo trabalha com a fotografia pronta. Outra grande vantagem do algoritmo é a grande eficiência, tanto na detecção como na naturalidade da correção, fazendo com que o efeito seja eliminado sem alterar a qualidade da imagem.

9 Bibliografia: [1] M.Gaubatz, R.Ulichney. Automatic red-eye detection and correction, International Conference on Image Processing, vol. 1, pp , [2] Paul Viola, Michael J. Jones, Robust Real-Time Face Detection, International Journal of Cumputer Vision 57(2), [3] L.Zhang, Y.Sun, M.Li, H.Zhang. Automated red-eye detection and correction in digital photographs, International Conference on Image Processing, ICIP '04, Vol. 4, pp Oct

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