DETECÇÃO E CORREÇÃO AUTOMÁTICA DE OLHOS VERMELHOS EM FOTOGRAFIAS

Transcrição

1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA TE 810 PROCESSAMENTO DIGITAL DE SINAIS DETECÇÃO E CORREÇÃO AUTOMÁTICA DE OLHOS VERMELHOS EM FOTOGRAFIAS Trabalho apresentado à disciplina de Processamento Digital de Sinais. Professor Dr. Marcelo de Oliveira Rosa. Aluno: Rafael De Vecchi CURITIBA, NOVEMBRO 2008

2 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Detecção de faces pelo método Viola-Jones Figura 2 Localização de olhos vermelhos

3 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÂO DESENVOLVIMENTO O Algoritmo Detecção de Face Detecção de olhos vermelhos Variação de cor Mancha vermelha Variação de mancha vermelha Brilho Correção dos olhos vermelhos Resultados CONCLUSÂO REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

4 1 INTRODUÇÂO Flashes em fotografias são requeridos quando o ambiente a ser fotografado encontra-se com baixa intensidade de iluminação e, por conseqüência, as pupilas das pessoas estão dilatadas. Assim, a luz do flash que incide nos olhos das pessoas reflete os vasos sanguíneos da retina, exposta pela abertura da pupila. Se este ângulo de reflexão for suficientemente pequeno ao ponto destes raios serem capturados pelo diafragma da câmera, surgirá um efeito conhecido por olhos vermelhos em fotografias, que é caracterizado pelo surgimento de tonalidades vermelhas não naturais em torno dos olhos das pessoas. Uma solução que reduz a ocorrência deste efeito é pré-exposição do ambiente a ser fotografado com flashes, de tal sorte que as pupilas sejam contraídas e a luz não reflita os vasos sanguíneos da retina. Esta solução apresenta uma grande desvantagem: o alto consumo de energia, que reduz significativamente a vida útil da bateria. Neste contexto, cabe destacar que o flash é o elemento que mais consome energia em uma fotografia. Diante deste problema, o artigo estudado propõe uma solução através da implementação de um software capaz de detectar a ocorrência de olhos vermelhos em fotografias e minimizar este efeito de forma eficiente, pouco invasiva e automática. A solução proposta agrega técnicas de detecção de faces e de olhos em fotografia, previamente propostas, a um novo método de redução dos efeitos dos olhos vermelhos, compondo um algoritmo completo de detecção e eliminação de olhos vermelhos em fotografias, sem necessitar da intervenção do usuário. 4

5 2 - DESENVOLVIMENTO O Algoritmo O algoritmo proposto é dividido em três partes: detecção de faces, detecção de olhos vermelhos e correção de olhos vermelhos. A fotografia a ser analisada passará seqüencialmente por estas três fases Detecção de Face A detecção de faces é realizada por um método proposto por Paul Viola e Michael Jones, em fevereiro de Este método foi escolhido pela rapidez e eficiência com que delimita as regiões onde há faces na fotografia. Ele realiza comparações de características de regiões subdivididas em um sistema de 38 multi-escalas e após isto, submete as áreas selecionadas a um classificador multiestágio, de forma que as regiões que caracterizam rostos sejam delimitadas por pequenas molduras e as demais sejam descartadas. Operando imagens com resolução de 384 / 288 pixels, este método detectou 15 faces por segundo em um processador convencional Pentium III de 700 MHz. A figura 1 traz uma aplicação desta metodologia em uma fotografia. Figura 1 Detecção de faces pelo método Viola-Jones. FONTE: Viola, 2001 Esta etapa inicial reduz significativamente a região de análise do detector de olhos vermelhos, além de possibilitar uma estimativa do tamanho e posicionamento da região sujeita à ocorrência deste fenômeno. Como as faces detectadas pelo método estão sempre eretas na fotografia, utiliza-se apenas a metade superior da moldura fornecida pelo algoritmo de Viola-Jones, além de utilizar a informação do tamanho da região dos olhos baseada na proporção entre o tamanho das faces e dos olhos. 5

6 2.3 - Detecção de olhos vermelhos Para a detecção dos olhos vermelhos é empregada uma série de quatro métodos de medição: variação de cor, macha vermelha, variação de mancha vermelha e brilho. A combinação destes métodos é necessária devido ao fato de os olhos vermelhos aparecem sob diversas formas em fotografias, variando em qualidade e severidade. Basicamente, esses métodos mascaram todas as regiões da fotografia que não sejam compostas por pixels típicos de olhos vermelhos, evidenciando as áreas dos olhos e, eventualmente, outras que possuam características semelhantes entre si. O método de variação de cor é aplicado primeiramente, e então um teste é realizado para verificar se a imagem gerada assemelha-se com a característica de dois olhos. De acordo com a resposta deste teste, um novo método é aplicado sob a imagem ou a detecção é considerada completa. Estes passos são repetidos até que se esgotem os métodos ou que o teste acuse a detecção correta dos olhos vermelhos. A seguir, é apresentada uma descrição sumária de cada método, na ordem em que são executados Variação de cor A região dos olhos de uma face é caracterizada por acentuadas mudanças de iluminação e tom dentro de uma área de tamanho de proporções definidas. Para medir esta variação e localizá-la, a seguinte equação é aplicada: çã,,, Eq. (1) 2 2 Em que p e r são os pixels, ", é a região com formato de olho centrada em (x,y), é o tamanho da região da pupila centrada ao redor do pixel r e. denota o número de elementos no grupo. O valor de tamanho de olhos é estimado na detecção de face e usado em " " e ",. Generalizando, este método enfatiza formatos de regiões de olhos que incluem variações de cor com tamanho de pupilas Mancha vermelha Basicamente, este método localiza as possíveis áreas que contenham olhos vermelhos através da localização de manchas vermelhas. Isto é feito por meio da análise da razão entre a energia das componentes vermelhas com a energia das demais componentes. Geralmente, em olhos vermelhos esta razão é maior do que nas demais regiões da fotografia. Para localização dos pixels, a seguinte razão é aplicada: 6

