[發(fā)明專利]基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法、系統(tǒng)及終端

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110680944.8
• 申請(qǐng)日: 2021-06-18
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113409212A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 姚學(xué)文
• 主分類號(hào): G06T5/00
• 分類號(hào): G06T5/00;G06T5/40;G06T5/50;G06T7/33;G06K9/00;G06N3/08
• 代理公司: 深圳至誠(chéng)化育知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44728
• 代理人: 劉英

本發(fā)明公開(kāi)了基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法、系統(tǒng)及終端，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是：對(duì)所有的原始人臉圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)后得到統(tǒng)一視角下的目標(biāo)人臉圖像；提取不同目標(biāo)人臉圖像的原始輪廓圖層、原始灰度圖層、原始RGB圖層；將所有的原始輪廓圖層融合得到還原輪廓圖層；將所有的原始灰度圖層融合得到融合灰度圖層，從融合灰度圖層中截取得到還原灰度圖層；將所有的原始RGB圖層融合得到還原RGB圖層；將還原灰度圖層、還原RGB圖層重疊在還原輪廓圖層后，得到還原圖像。本發(fā)明即有效克服了不同信道采集圖像自身帶來(lái)的誤差，同時(shí)克服了光線、面部微動(dòng)作對(duì)圖像融合帶來(lái)的誤差，能夠更加清晰、精準(zhǔn)的還原真實(shí)圖像。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，它涉及基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法、系統(tǒng)及終端。

背景技術(shù)

圖像融合是指將多源信道所采集到的關(guān)于同一目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)圖像處理，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后綜合成高質(zhì)量的圖像。高效的圖像融合方法可以根據(jù)需要綜合處理多源通道的信息，從而有效地提高了圖像信息的利用率、系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)探測(cè)識(shí)別地可靠性及系統(tǒng)的自動(dòng)化程度。其目的是將單一傳感器的多波段信息或不同類傳感器所提供的信息加以綜合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，以增強(qiáng)影像中信息透明度，改善解譯的精度、可靠性以及使用率，以形成對(duì)目標(biāo)的清晰、完整、準(zhǔn)確的信息描述。圖像融合廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、遙感、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、氣象預(yù)報(bào)及目標(biāo)識(shí)別等方面。

目前，對(duì)于人臉圖像的融合技術(shù)大部分基于單一的輪廓融合、梯度灰度直方圖融合、RGB值融合，通過(guò)上述單一的融合方式或結(jié)合上述兩者融合方式，以提高圖像信息的利用率、改善計(jì)算機(jī)解譯精度和可靠性、提升原始圖像的空間分辨率和光譜分辨率。然而，受自然光、圖像采集補(bǔ)光以及人臉微動(dòng)作變化影響，即使是連續(xù)采集的人臉圖像信息仍會(huì)在面部輪廓、RGB值、灰度值上存在較大的細(xì)節(jié)差異，而現(xiàn)有的人臉圖像融合過(guò)程并未考慮到此細(xì)節(jié)差異、RGB值和灰度值對(duì)識(shí)別輪廓的影響以及RGB值與灰度值之間的融合影響，從而導(dǎo)致人臉圖像融合后無(wú)法較高精度的還原成真實(shí)的人臉圖像。

因此，如何研究設(shè)計(jì)一種基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法、系統(tǒng)及終端是我們目前急需解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

為解決現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本發(fā)明的目的是提供基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法、系統(tǒng)及終端，為人臉圖像融合還原呈高精度的真實(shí)人臉圖像提供了技術(shù)支撐。

本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過(guò)以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

第一方面，提供了基于多特征圖層融合的人臉圖像還原方法，包括以下步驟：

獲取至少兩個(gè)原始人臉圖像，并對(duì)所有的原始人臉圖像進(jìn)行空間配準(zhǔn)后得到統(tǒng)一視角下的目標(biāo)人臉圖像；

提取不同目標(biāo)人臉圖像的原始輪廓圖層、原始灰度圖層、原始RGB圖層；

將所有的原始輪廓圖層融合得到還原輪廓圖層；

將所有的原始灰度圖層融合得到融合灰度圖層，并依據(jù)還原輪廓圖層從融合灰度圖層中截取得到還原灰度圖層；

將所有的原始RGB圖層融合得到與還原灰度圖層對(duì)應(yīng)的還原RGB圖層；

將還原灰度圖層、還原RGB圖層重疊在還原輪廓圖層后，得到還原圖像。

進(jìn)一步的，所述原始輪廓圖層融合得到還原輪廓圖層的過(guò)程具體為：

提取各個(gè)原始輪廓圖層中不同五官部位的輪廓曲線，并將同一五官部位對(duì)應(yīng)的所有輪廓曲線以同一中心重疊，得到集成線輪廓；

篩選出集成線輪廓中所有的非集成重疊為單一輪廓線的分散輪廓段，剩余為集成輪廓段；

選取分散輪廓段中離散值最小所對(duì)應(yīng)的分散輪廓線作為基準(zhǔn)輪廓線，并計(jì)算所有剩余分散輪廓線的統(tǒng)一節(jié)點(diǎn)相對(duì)于基準(zhǔn)輪廓線的基準(zhǔn)節(jié)點(diǎn)的偏離均值；