一种利用光照先验对照度不均匀人脸图像进行增强的方法技术

本发明专利技术提供了一种用于对人脸图像进行增强的方法。该方法可以包括：获得人脸图像；对人脸图像进行颜色空间变换，以从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间；对亮度通道图像进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像；基于亮度通道图像、照度图像和照度调整因子来获得反射图像；拉伸反射图像的亮度，以得到经增强的亮度通道图像；以及将经增强的亮度通道图像与原图像的色调通道和饱和度通道相结合，再转换到RGB色彩空间，以得到最终增强的人脸图像。此外，本发明专利技术还提供了用于执行该方法的装置和计算机可读介质。通过本发明专利技术，能够获得照度均匀的人脸图像，从而提高人脸识别准确率。从而提高人脸识别准确率。从而提高人脸识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种利用光照先验对照度不均匀人脸图像进行增强的方法


[0001]本专利技术涉及图像处理，更具体地，涉及用于对人脸图像进行增强的方法和装置。

技术介绍

[0002]人脸图像是人类的身份验证的重要标志，也是人脸识别应用的重要素材，但不同光照下拍摄的人脸图片，特别是光线较暗的情况下的人脸图片往往会隐藏或丢失部分人脸信息而导致人脸识别准确率下降，因此，许多针对人脸图像的预处理技术应运而生。对于整体偏暗的人脸图像而言，通过简单的直方图均衡算法或是伽玛校正，即可获得亮度正常的人脸图像。然而，现实生活中，我们获取到的多数是照度不均匀的人脸图像。此类图像增强相对复杂，因为统一拉伸图像的亮度反而会导致原本亮度正常的人脸部分过度曝光。为此，许多学者提出基于Retinex理论的方法，将图像分解为照度图像和反射图像，通过调整估计照度图像的亮度来达到人脸图像的亮度增强。但往往无法准确估计出真实的照度，且照度调整的幅度没有统一的标准，以至于增强后的人脸虽然亮度提升了，却也放大了噪声，进而影响了人脸识别的准确率。
[0003]中国专利申请CN106056076A公开了一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法。为了提升人脸识别率，提出了一种提取更加鲁棒的光照不变量的方法，其是在研究经典朗伯模型的基础上，从图像的成像原理出发，估计人脸图像的光照。通过分析朗伯模型，设计两种光照估计模型，最后推导出光照不变量。这种方法可以有效地消除原始图像的光照差异，而且所述光照不变量R的数值范围介于0和1之间，与人脸本征的数值范围一致。但对于人脸部分明暗变化强烈的区域，其推导出的光照不变量仍然存在明显的分界线，这样的图像用于人脸识别中显然会干扰识别的准确率。
[0004]中国专利申请CN108647620A公开了一种基于伽马变换的韦伯人脸的光照归一化方法。首先对人脸图像进行线性变换，然后对线性变换后的图像进行伽马变换，接着利用高斯函数对伽马变换后的图像进行求导，对求导后的图像进行邻域积分，并将积分结果图像进行归一化，得到最后的光照归一化的图像。该专利技术提供的基于伽马变换的韦伯人脸的光照归一化方法，通过伽马变换使得假设条件更加完善和具有普适性，得到的结果光照归一化的效果较好，但对于人脸光照变化强烈的区域，光照变化的边缘因为求导再积分而被放大，这种非轮廓区域的边缘放大显然会影响人脸识别效果。
[0005]上述两个专利申请中的一个是去除光照获取光照不变量，一个是归一化光照，两者都是为了获得不受非均匀光照影响的人脸图像，从而提高人脸识别的准确率。但这两个专利都存在同样的问题，即，人脸光照变化强烈的区域在处理后仍存在明显的分界线。专利申请“一种确定复杂光照人脸图像的光照不变量的方法(CN106056076A)”虽然消除了原始图像的光照差异，但忽略了光照变化强烈的区域。专利申请“一种基于伽马变换的韦伯人脸的光照归一化方法(CN108647620A)”对图像求导再积分的操作放大了光照变化强烈的边缘。
[0006]相应地，本领域中存在对于对照度不均匀的人脸图像进行增强的改进的技术的需
要。