7 ,,,, Eq. (2) Variação de mancha vermelha O efeito dos olhos vermelhos manifesta-se em diferentes níveis de tonalidade vermelha ao redor dos olhos. Como o tamanho da face é estimado no método de detecção de faces, calcula-se o tamanho medida vertical dos olhos (entre 6 a 8 % da moldura que contem a metade superior da face) e, conseqüentemente, o tamanho da oscilação vertical de tonalidade dos olhos vermelhos. Assim, é possível estimar bandas de variação de freqüências destas tonalidades. Estabelecidos esses valores, desenvolve-se um filtro passa faixa (aplicando conceitos de Processamento Digital de Sinais aos pixels da fotografia) para as freqüências de oscilação dos olhos vermelhos, realizando a convolução do filtro com a imagem, apenas na dimensão vertical Brilho A última alternativa para detecção de olhos vermelhos aplicada no algoritmo é a analise do brilho causado pelo flash. Como a ocorrência do fenômeno em estudo pressupõe flashes e a reflexão destes é normalmente mais forte nos olhos, um Operador Laplaciano é empregado para localizar variações bruscas de brilho. Este operador pode também evidenciar pixels com ruídos aleatórios não pertencentes a olhos vermelhos, assim, um filtro passa-baixas (processamento digital dos pixels) é aplicado ao operador para detectar o brilho ao redor do ponto (x, y) da imagem., Y x, y h x, y Eq. (3) em que h(x, y) é o filtro passa-baixas. A figura 2 traz uma ilustração da aplicação destas quatro técnicas em uma face delimitada pela detecção de faces. Na figura, os métodos foram aplicados na ordem em que foram apresentados neste trabalho, seguindo o sentido anti-horário e com início no retângulo superior esquerdo. 7

8 Figura 2 Localização de olhos vermelhos. Fonte: GAUBATZ, Correção dos olhos vermelhos Uma vez delimitada a região com ocorrência de olhos vermelhos, poderia se solucionar o problema removendo os pixels que ultrapassem um limite de vermelhidão pré-determinado. Esta solução é simples de ser implementada, porém possui algumas desvantagens: existe a possibilidade de eliminação de pixels que não caracterizam olhos vermelhos e a simples remoção de cores nas regiões dos olhos pode parecer bastante artificial, inclusive menos natural que um leve nível de vermelhidão. Desta maneira, a fim de realizar uma correção menos invasiva, a solução utiliza os seguintes passos: é identificado as mudanças de luminosidade na região dos olhos; elimina-se os pixels associados a grandes mudanças de iluminação, evitando a desaturação de pixels não pertencentes à olhos vermelhos; é realizada a desaturação dos pixels vermelhos restantes, de forma proporcional a nível de vermelho individual de cada pixel, isto evita o efeito acima citado (artificialidade da imagem corrigida). Assim, um fator de correção, que varia de 0 a 1, é aplicado a cada pixel. As convoluções a seguir explicitam estas operações.,, Eq. (4), 1,, Eq. (5) Resultados A técnica apresentada foi testada em 200 fotografias, dentre elas: scaneadas, extraídas da internet e digitais. Aproximadamente metade delas possuía olhos vermelhos. As fotografias variavam em tamanho, qualidade, distância, foco e intensidade. O algoritmo corrigiu satisfatoriamente 95 % das fotografias, sendo que se levou alguns segundos para corrigir 1 8

9 megabyte de imagens em um processador de 1 GHz. O detector de faces identificou erroneamente apenas uma região que não era face e o detector de olhos vermelhos localizou erroneamente apenas uma região que não era de olhos vermelhos. A maioria dos erros encontrados se deu em fotografias com faces pequenas e distantes. Segundo o autor, tal problema é possível de ser contornado devido à flexibilidade do algoritmo. 9

10 3 CONCLUSÃO O artigo estudado remete o leitor a conceitos comumente abordados na disciplina de Processamento Digital de Sinais. Sendo cada pixel intrinsecamente provido de características mensuráveis por de níveis de energia, luminosidade e freqüência, foi possível identificar e corrigir satisfatoriamente o fenômeno de olhos vermelhos em fotografias, sem necessitar de qualquer intervenção do usuário. A pesquisa realizada foi extremamente importante e interessante, uma vez que complementa os conceitos teóricos aprendidos em sala de aula com uma aplicação prática, comerciável e útil de processamento de sinais, além de despertar o interesse pela leitura de mais artigos. Destaca-se a técnica de detecção de faces criada por Viola-Jones. Esta técnica, além de interessante, foi de muito importante para a viabilização e rapidez do algoritmo automático de correção de olhos vermelhos. Fica a sugestão de inclusão do artigo de Viola-Jones para ser objeto de estudo da próxima turma de Processamento Digital de Sinais da Universidade Federal do Paraná. Outra sugestão, seria a organização de uma pequeno seminário para a apresentação dos artigos estudados. De maneira a difundir e viabilizar discussões interessantes sobre os tópicos estudados. 10

11 4 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS M. Gaubatz, R. Ulichney, Automatic Red-Eye Detection and Corretion, IEEE ICIP 2002, vol. I, pag. 804 a 807, P. Viola, M. Jones, Robust Real-time Object Detection, Compaq Cambrige Research Laboratory,