專利名稱：一種消除人臉圖像光照不均的處理方法
一種消除人臉圖像光照不均的處理方法
豕抆不
本發(fā)明涉及一種數(shù)字圖像預(yù)處理方法，特別是一種消除人臉圖像 光照不均的處理方法。
背景技術(shù)：
目前，人臉識(shí)別是圖像處理和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它 涉及到模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。 人臉識(shí)別和認(rèn)證技術(shù)在國家安全、公安系統(tǒng)和城市的公共安全等方面 有著十分重要的應(yīng)用前景。但光照變化降低了人臉識(shí)別率，是制約人 臉識(shí)別技術(shù)的瓶頸之一。如何有效地對(duì)人臉圖像進(jìn)行光照糾正，減小 光照的影響，是將人臉識(shí)別應(yīng)用于實(shí)際中的一個(gè)至關(guān)重要的問題。
局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一種不帶參數(shù) 的圖像局部紋理描述符，對(duì)圖像平移、縮放或像素值取對(duì)數(shù)等單調(diào)變 換具有不變性，因此，LBP對(duì)人臉圖像上光照的變化不敏感。但在面 對(duì)復(fù)雜光照條件下的人臉圖像時(shí)，該方法也存在如下不足
(l)產(chǎn)生"白斑"現(xiàn)像人臉圖像是人臉反射率和人臉外形，以
及光照三者的共同結(jié)果，在人臉圖像中，額頭、臉頰等膚色區(qū)域的反 射率比較接近，髙光和過亮、過暗、陰影等情況下，可能導(dǎo)致一片區(qū)
域的像素灰度值相等。這樣的一片區(qū)域經(jīng)過LBP算子處理后的值恒為 255，會(huì)出現(xiàn)整塊"白斑"的現(xiàn)像，而這種"白斑"是不包含有用信
5息的。
(2)對(duì)圖像噪聲過于敏感LBP算子計(jì)算中的二值化過程，是
利用中心像素點(diǎn)的值作為閾值來與鄰域像素點(diǎn)的值進(jìn)行比較完成的， 由于該閾值直接依賴于中心像素點(diǎn)的值，所以對(duì)中心像素點(diǎn)灰度值的
變化非常敏感，在圖像噪聲較嚴(yán)重時(shí)，計(jì)算出的LBP值會(huì)產(chǎn)生很大的 誤差。
(3)對(duì)圖像紋理描述不夠充分只能表現(xiàn)近鄰半徑W-2時(shí)的圖像 紋理信息。
如何改進(jìn)基于LBP算法進(jìn)行人臉圖像光照預(yù)處理方法，并消除光 照偏差帶來的影響，提高人臉圖像識(shí)別率的光照預(yù)處理算法和處理方 法，成為數(shù)字圖像中需要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，本發(fā)明提出一種改進(jìn)人臉圖像
光照不均的預(yù)處理方法，本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的方法是該
方法是在計(jì)算機(jī)和配套的圖像處理軟件支持下實(shí)現(xiàn)的，實(shí)現(xiàn)的步驟包
括在CPU調(diào)控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運(yùn)行 支持，圖像處理程序依據(jù)LBP算法，對(duì)圖像中的像素點(diǎn)的灰度值及其 臨域內(nèi)等間距分布像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行的編碼計(jì)算，得出圖像單尺度 局部二值算子集，再轉(zhuǎn)換輸出形成人臉圖像，其特征在于消除人臉
圖像因光照不均形成缺陷的處理方法是按照以下步驟實(shí)現(xiàn)的-①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計(jì)算機(jī)中，在圖像處
理軟件的支持下得到組成圖像各像素點(diǎn)灰度值Vc的數(shù)據(jù)集合，圖像處理程序依據(jù)LBP算法，求出各個(gè)像素點(diǎn)以及該象素點(diǎn)與周圍區(qū)域內(nèi) 像素點(diǎn)的灰度算術(shù)平均值Mc的集合，將各像素點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的Mc值分 別編碼并轉(zhuǎn)存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設(shè)定調(diào)節(jié)系數(shù)a的取值范 圍為l《d《2，分別調(diào)取中間存儲(chǔ)器中的各個(gè)象素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Mc值 按照Mcx a -Mc運(yùn)算后重新賦值，然后用重新賦值的Mc與對(duì)應(yīng)象素點(diǎn) 的原灰度值Vc比對(duì)，當(dāng)該點(diǎn)像素灰度值Vc小于McX (2-a)時(shí)，將 對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為McX (2-a)，當(dāng)該像素點(diǎn)灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a時(shí)，將對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為Vc，將調(diào)整后的閾值T 存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定的區(qū)域內(nèi)中，
