【技术实现步骤摘要】
一种人脸区域边缘检测方法、装置及存储介质
本专利技术涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸区域边缘检测方法、装置及存储介质。
技术介绍
人脸识别系统是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术具有广阔的发展前景。人脸区域边缘检测提取是其中的核心技术，在人脸图像理解、分析和识别中有着重要的作用。但现有的人脸区域边缘检测技术大多抗噪声性能差、提取边缘不够精细。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的是提供一种人脸区域边缘检测方法、装置及存储介质，采用非下采样轮廓变换对图像进行平滑处理，能在噪声干扰情况下取得较好的边缘检测效果。为实现上述目的，本专利技术一实施例提供了一种人脸区域边缘检测方法，包括以下步骤：获取待检测图像，将所述待检测图像进行非下采样轮廓变换，得到不同尺度和不同方向的子带图像；计算所述子带图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制；对经过非极大值抑制处理后的图像进行双阈值处理，得到人脸区域边缘。优选地，所述获取待检测图像，将所述待检测图像进行非...
【技术保护点】
1.一种人脸区域边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取待检测图像，将所述待检测图像进行非下采样轮廓变换，得到不同尺度和不同方向的子带图像；/n计算所述子带图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制；/n对经过非极大值抑制处理后的图像进行双阈值处理，得到人脸区域边缘。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸区域边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取待检测图像，将所述待检测图像进行非下采样轮廓变换，得到不同尺度和不同方向的子带图像；
计算所述子带图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制；
对经过非极大值抑制处理后的图像进行双阈值处理，得到人脸区域边缘。
2.如权利要求1所述的人脸区域边缘检测方法，其特征在于，所述获取待检测图像，将所述待检测图像进行非下采样轮廓变换，得到不同尺度和不同方向的子带图像，具体包括：
获取待检测图像；
采用非下采样塔式滤波器组对所述待检测图像进行多尺度分解，得到不同尺度的带通子带图像；
采用非下采样方向滤波器组对得到的各带通子带图像进行方向分解，得到不同尺度和不同方向的子带图像。
3.如权利要求1所述的人脸区域边缘检测方法，其特征在于，所述非下采样轮廓波变换采用硬阈值法进行过滤。
4.如权利要求3所述的人脸区域边缘检测方法，其特征在于，所述硬阈值法中的阈值系数通过来确定；其中，Tk为所述阈值系数，σ是噪声标准差，N是所述阈值系数的个数，K是非下采样轮廓变换层数，k为尺度等级。
5.如权利要求1所述的人脸区域边缘检测方法，其特征在于，所述计算所述子带图像的梯度幅值和方向，并进行非极大值抑制，具体包括：
获取所述子带图像在x方向和y方向上的一阶偏导数；
通过计算得到所述子带图像的梯度幅值；其中，M(i,j)为所述梯度幅值，Px(i,j)为所述子带图像在x方向上的一阶偏导数，Py(i,j)为所述子带图像在y方向上的一阶偏导数；
通...
【专利技术属性】
技术研发人员：张秋镇，林凡，刘经豪，周芳华，
申请(专利权)人：广州杰赛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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