非均匀光照条件下的人脸图像采集方法技术

本发明专利技术公开了非均匀光照条件下的人脸图像采集方法，能够在非均匀光照的条件下获取高质量的人脸图像。该方法将图像中包含人脸的感兴趣区域分割为不同的照度区域，针对不同的照度区域调整曝光时间，使每一个照度区域都以中性亮度为目标曝光亮度，从而获取人脸在非均匀光照下不同照度区域的细节信息。对所得到的不同曝光的图像进行高动态范围图像合成，并利用色调映射技术将高动态范围图像转化为易于计算机处理和显示的低动态范围图像。本发明专利技术可以有效解决非均匀光照条件造成的人脸图像质量退化的问题，所得到的高质量的人脸图像有利于后续的图像处理和机器视觉分析等。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及图像处理和图像采集中的曝光控制技术，具体是一种利用多次曝光合 成高动态图像的技术进行非均匀光照下的人脸图像采集方法。
技术介绍
基于人脸图像的各种生物识别系统利用结合机器视觉技术，通过计算机模拟人的 视觉功能和图像分析理解能力，从人脸图像中提取所需特征信息，可W完成对人的身份识 别W及疲劳状态检测等方面的工作。虽然相关研究已经得到长足的发展，但大多数还只是 停留在实验室验证阶段，其中一个重要的制约因素是在实际使用环境中图像质量的退化导 致后续的机器视觉处理失效。在实际应用环境中光照条件不理想是造成图像质量不佳的一 个重要原因，例如存在强光源，光照不均匀，光照方向及强度随时间变化等。该些因素会造 成人脸图像信息的丢失。 图像采集是基于人脸图像的生物识别系统工作流程的第一个步骤，是决定图像质 量的关键环节，一个设计良好的人脸图像采集系统应该能在各种光照条件不理想的场景下 采集到包含丰富的人脸细节特征的图像，从而为后续的图像处理或机器视觉应用提供高质 量的信息源。 图像采集系统的设计分为硬件平台设计和参数控制方法设计，二者共同决定图像 采集系统的性能。目前的人脸图像采集系统一般采用单次曝光进行人脸图像采集。该种方 式在非均匀强光下有难W克服的缺陷。人脸在非均匀光照下会出现各区域亮暗不一致的情 况，例如单侧光照射下出现"阴阳脸"的情况。若使用较短的曝光时间会使暗区的曝光不足 而丢失细节信息，若使用较长的曝光时间会使亮区的曝光过度，同样丢失了细节信息。因此 使用单次曝光无法获取完整的人脸信息。目前对非均匀光照下单次曝光所获得的人脸图像 质量不佳的问题，一般采用预处理的方式进行光照纠正。该种方式的效果有限，仅对光照不 均匀程度较弱的情况有一定效果。存在非均匀强光时，单次曝光所丢失的人脸图像信息无 法得到恢复。 针对现有方法的不足，本专利技术提出多次曝光进行人脸图像合成的方法，该方法能 较好地克服非均匀光照造成的人脸图像质量退化。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服非均匀光照下采集的人脸图像质量退化的问题。本专利技术在非 均匀光照的条件下通过多次曝光进行合成的方法获得高质量的人脸图像。本专利技术的具体技 术方案如下： (1)划定图像中的感兴趣区域；[000引 （2)对于感兴趣区域使用基于中性亮度假设的单次曝光获取一帖参考图像。对感 兴趣区域进行照度区域划分； (3)对于划分的每一个照度区域分别进行曝光，控制曝光时间使得每个区域的目 标亮度都符合中性亮度假设； (4)对不同曝光的图像进行高动态范围图像合成，并使用色调映射算子将合成的 高动态范围图像转化为低动态范围图像，W便进行后续的显示和图像处理。 所述的步骤（1)对感兴趣区域的划分可W根据不同需求进行，可W划定一个固定 大小和位置的矩形区域，也可W划定位置和大小在采集过程中发生变化的区域，只要该区 域包含了人脸。 