@對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)采用3><3和5><5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對(duì) 中心像素點(diǎn)及兩種劃界方法下的周圍等距的8個(gè)采樣點(diǎn)灰度值進(jìn)行
分別計(jì)算，算出中心像素點(diǎn)的不同灰度值Vc， 3X3和Vc， 5X5將得到的
兩組數(shù)據(jù)值進(jìn)行無權(quán)重疊加方法進(jìn)行融合得到中心像素迭加灰度值 Vc+，存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定的區(qū)域內(nèi)，
@設(shè)定了像素點(diǎn)尺度值滿足條件^+ (x,y) 二510時(shí)，該像素點(diǎn)
為一個(gè)"白斑"組成點(diǎn)的融合編碼，并記為Voh (x,y) 5K)，根據(jù)調(diào)整
后的像素點(diǎn)灰度值的數(shù)值范圍，將圖像像素點(diǎn)集合進(jìn)行分類，將閾值 接近的像素點(diǎn)區(qū)域劃分同一類別賦于規(guī)范化的標(biāo)識(shí)碼，得到的每個(gè)子 集對(duì)應(yīng)各個(gè)區(qū)域內(nèi)部的像素點(diǎn)，以及相鄰區(qū)域的像素點(diǎn)都具有相同的 屬性，對(duì)帶有白斑像素點(diǎn)的區(qū)域也附加相應(yīng)標(biāo)志碼，并將該信息數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器內(nèi)，
對(duì)帶有標(biāo)志符的白斑區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的編碼值參照獨(dú)立的存5K)進(jìn)行比對(duì)調(diào)整，利用白斑像素點(diǎn)關(guān)于人 臉圖像中心線對(duì)稱像素點(diǎn)灰度值替代該白斑像素點(diǎn)的灰度值，對(duì)于非 正面的人臉圖像中的像素點(diǎn)，采用與白斑像素點(diǎn)鄰接的非突變像素點(diǎn) 編碼值進(jìn)行替代的方法，
⑤將以上步驟處理后的象素點(diǎn)進(jìn)行均值方差歸一化的方法處 理，將￥(:+ (x，y)灰度值轉(zhuǎn)化到0-255的灰度級(jí)范圍內(nèi)，并將該組像 素點(diǎn)集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對(duì)原始組成圖像各像素 點(diǎn)灰度值Vc的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行更新、存儲(chǔ)，按照更新數(shù)據(jù)還原成最終 人臉圖像，輸出到終端顯示器上。
實(shí)現(xiàn)操作的步驟4中CPU控制芯片對(duì)白斑的像素點(diǎn)編碼值通過 其中心對(duì)稱點(diǎn)值替換的過程中，對(duì)特殊的疤痕、胎記在人臉形成邊界 明顯的灰度級(jí)變化幾何圖形，對(duì)該圖形內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征標(biāo)記操 作，該區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)集合處理中跳過步驟④，保留其像素點(diǎn)的特征屬 性值。
本發(fā)明的有益效果是，消除了光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響，對(duì)圖 像中噪點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整和修改，有效地改善人臉識(shí)別對(duì)光照的魯棒性，以 達(dá)到高識(shí)別率的人臉圖像的光照預(yù)處理方法。


附圖l本發(fā)明采用的矩形鄰域范圍和像素點(diǎn)采樣方式圖。 附圖2本發(fā)明的光照預(yù)處理過程圖。
附圖3本發(fā)明的方法在不同光照條件下的人臉圖像預(yù)處理效果圖。
具體實(shí)施例方式
參看附圖2實(shí)現(xiàn)人臉圖像光照預(yù)處理方法是按照以下步驟實(shí)現(xiàn)
的
在計(jì)算機(jī)和配套的圖像處理軟件支持下，實(shí)現(xiàn)的步驟包括在CPU 調(diào)控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運(yùn)行支持，圖 像處理程序依據(jù)LBP算法，對(duì)圖像中的像素點(diǎn)的灰度值及其臨域內(nèi)等 間距分布像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行的編碼計(jì)算，得出圖像單尺度局部二值 算子集，再轉(zhuǎn)換輸出形成人臉圖像，其特征在于消除人臉圖像因光 照不均形成缺陷的處理方法是按照以下步驟實(shí)現(xiàn)的
