[發明專利]一種基于正交三角分解的人臉圖像光照復原方法

有效

• 申請號: 202110387868.1
• 申請日: 2021-04-12
• 公開（公告）號: CN113077402B
• 公開（公告）日: 2022-09-06
• 發明（設計）人: 胡長暉;劉宇;虞建;李豐耀
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06V40/16
• 代理公司: 南京正聯知識產權代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

本發明是一種基于正交三角分解的人臉圖像光照復原方法，該方法包括如下步驟：步驟1：采集人臉彩色圖像并轉化為人臉灰度圖像；步驟2：求取步驟1中得到人臉灰度圖像的光照歸一化圖像；步驟3：求取人臉灰度圖像的光照復原圖像。本發明充分考慮了人臉灰度圖像的光照特性，通過正交三角分解算法，對上三角矩陣行向量進行歸一化處理，產生人臉灰度圖像的光照歸一化圖像，然后利用梯度下降法，使人臉灰度圖像逼近其光照歸一化圖像，產生人臉灰度圖像的光照復原圖像，在恢復光照的同時，最大限度的保持人臉圖像的固有鑒別特征。

技術領域

本發明屬于模式識別領域，具體的說是涉及一種基于正交三角分解的人臉圖像光照復原方法，尤其是一種劇烈光照變化人臉圖像識別問題中的人臉圖像光照復原方法。

背景技術

人臉圖像光照復原技術主要應用于存在劇烈光照變化的人臉圖像識別問題中，其在視覺監控，信息安全，身份信息識別等領域有著廣泛的應用需求，如在視覺監控方面，目前的戶外視覺監控系統可實時采集大量含有劇烈光照變化人臉圖像的視頻和圖片，通過將人臉圖像的劇烈變化光照復原為正常光照，可以提高視覺監控系統識別劇烈光照變化人臉圖像的準確率。

人臉圖像光照復原方法源于這樣一個事實，即在戶外自然光環境下，采集的人臉圖像存在劇烈的光照變化，劇烈光照變化會導致人臉識別系統的性能嚴重下降，為了提高人臉識別系統對劇烈光照變化的魯棒性，需要將人臉圖像的劇烈光照變化復原為正常光照。

近年來，人臉圖像光照復原技術成為劇烈光照變化人臉識別領域的一個重要研究課題，在理論上說明了方法的可行性，更提出并發展了許多有顯著意義和應用價值的方法。按其復原技術可以分為兩類：基于數據驅動的復原方法和基于模型驅動的復原方法。基于數據驅動的復原方法使用大規模光照變化人臉圖像訓練深度神經網絡，使得深度神經網絡能夠產生任意劇烈光照變化人臉圖像的正常光照圖像，基于數據驅動的復原方法容易造成人臉鑒別信息失真，對劇烈光照變化效果不佳，在實際應用中不能令人滿意；基于模型驅動的復原方法，將劇烈光照變化作為線性干擾噪聲消除掉，效果很好。

ZL2019110647985公開了一種基于奇異值分解的人臉圖像光照復原方法，該方法是利用是利用奇異值分解方法對采集轉化后的人臉灰度圖像進行光照歸一化處理，并求取人臉灰度圖像的光照復原圖像，此專利中的光照復原方法在進行奇異值分解時速度比較慢，計算效率低。

ZL2014101360466公開了一種極端光照人臉識別的光照歸一化方法，此方法中光照歸一化處理是將人臉圖像分為低頻和高頻，并且根據低頻和高頻的不同進而采取不同的算法進行信息的處理，雖然系統的魯棒性較好，但是由于在計算的過程中需要對低頻和高頻信息采用不同的方法進行處理，因此依然存在處理速度慢、效率低的缺陷。

ZL 201310303786X公開了一種針對人臉識別的光照歸一化處理系統，使用FBEMD方法分解一張人臉圖像，得到一組從高頻到低頻排列的BIMF分量，每個BIMF都是局部窄帶、具有單一特征的子信號，計算每一個BIMF中所含信息的權重系數，只選用權重系數最高的三個分量做加和處理，重建人臉圖像，完成光照的歸一化處理，但是此歸一化處理系統需要在識別之前去除光照變量的影響。

發明內容

為了克服現有技術中存在的不足，本發明提供了一種能夠將人臉圖像的劇烈光照變化復原為正常光照，適用于各種劇烈光照變化人臉識別算法的基于正交三角分解的人臉圖像光照復原方法。

為了達到上述目的，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明是一種基于正交三角分解的人臉圖像光照復原方法，該方法包括如下步驟：

步驟1：采集人臉彩色圖像并轉化為人臉灰度圖像，具體包括如下步驟：

步驟1.1：采集人臉彩色圖像，人臉彩色圖像的大小為m×n×3，其中， m表示人臉彩色圖像矩陣的行數，n表示人臉彩色圖像矩陣的列數；