[發明專利]一種人臉識別的圖像預處理方法、裝置

在審

• 申請號: 202011602559.3
• 申請日: 2020-12-29
• 公開（公告）號: CN112613458A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 張傳金;劉治國;萬海峰;馬金星;陶維俊;姚莉莉;邵磊
• 申請（專利權）人: 安徽創世科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T5/10;G06T7/90
• 代理公司: 合肥國和專利代理事務所(普通合伙) 34131
• 代理人: 孫永剛

1.一種人臉識別的圖像預處理方法，其特征在于，所述方法包括：

顏色分量拆分步驟，將人臉RGB圖像的三個不同的色彩通道進行分離，獲取R分量圖像、G分量圖像、B分量圖像，以及獲取所述R分量圖像、G分量圖像、B分量圖像分別對應的R低頻分量圖像、R高頻分量圖像，G低頻分量圖像、G高頻分量圖像，B低頻分量圖像、B高頻分量圖像；

低頻優化步驟，對所述R低頻分量圖像、G低頻分量圖像、B低頻分量圖像分別執行低頻抑制，獲取所述R低頻分量圖像、G低頻分量圖像、B低頻分量圖像分別對應的R分量低頻抑制圖像、G分量低頻抑制圖像、B分量低頻抑制圖像；

高頻優化步驟，對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強；

生成步驟，基于所述R分量低頻抑制圖像、G分量低頻抑制圖像、B分量低頻抑制圖像，合成所述預處理人臉圖像。

2.根據權利要求1所述的人臉識別的圖像預處理方法，其特征在于，所述高頻優化步驟，對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強，包括：

獲取入射光參數，并分別對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強；

所述入射光參數r₀設置為常量K/圖像的平均灰度值；

3.根據權利要求2所述的人臉識別的圖像預處理方法，其特征在于，所述對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強，包括：

基于入射光參數r₀分別與所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像分進行乘積，獲取相應的R高頻分量增強圖像、G高頻分量增強圖像、B高頻分量增強圖像。

4.根據權利要求3所述的人臉識別的圖像預處理方法，其特征在于，所述生成步驟，基于所述R分量低頻抑制圖像、G分量低頻抑制圖像、B分量低頻抑制圖像，合成所述預處理人臉圖像，包括：

基于所述R分量低頻抑制圖像、R高頻分量增強圖像，生成R分量優化圖像；

基于所述G分量低頻抑制圖像、G高頻分量增強圖像，生成G分量優化圖像；

基于所述B分量低頻抑制圖像、B高頻分量增強圖像，生成B分量優化圖像；

基于所述R分量優化圖像、G分量優化圖像、B分量優化圖像合成生成預處理人臉圖像。

5.一種人臉識別的圖像預處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

顏色分量拆分模塊，將人臉RGB圖像的三個不同的色彩通道進行分離，獲取R分量圖像、G分量圖像、B分量圖像，以及獲取所述R分量圖像、G分量圖像、B分量圖像分別對應的R低頻分量圖像、R高頻分量圖像，G低頻分量圖像、G高頻分量圖像，B低頻分量圖像、B高頻分量圖像；

低頻優化模塊，對所述R低頻分量圖像、G低頻分量圖像、B低頻分量圖像分別執行低頻抑制，獲取所述R低頻分量圖像、G低頻分量圖像、B低頻分量圖像分別對應的R分量低頻抑制圖像、G分量低頻抑制圖像、B分量低頻抑制圖像；

高頻優化模塊，對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強；

生成模塊，基于所述R分量低頻抑制圖像、G分量低頻抑制圖像、B分量低頻抑制圖像，合成所述預處理人臉圖像。

6.根據權利要求5所述的人臉識別的圖像預處理裝置，其特征在于，所述高頻優化模塊，包括：

獲取入射光參數，并分別對所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像進行增強；

所述入射光參數r₀設置為常量K/圖像的平均灰度值；

7.根據權利要求6所述的人臉識別的圖像預處理裝置，其特征在于，所述高頻優化模塊，還包括：

基于入射光參數r₀分別與所述R高頻分量圖像、G高頻分量圖像、B高頻分量圖像分進行乘積，獲取相應的R高頻分量增強圖像、G高頻分量增強圖像、B高頻分量增強圖像。

8.根據權利要求7所述的人臉識別的圖像預處理裝置，其特征在于，所述生成模塊，包括：

基于所述R分量低頻抑制圖像、R高頻分量增強圖像，生成R分量優化圖像；

基于所述G分量低頻抑制圖像、G高頻分量增強圖像，生成G分量優化圖像；

基于所述B分量低頻抑制圖像、B高頻分量增強圖像，生成B分量優化圖像；

基于所述R分量優化圖像、G分量優化圖像、B分量優化圖像合成生成預處理人臉圖像。