[發明專利]基于形狀和光照模型的人臉圖像光照處理方法

在審

• 申請號: 201410367199.1
• 申請日: 2014-07-26
• 公開（公告）號: CN104156719A
• 公開（公告）日: 2014-11-19
• 發明（設計）人: 馮琰一;張少文;丁保劍
• 申請（專利權）人: 佳都新太科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/36
• 分類號: G06K9/36
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種人臉圖像光照處理的方法。?

背景技術

人臉識別作為近年來的一個重要研究領域，雖然已經取得很大進展，但在一些實際的應用中，光照、姿態、眼鏡等眾多因素不同程度地對識別效果產生影響，其中光照是較常見的一種影響因素。?

現階段最常用的人臉圖像光照處理方法為TV模型的光照不變量提取方法。該方法利用基于TV模型提取用于識別的人臉高頻細節特征，對于光照變化不劇烈的輸入圖像效果較好，但對于光照變化劇烈的輸入圖像容易出現光照不變量劃分不精確以及參數優化過于隨機的問題，同時算法復雜計算較為耗時。?

發明內容

本發明提供了一種新的人臉圖像光照處理方法，提高了光照處理的效率和效果。?

本發明采用如下技術方案：?

基于形狀和光照模型的人臉圖像光照處理方法，包括：?

(1)利用活動形狀模型產生的人臉特征點定位出人臉的九個區域；?

(2)利用基于直方圖的光照評估模型在上述九個區域中分別求取光照不均勻系數；?

(3)根據每個區域的光照不均勻系數確定一系列光照處理算法的參數；?

(4)一系列的光照處理算法包括Gamma校正、高斯濾波差分運算、對比度均衡化。?

與現有方法相比，本發明所公開的人臉圖像光照處理方法，算法原理簡單，對大部分不均勻光照環境有較好的自適應性。?

附圖說明

圖1為活動形狀模型劃分人臉九個區域的流程圖；?

圖2為光照評估模型的流程圖；?

圖3為總流程圖。?

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。?

具體實施方式為：?

(1)對輸入圖像灰度化，利用基于Haar特征的Adaboos?t分類器檢測人臉；?

(2)結合附圖1，利用活動形狀模型提取人臉68個特征點劃分人臉為九個區域，分別是額頭區域、左右眉毛區域、左右眼區域、鼻子區域、左右臉區域和嘴巴區域；?

(3)結合附圖2，在人臉九個區域的每個區域里求取灰度直方圖并歸一化，分別將灰度大于200和灰度小于50兩部分相加，得出每個區域的光照不均勻系數；?

(4)根據每個區域的光照不均勻系數k_i確定一系列光照處理算法的參數，并成正比例關系；?

(5)一系列光照處理算法首先是Gamma校正，Gamma校正是指使輸出圖像灰度值I_out與輸入圖像灰度值I_in呈指數關系：?

I_out＝AI_in^γ

其中A為比例系數，γ為Gamma系數，這里取A＝1，γ＝k_i。?

然后是高斯濾波差分運算，高斯濾波差分運算是指對輸入圖像做兩組參數不同的高斯濾波，分別取σ₁＝k_i，σ₂＝4k_i，然后相減得出相當于帶通濾波的效果；最后是對比度均衡化，具體公式如下：?

Iout=Iin(mean(|I(x,,y,)|α))1/α]]>