①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計(jì)算機(jī)中，在圖像處 理軟件的支持下得到組成圖像各像素點(diǎn)灰度值Vc的數(shù)據(jù)集合，圖像 處理程序依據(jù)LBP算法，求出各個(gè)像素點(diǎn)以及該象素點(diǎn)與周圍區(qū)域內(nèi) 像素點(diǎn)的灰度算術(shù)平均值Mc的集合，將各像素點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的Mc值分 別編碼并轉(zhuǎn)存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設(shè)定調(diào)節(jié)系數(shù)a的取值范 圍為l《a《2，分別調(diào)取中間存儲(chǔ)器中的各個(gè)象素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的Mc值 按照Mcx a =Mc運(yùn)算后重新賦值，然后用重新賦值的Mc與對(duì)應(yīng)象素點(diǎn) 的原灰度值Vc比對(duì)，當(dāng)該點(diǎn)像素灰度值Vc小于Mcx (2-a)時(shí)，將 對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為McX (2-a),當(dāng)該像素點(diǎn)灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a時(shí)，將對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為Vc，將調(diào)整后的閾值T 存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定的區(qū)域內(nèi)中，并給CPU控制芯片反饋操作結(jié)束 代碼，通過比較中心像素點(diǎn)和周圍八個(gè)像素點(diǎn)的灰度均值來適當(dāng)調(diào)節(jié) 閾值，減小圖像噪聲造成的干擾； 對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)采用3><3和5><5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對(duì)
中心像素點(diǎn)及兩種劃界方法下的周圍等距的8個(gè)釆樣點(diǎn)灰度值進(jìn)行
分別計(jì)算，算出中心像素點(diǎn)的不同灰度值Vc, 3X3和Vc, 5X5將得到的 兩組數(shù)據(jù)值進(jìn)行無權(quán)重疊加方法進(jìn)行融合得到中心像素迭加灰度值 Vc+，融合的算法描述為
Vc+ = Vc， 3X3 + Vc， 5X5 由此得到的融合后的中心像素點(diǎn)尺度值存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定 的區(qū)域內(nèi)，使圖像中像素點(diǎn)的值更接近像素點(diǎn)實(shí)際的灰度參數(shù)值，同
時(shí)反饋給CPU控制芯片操作結(jié)束代碼；
③由于人臉可以近似為朗伯凸平面，只有光照的低頻部分對(duì)朗 伯反射有影響，可以認(rèn)為，在局部范圍內(nèi)，光照在人臉表面上變化緩 慢并且可以認(rèn)為人臉關(guān)于中心線對(duì)稱的圖像，設(shè)定了像素點(diǎn)尺度值滿 足條件￥(:+ (x，y) 二510時(shí)，該像素點(diǎn)為一個(gè)"白斑"組成點(diǎn)的融合
編碼，并記為VC+ (x,y) 51Q，采用的算法為
Vc+ (X， Y) 510 = Vc (X, W-Y—1) if Vc (X, W—Y-1) #510
Vc (X， Y—1) if Vc (X， W-Y—1) =510andY>0
Vc (X-1， Y) if Vc (X， W-Y-1) =510andY=0,X>0
其中對(duì)于大小為HXW的人臉圖像，中心線是指坐標(biāo)是M (Xi， W)， i
是由0， 1……H-1所組成的平分線，X、 Y是像素點(diǎn)的坐標(biāo)值，判斷 Vc (X， W-Y-1)的像素點(diǎn)灰度值不等于510時(shí)，則執(zhí)行Vc (X， W-Y-1) 灰度值替換^+ (X， Y)訓(xùn)灰度值操作，實(shí)現(xiàn)了白斑點(diǎn)關(guān)于中心線對(duì) 稱像素灰度值的替換調(diào)整，判斷Vc (X， W-Y-1)像素點(diǎn)灰度值等于 510時(shí)，并且Y大于零時(shí)，將Vc (X， Y-1)編碼值賦值給Vo (X， Y) 510,判斷Vc (X， W-Y-1)像素點(diǎn)編碼值等于510時(shí)，并且Y等于零、X大于零時(shí)，將Vc (X-1， Y)灰度值賦值給Vo (X， Y) 51(),實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn) 關(guān)于中心線同側(cè)像素臨接點(diǎn)灰度值的替換和調(diào)節(jié),根據(jù)調(diào)整后的像素 點(diǎn)灰度值范圍，將圖像像素點(diǎn)集合迸行分類，將閾值接近的像素點(diǎn)區(qū) 域劃分同一類別并賦于規(guī)范化的標(biāo)識(shí)碼，得到的每個(gè)子集對(duì)應(yīng)各個(gè)區(qū) 域內(nèi)部的像素點(diǎn)，以及相鄰區(qū)域的像素點(diǎn)都具有相同的屬性，對(duì)帶有 白斑像素點(diǎn)的區(qū)域也附加相應(yīng)標(biāo)志碼，并將該信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中間存 儲(chǔ)器內(nèi)；
