一种人脸图像光照补偿方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像光照补偿方法
本专利技术涉及人脸识别技术，尤其涉及一种人脸图像光照补偿方法。
技术介绍
相比于其它生物特征识别技术，人脸识别由于其非接触性而得到广泛应用。随着其应用范围的扩大，人脸识别的应用环境越来越复杂，尤其是光照不均的人脸图像。现有的人脸识别算法对正常光照下的人脸识别具有较高的成功率，然而，对于光照变化环境下的人脸识别就不能较好地满足应用的需要。并且，随着数码技术的发展，采集的人脸图像的信息越来越丰富，对于光照变化环境下既有高光又有局部信息无法辨认的暗区的人脸图像，很多有利于人脸识别的信息不能有效提取，同时带来一些干扰信息(比如光照变化引起的人脸伪边缘)，使得人脸识别在非均光照下识别率较低而误判率较高，因此研究一种有效的非均匀光照环境下人脸图像的光照处理方法是一个值得研究和探索的课题。目前，国内外学者在针对低照度非均匀光照环境下人脸图像的光照处理中已取得不少成果。主要分为两大类：采用图像增强方法和重新构造光源模型，重新构造光源模型需要大量处于不同光照环境下的图像，数据量大，计算复杂，使用范围受到一定程度的限制。对于图像增强的方法，从初期的空域变换方...
【技术保护点】
一种人脸图像光照补偿方法，其特征在于：该方法至少包括如下步骤：步骤1：对原始图像进行经典retinex光照补偿；步骤2：对步骤1得到的图像进行prewitt边缘检测，根据式(13)判断伪边缘，利用式(17)并标记出伪边缘对应的低照度区域C(x，y)；{C(x，y)|(s≥3且(xi，yi)＝(width‑xi，yi))∪|Δt(i)|＜0.5∪xim＞xi＞x0∪xim＜xi＜x0∪yim＞yi＞y0∪yim＜yi＜y0} 式(13)
【技术特征摘要】
1.一种人脸图像光照补偿方法，其特征在于：该方法至少包括如下步骤：步骤1：对原始图像进行经典retinex光照补偿；步骤2：对步骤1得到的图像进行prewitt边缘检测，根据式(13)判断伪边缘，利用式(17)并标记出伪边缘对应的低照度区域C(x，y)；{C(x，y)|(s≥3且(xi，yi)＝(width-xi，yi))∪|Δt(i)|＜0.5∪xim＞xi＞x0∪xim＜xi＜x0∪yim＞yi＞y0∪yim＜yi＜y0}式(13)其中，C(x，y)为伪边缘所在的图像区域；步骤3：根据式(14)、(16)求Weickert结构张量及其对应的特征值μ1、μ2；其中，kρ为标准差为ρ的高斯函数，*表示kρ与的元素逐个卷积，局部张量Jρ存在规范正交的两个特征向量γ1，γ2；步骤4：重新给μ1、μ2赋值，将步骤2及步骤3得到的值带入式(20)；步骤5：改进Retinex算法的环境函数，将式(5)中的环境函数用式(20)代替，对原始图像进行光照处理，利用式(5)得出光照补偿后的图像。2.根据权利要求1所述的人脸图像光照补偿方法，其特征在于：在所述的步骤2中，还包括如下分步骤：步骤2.1：提取长度为前三且布局对称性的边缘，计算图像离散曲率；一条数字曲线P由一系列离散像素点Pi构成，可以用两条一维的离散曲线来表示，即：P＝{Pi＝(xi，yi)|i＝0，1，2，…，n-1}式(6)式(6)中，n为曲线P的像素点个数；以像素点Pi为中心，半径为R＝2的区域内计算曲率：设Pi前后两个区域中心像素Pi-R，Pi+R构成的向量的方向角为θi-R、θi+R，则中心像素Pi处的曲率角和曲率为：θi＝θi+R-θi-R式(9)ki＝[θi+R-θi-R]/2式(10)；对曲线p取5个点的曲率，用分别表示曲线p第三个、中间段取的三个和倒数第三个像素点的曲率，选取其中位置靠近曲率大小最接近的三个点的曲率的平均值做为曲线p的最终曲率kp：其中，中j的取值满足满足：步骤2.2：计算图像离散斜率，提取斜率基本不变的边缘；边缘的离散斜率的变化以点Pi为中心，在直径为2R的区域上计算：若|Δt(i)|＜t，判断为是一条直线，即该边...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨梅，谭泽富，邱刚，李春莉，
申请(专利权)人：重庆三峡学院，
类型：发明
国别省市：重庆,50
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