基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法技术

基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，对输入图像集中图像大小进行归一化处理，然后选择其中一幅数字图像f(x,y)变换到对数域并进行DCT变换得到二维DCT系数矩阵F；将低频DCT系数进行抛弃处理得到矩阵F'；对矩阵F'进行二维离散逆变换，得到大范围光照去除的图像；对大范围光照去除的图像划分为一个个小块进行局部标准化处理，得到最终的标准化图像。本发明专利技术基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，基于二维离散余弦变换进行大范围光照去除、基于局部标准化进行小范围光照去除，明显减少了光照变化对输入图像的影响，提高了较大光照条件下的人脸识别率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，对输入图像集中图像大小进行归一化处理，然后选择其中一幅数字图像f(x,y)变换到对数域并进行DCT变换得到二维DCT系数矩阵F；将低频DCT系数进行抛弃处理得到矩阵F'；对矩阵F'进行二维离散逆变换，得到大范围光照去除的图像；对大范围光照去除的图像划分为一个个小块进行局部标准化处理，得到最终的标准化图像。本专利技术基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，基于二维离散余弦变换进行大范围光照去除、基于局部标准化进行小范围光照去除，明显减少了光照变化对输入图像的影响，提高了较大光照条件下的人脸识别率。【专利说明】基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法
本专利技术属于图像处理
，具体涉及一种基于DCT变换与局部标准化的人脸 图像去光照方法。
技术介绍
近年来，人脸识别研究得到了广泛的关注。光照、姿态和表情三大问题一直是影响 人脸识别精度的重要因素，其中光照因素，特别是自然环境光的变化不是人为所能控制的， 因此光照处理是每个人脸识别系统必须进行的步骤。大多数人脸识别系统通常对光照条件 作出一定限制，假设待处理图像是在基于均匀光照条件下获得的，它们仅允许小范围内的 光照条件变化，然而实际光照条件往往不均匀，偏光、侧光、高光导致的过亮、过暗、阴影都 会使效果大幅度下降。因此，如何减少光照对于人脸识别的影响得到了众多研究人员的关 注。 目前，处理光照变化下人脸识别问题的方法主要包括三种：提取光照不变的特征、 对光照变化建模和光照条件规范化。第一种方法以抽取不同光照条件下人脸的不变特征或 对光照不敏感的特征为目标，希望能借助这些特征达到较高的识别正确率。这种方法的思 想很直接，但是Moses和Adini等从理论上及实验结果表明，"没有任何表示本身能克服光 照方向的变化"。第二种方法是对光照变化下的成像建立模型，即在一个合适的子空间中表 示光照引起的变化。实验表明这种方法取得了较好的效果，但是计算量较大，难以快速实 现。第三种方法着重对人脸图像进行某种归一化或正则化处理，在人脸识别之前消除光照 变化的影响。这种方法可以获得规范形式的图像，能够应用于任何已有的人脸识别方法中。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，能 够有效的去除光照的影响，提高了较大光照条件下的人脸识别率。 本专利技术所采用的技术方案是，基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方 法，具体包括以下步骤： 步骤1，对输入图像集中图像大小进行归一化处理，然后选择其中一幅数字图像 f (X，y)变换到对数域并进行二维离散余弦变换（DCT变换），得到二维DCT系数矩阵F ; 步骤2,对步骤1所得的二维DCT系数矩阵F，将低频DCT系数进行抛弃处理，得到 矩阵F' ； 步骤3,对于步骤2所有得到的矩阵F'进行二维离散逆变换，得到大范围光照去除 的图像； 步骤4,对步骤3所得到的大范围光照去除的图像划分为一个个5X5块进行局部 标准化处理，得到最终的标准化图像。 本专利技术的特点还在于， 步骤1具体为：通过二维离散余弦变换将图像从空域变换到频域中，二维离散余 弦变换公式如下： 【权利要求】1. 基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征在于，具体包括以下步 骤： 步骤1，对输入图像集中图像大小进行归一化处理，然后选择其中一幅数字图像 f (X，y)变换到对数域并进行二维离散余弦变换，得到二维DCT系数矩阵F ; 步骤2,对步骤1所得的二维DCT系数矩阵F，将低频DCT系数进行抛弃处理，得到矩阵 F，； 步骤3,对于步骤2所有得到的矩阵F'进行二维离散逆变换，得到大范围光照去除的图 像； 步骤4,对步骤3所得到的大范围光照去除的图像划分为一个个5X5块进行局部标准 化处理，得到最终的标准化图像。2. 根据权利要求1所述的基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征 在于，步骤1具体为：通过二维离散余弦变换将图像从空域变换到频域中，二维离散余弦变 换公式如下：(1) 式（1)中，u = 0, 1，2, ;v = 0, 1，2, ...，N-1 ;x = 0, 1，2, ;y = 0, 1，2,... ，N-1，M表示图像的高，N表示图像的宽；用F(u，v)构成与变换图像大小相同的二维DCT系数矩阵F，F(0,0)为DC系数，其余就 AC系数。3. 根据权利要求1所述的基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征 在于，步骤2具体为：通过将低频DCT系数设置为0而将人脸图像的低频成分抛弃，达到大 范围去除光照影响的目的；将低频DCT系数设置为0等价于从原始图像中减去DCT基图像 与相应低频DCT系数的乘积；令：(2) 将低频域中的η个低频DCT系数设为0,则由式（1)和式（2)可以得到：(3) 结合式（2)和式（3)，将近似为光照项，则f'（x，y)即作为对数域中的规范 化光照下的人脸图像；抛弃对数域中低频的DCT系数等价于对光照进行了去除； 令抛弃系数为m，则将Z形扫描时的前m(m+1) /2个DCT系数设置为0 ;同时，考虑到DC 系数中包含较多的图像信息，将其设置为固定值，公式如下：⑷ 式（4)中，μ为输入图像集内所有图像的像素灰度均值，P是集内图像的个数。4. 根据权利要求1所述的基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征 在于，步骤3中二维离散逆变换公式如下：(5)5. 根据权利要求1所述的基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征 在于，步骤4中，局部标准化处理是在一定光照条件下的面片内，对g'（X，y)进行处理，得到 s (X，y)，使其具有零数学期望和单位标准差；(6) 由于非标准光照条件下的图像经过局部标准化处理的结果与标准光照条件下的图像 经过局部标准化处理的结果是相同的，因此，通过式（6)得到标准化图像。【文档编号】G06K9/54GK104050452SQ201410283151【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年6月23日 优先权日:2014年6月23日 【专利技术者】赵明华, 莫瑞阳, 丁晓枫, 原永芹, 王映辉, 曹慧 申请人:西安理工大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于DCT变换与局部标准化的人脸图像去光照方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，对输入图像集中图像大小进行归一化处理，然后选择其中一幅数字图像f(x,y)变换到对数域并进行二维离散余弦变换，得到二维DCT系数矩阵F；步骤2，对步骤1所得的二维DCT系数矩阵F，将低频DCT系数进行抛弃处理，得到矩阵F'；步骤3，对于步骤2所有得到的矩阵F'进行二维离散逆变换，得到大范围光照去除的图像；步骤4，对步骤3所得到的大范围光照去除的图像划分为一个个5×5块进行局部标准化处理，得到最终的标准化图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵明华，莫瑞阳，丁晓枫，原永芹，王映辉，曹慧，
申请(专利权)人：西安理工大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61