④ 對(duì)帶有標(biāo)志符的白斑區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的編碼值參照獨(dú)立的存
儲(chǔ)單元中設(shè)定的^+ (x,y) 5U)進(jìn)行比對(duì)調(diào)整，利用白斑像素點(diǎn)關(guān)于人
臉圖像中心線對(duì)稱像素點(diǎn)灰度值替代該白斑像素點(diǎn)的灰度值，對(duì)于非 正面的人臉圖像中的像素點(diǎn)，采用與白斑像素點(diǎn)鄰接的非突變像素點(diǎn)
編碼值進(jìn)行替代的方法；
⑤ 將以上步驟處理后的象素點(diǎn)進(jìn)行均值方差歸一化的方法處理， 將^+ (x，y)灰度值轉(zhuǎn)化到0-255的灰度級(jí)范圍內(nèi)，并將該組像素點(diǎn) 集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對(duì)原始組成圖像各像素點(diǎn)灰 度值Vc的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行更新、存儲(chǔ)，按照更新數(shù)據(jù)還原成最終人臉 圖像，輸出到終端顯示器上。
圖2中是將原始圖像按照本發(fā)明的步驟1和2的閾值調(diào)整后，使 人臉右側(cè)較暗的區(qū)域也被清晰的表現(xiàn)出來，再按照本發(fā)明的步驟3和 4實(shí)現(xiàn)了人臉圖像中腦門上的白斑區(qū)域的消除，使圖像更接近于人臉 的真實(shí)圖像，改進(jìn)了光照不均對(duì)人臉成像的影響，提高人臉的識(shí)別率。
圖3中第一行為同一個(gè)人在不同光照下的原始圖像，第二行為本發(fā)明的方法處理后對(duì)應(yīng)的人臉預(yù)處理圖像。通過附圖中多幅不同光照 條件下的人臉圖像預(yù)處理效果圖展示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出本發(fā)明所 提出的方法可以消除光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響，有效地改善人臉識(shí) 別對(duì)光照的魯棒性，以達(dá)到高識(shí)別率。
權(quán)利要求
1.一種消除人臉圖像光照不均的處理方法，該方法是在計(jì)算機(jī)和配套的圖像處理軟件支持下實(shí)現(xiàn)的，實(shí)現(xiàn)的步驟包括在CPU調(diào)控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運(yùn)行支持，圖像處理程序依據(jù)LBP算法，對(duì)圖像中的像素點(diǎn)的灰度值及其臨域內(nèi)等間距分布像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行的編碼計(jì)算，得出圖像單尺度局部二值算子集，再轉(zhuǎn)換輸出形成人臉圖像，其特征在于消除人臉圖像因光照不均形成缺陷的處理方法是按照以下步驟實(shí)現(xiàn)的①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計(jì)算機(jī)中，在圖像處理軟件的支持下得到組成圖像各像素點(diǎn)灰度值VC的數(shù)據(jù)集合，圖像處理程序依據(jù)LBP算法，求出各個(gè)像素點(diǎn)以及該象素點(diǎn)與周圍區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)的灰度算術(shù)平均值MC的集合，將各像素點(diǎn)以及對(duì)應(yīng)的MC值分別編碼并轉(zhuǎn)存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設(shè)定調(diào)節(jié)系數(shù)α的取值范圍為1≤α≤2，分別調(diào)取中間存儲(chǔ)器中的各個(gè)象素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的MC值按照MC×α＝MC運(yùn)算后重新賦值，然后用重新賦值的MC與對(duì)應(yīng)象素點(diǎn)的原灰度值Vc比對(duì)，當(dāng)該點(diǎn)像素灰度值Vc小于MC×(2-α)時(shí)，將對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為MC×(2-α)，當(dāng)該像素點(diǎn)灰度值Vc大于MC×(2-α)但小于MC×α?xí)r，將對(duì)應(yīng)閾值T設(shè)置為Vc，將調(diào)整后的閾值T存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定的區(qū)域內(nèi)中；②對(duì)各個(gè)像素點(diǎn)采用3×3和5×5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對(duì)中心像素點(diǎn)及兩種劃界方法下的周圍等距的8個(gè)采樣點(diǎn)灰度值進(jìn)行分別計(jì)算，算出中心像素點(diǎn)的不同灰度值Vc，3×3和Vc，5×5將得到的兩組數(shù)據(jù)值進(jìn)行無權(quán)重疊加方法進(jìn)行融合得到中心像素迭加灰度值VC+，存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器特定的區(qū)域內(nèi)；③設(shè)定了像素點(diǎn)尺度值滿足條件VC+(x，y)＝510時(shí)，該像素點(diǎn)為一個(gè)“白斑”組成點(diǎn)的融合編碼，并記為VC+(x，y)510，根據(jù)調(diào)整后的像素點(diǎn)灰度值的數(shù)值范圍，將圖像像素點(diǎn)集合進(jìn)行分類，將閾值接近的像素點(diǎn)區(qū)域劃分同一類別賦于規(guī)范化的標(biāo)識(shí)碼，得到的每個(gè)子集對(duì)應(yīng)各個(gè)區(qū)域內(nèi)部的像素點(diǎn)，以及相鄰區(qū)域的像素點(diǎn)都具有相同的屬性，對(duì)帶有白斑像素點(diǎn)的區(qū)域也附加相應(yīng)標(biāo)志碼，并將該信息數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中間存儲(chǔ)器內(nèi)；④對(duì)帶有標(biāo)志符的白斑區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)的編碼值參照獨(dú)立的存儲(chǔ)單元中設(shè)定的VC+(x，y)510進(jìn)行比對(duì)調(diào)整，利用白斑像素點(diǎn)關(guān)于人臉圖像中心線對(duì)稱像素點(diǎn)灰度值替代該白斑像素點(diǎn)的灰度值，對(duì)于非正面的人臉圖像中的像素點(diǎn)，采用與白斑像素點(diǎn)鄰接的非突變像素點(diǎn)編碼值進(jìn)行替代的方法；⑤將以上步驟處理后的象素點(diǎn)進(jìn)行均值方差歸一化的方法處理，將VC+(x，y)灰度值轉(zhuǎn)化到0-255的灰度級(jí)范圍內(nèi)，并將該組像素點(diǎn)集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對(duì)原始組成圖像各像素點(diǎn)灰度值VC的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行更新、存儲(chǔ)，按照更新數(shù)據(jù)還原成最終人臉圖像，輸出到終端顯示器上。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的消除人臉圖像光照不均的處理方法， 其特征在于所述的步驟4中CPU控制芯片對(duì)白斑的像素點(diǎn)編碼值通過其中心對(duì)稱點(diǎn)值替換的過程中，對(duì)特殊的疤痕、胎記在人臉形成邊 界明顯的灰度級(jí)變化幾何圖形，對(duì)該圖形內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行特征標(biāo)記操 作，該區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)集合處理中跳過步驟④。
全文摘要
一種消除人臉圖像光照不均的處理方法，解決了光照不均影響人臉識(shí)別率的缺點(diǎn)，采用的技術(shù)方案是在計(jì)算機(jī)和配套的圖像處理軟件支持下，通過對(duì)像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行預(yù)處理，調(diào)節(jié)圖像閾值，算出圖像像素點(diǎn)的規(guī)定臨域距陣3×3和5×5的尺度值，將其進(jìn)行無權(quán)重疊加融合，利用中心線對(duì)稱修改替換白斑區(qū)域的像素點(diǎn)的灰度值，最后對(duì)修改后的圖像像素點(diǎn)集合進(jìn)行均值方差歸一化計(jì)算，將像素點(diǎn)的灰度值轉(zhuǎn)化到
的灰度級(jí)范圍內(nèi)，形成人臉圖像并顯示或輸出。本發(fā)明消除了光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響，有效地改善人臉識(shí)別對(duì)光照的魯棒性，以達(dá)到高識(shí)別率。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101620667SQ20081006779
公開日2010年1月6日 申請(qǐng)日期2008年7月3日 優(yōu)先權(quán)日2008年7月3日
發(fā)明者江國星, 高漢平 申請(qǐng)人:深圳市康貝爾智能技術(shù)有限公司