所述的步骤（2)中对感兴趣区域的划分由W下方法进行；首先确定划分的区域 数，若感兴趣区域中过曝光和欠曝光的像素比例都超过了 5% (当像素灰度值大于等于250 时，可认为该像素过曝光，当像素灰度值小于5时，可认为该像素欠曝光），则划分为3个区 域，否则划分为两个区域；其次利用最大类间方差法得到划分阔值，若划分为2个区域，贝U 得到单个划分阔值，若划分为3个区域，则得到2个划分阔值；最后将感兴趣区域中的每个 像素与阔值进行比较，落到相同像素值区间的像素划分为同一个照度区域。 所述的步骤（3)中对每个照度区域的曝光时间控制由W下方法确定；当照度区域 存在大量过曝光或欠曝光的像素时，无法确定目标曝光时间。此时只能通过调整曝光时间 步长逐次逼近目标曝光时间。对于过曝光的照度区域，曝光时间的调整依次为T/2，T/4，T/8 等，直到该区域不再过曝光；对于欠曝光照度区域，曝光调整时间分别为2T，4T，8T等，直到 该区域不再欠曝光。当照度区域中欠曝光或过曝光的比例低于5%时，使用逐步微调曝光 时间的方法使该照度区域的目标亮度接近中性亮度假设。当前照度区域亮度小于目标亮度 时，调整下一次曝光时间为：Tw=Tn+a(V-Vn)*Tn， 当前照度区域亮度大于目标亮度时，调整下一次曝光时间为： Tw=Tn-日（Vn-V)*Tn，T。为当前曝光时间，V。为当前照度区域亮度均值，V为目标亮度，a取1/256。 所述的步骤（4)中所采用的不同曝光的高动态范围图像合成方法由Debevec方法 合成，所采用的色调映射算子应能够保留图像的局部细节信息。一个较好的色调映射算子 选择是Reinhard色调映射算子。 与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和效果；本专利技术针对非均匀光照条件，对人 脸图像区域进行照度区域划分，对每个照度区域进行合适的曝光从而较好地获取人脸细节 信息，克服了单次曝光中过曝光或欠曝光带来的细节信息丢失，有效解决非均匀光照条件 造成的人脸图像质量退化的问题，所得到的高质量的人脸图像有利于后续的图像处理和机 器视觉分析等。【附图说明】 图1是的整体流程图。 图2是多曝光控制流程。【具体实施方式】 W下结合附图对本专利技术的实施作进一步说明，但本专利技术的实施和保护不限于此。 本实施例中首先将图像中间区域划定为感兴趣区域。基于中性亮度假设对感兴趣 区域获取一帖参考图像。 本实施例中对感兴趣区域的照度区域划分可划分为2个区域或3个区域。当感兴 趣区域中过曝光和欠曝光像素的比例都超过5%时，将感兴趣区域划分为3个照度区域，否 则划分为2个照度区域。照度区域的具体划分方式是通过像素值与分割阔值进行比较，落 入同一个阔值区间的像素划分为一个照度区域。 本实施例中采用最大类间方差法进行阔值划分。设图像的像素总数为N，灰度级总 数L取256,每个灰度级的像素数为ni，则第i个灰度级的概率为： Pi=rii/N,[002引整幅图像的平均灰度值为： 进行单阔值分割时，设分割阔值k将灰度为A，B两类，该两类像素的概率别为： 两类像素的类间方差值为： 0 2=PA(iiA-yT)2+PB(y^yT)2，[003引要使目标函数F取得最大值： 此时，得到分割阔值K。 进行双阔值分割时，设分割阔值为ki，k2将像素分为A，当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种非均匀光照条件下的人脸图像采集方法，其特征在于包括以下步骤：(1)划定图像中的感兴趣区域；(2)对于感兴趣区域使用基于中性亮度假设的单次曝光获取一帧参考图像，对感兴趣区域进行照度区域划分；(3)对于划分的每一个照度区域分别进行曝光，控制曝光时间使得每个区域的目标亮度都符合中性亮度假设；(4)对不同曝光的图像进行高动态范围图像合成，并使用色调映射算子将合成的高动态范围图像转化为低动态范围图像，以便进行后续的显示和图像处理。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：秦华标，张东阳，钟庆云，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44