技术实现思路

[0007]提供本
技术实现思路
以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本
技术实现思路
并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
[0008]鉴于以上描述的现有技术中的缺陷，本专利技术的目的在于，克服已有的人脸图像增强技术噪声放大严重、光照估计不准确的问题。
[0009]根据本专利技术的第一方面，提供了一种用于对人脸图像进行增强的方法，该方法可以包括：获得人脸图像；对人脸图像进行颜色空间变换，以将人脸图像从红
‑
绿
‑
蓝RGB色彩空间转换到色调
‑
饱和度
‑
亮度HSV色彩空间，HSV色彩空间中的人脸图像包括色调通道图像、饱和度通道图像和亮度通道图像；对亮度通道图像进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像；统计正常光照下人脸图像的第一亮度范围；确定亮度通道图像中的人脸区域的第二亮度范围；基于第一亮度范围和第二亮度范围来计算照度调整因子；基于亮度通道图像、照度图像和照度调整因子来获得反射图像；拉伸反射图像的亮度，以得到经增强的亮度通道图像；以及将经增强的亮度通道图像与色调通道图像和饱和度通道图像相结合，再转换到RGB色彩空间，以得到最终增强的人脸图像。
[0010]根据本专利技术的第二方面，提供了一种用于对人脸图像进行增强的装置，该装置可以包括：存储器；以及耦合至该存储器的处理器，其中该处理器被配置成：获得人脸图像；对人脸图像进行颜色空间变换，以将人脸图像从红
‑
绿
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蓝RGB色彩空间转换到色调
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饱和度
‑
亮度HSV色彩空间，HSV色彩空间中的人脸图像包括色调通道图像、饱和度通道图像和亮度通道图像；对亮度通道图像进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像；统计正常光照下人脸图像的第一亮度范围；确定亮度通道图像中的人脸区域的第二亮度范围；基于第一亮度范围和第二亮度范围来计算照度调整因子；基于亮度通道图像、照度图像和照度调整因子来获得反射图像；拉伸反射图像的亮度，以得到经增强的亮度通道图像；以及将经增强的亮度通道图像与色调通道图像和饱和度通道图像相结合，再转换到RGB色彩空间，以得到最终增强的人脸图像。
[0011]根据本专利技术第三方面，提供了一种用于对人脸图像进行增强的装置，该装置可以包括：人脸图像获得模块，其配置成获得人脸图像；颜色空间变换模块，配置成对人脸图像进行颜色空间变换，以将人脸图像从红
‑
绿
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蓝RGB色彩空间转换到色调
‑
饱和度
‑
亮度HSV色彩空间，HSV色彩空间中的人脸图像包括色调通道图像、饱和度通道图像和亮度通道图像；照度图像估计模块，其配置成对亮度通道图像进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像；照度调整因子计算模块，其配置成统计正常光照下人脸图像的第一亮度范围，确定亮度通道图像中的人脸区域的第二亮度范围，以及基于第一亮度范围和第二亮度范围来计算照度调整因子；反射图像获得模块，其配置成基于亮度通道图像、照度图像和照度调整因子来获得反射图像；以及反射图像亮度拉升模块，其配置成拉伸反射图像的亮度，以得到经增强的亮度通道图像；其中颜色空间变换模块被进一步配置成将经增强的亮度通道图像与色调通道图像和饱和度通道图像相结合，再转换到RGB色彩空间，以得到最终增强的人脸图像。
[0012]根据本专利技术的第四方面，提供了一种存储计算机程序的计算机可读介质，该计算
机程序在由处理器执行时执行本专利技术的方法。
[0013]通过采用本专利技术提供的技术方案，能够获得照度均匀的人脸图像，从而提高人脸识别准确率。
[0014]通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解，前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的，不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于对人脸图像进行增强的方法，所述方法包括：获得人脸图像；对所述人脸图像进行颜色空间变换，以将所述人脸图像从红
‑
绿
‑
蓝RGB色彩空间转换到色调
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饱和度
‑
亮度HSV色彩空间，所述HSV色彩空间中的所述人脸图像包括色调通道图像(H)、饱和度通道图像(S)和亮度通道图像(V)；对所述亮度通道图像(V)进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像(L)；统计正常光照下人脸图像的第一亮度范围；确定所述亮度通道图像(V)中的人脸区域的第二亮度范围；基于所述第一亮度范围和所述第二亮度范围来计算照度调整因子(w)；基于所述亮度通道图像(V)、所述照度图像(L)和所述照度调整因子(w)来获得反射图像(R)；拉伸所述反射图像(R)的亮度，以得到经增强的亮度通道图像(E)；以及将所述经增强的亮度通道图像(E)与所述色调通道图像(H)和所述饱和度通道图像(S)相结合，再转换到所述RGB色彩空间，以得到最终增强的人脸图像。2.如权利要求1所述的方法，其中对所述亮度通道图像(V)进行边缘保留的联合双边滤波以估计照度图像(L)包括：以7*7图像块内光照最大值作为局部光照，估计初始照度图像(L0)；以及以所述亮度通道图像(V)作引导，进行联合双边滤波以估计所述照度图像(L)。3.如权利要求1所述的方法，其中统计正常光照下人脸图像的第一亮度范围包括：对光照均匀的情况下拍摄的人脸图像进行超像素分割；计算人脸区域各像素块的亮度均值；以及将最小亮度像素块的第一均值(I
min
)和最大亮度像素块的第二均值(I
max
)作为所述第一亮度范围。4.如权利要求3所述的方法，其中确定所述亮度通道图像(V)中的人脸区域的第二亮度范围包括：对所述亮度通道图像(V)进行超像素分割；计算人脸区域各像素块的亮度均值；取出亮度均值在所述第一亮度范围内的像素块并记录这些像素块的亮度均值的第一中值(V
bright
)；记录亮度均值不在所述第一亮度范围内的像素块的亮度均值的第二中值(V
dark
)；以及将所述第一中值(V
bright
)和所述第二中值(V
dark
)作为所述第二亮度范围。5.如权利要求4所述的方法，其中基于所述第一亮度范围和所述第二亮度范围来计算照度调整因子(w)包括：通过下式来计算所述照度调整因子(w)：其中w表示所述照度调整因子，V
bright
表示所述第一中值，V
dark
表示所述第二中值，I
min
表示所述第一均值，I
max
表示所述第二均值，并且T
JND
表示恰可观察差异视觉阈值。6.如权利要求1所述的方法，其中基于所述亮度通道图像(V)、所述照度图像(L)和所述
照度调整因子(w)来获得反射图像(R)包括：通过下式来获得所述反射图像(R)：log(R)＝log(V)
‑
w
·
log(L)其中R...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹靖城，张继东，涂娟娟，庄严，
申请(专利权)人：天翼智慧家庭科技有限公司，
类型：发明
国别省市：