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：
目前，人臉識別是圖像處理和模式識別領域的一個研究熱點，它 涉及到模式識別、圖像處理、計算機視覺、機器學習等多個學科領域。 人臉識別和認證技術在國家安全、公安系統(tǒng)和城市的公共安全等方面 有著十分重要的應用前景。但光照變化降低了人臉識別率，是制約人 臉識別技術的瓶頸之一。如何有效地對人臉圖像進行光照糾正，減小 光照的影響，是將人臉識別應用于實際中的一個至關重要的問題。
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，對圖像平移、縮放或像素值取對數(shù)等單調變 換具有不變性，因此，LBP對人臉圖像上光照的變化不敏感。但在面 對復雜光照條件下的人臉圖像時，該方法也存在如下不足
(l)產生"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，可能導致一片區(qū)
域的像素灰度值相等。這樣的一片區(qū)域經過LBP算子處理后的值恒為 255，會出現(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)對圖像噪聲過于敏感LBP算子計算中的二值化過程，是
利用中心像素點的值作為閾值來與鄰域像素點的值進行比較完成的， 由于該閾值直接依賴于中心像素點的值，所以對中心像素點灰度值的
變化非常敏感，在圖像噪聲較嚴重時，計算出的LBP值會產生很大的 誤差。
(3)對圖像紋理描述不夠充分只能表現(xiàn)近鄰半徑W-2時的圖像 紋理信息。
如何改進基于LBP算法進行人臉圖像光照預處理方法，并消除光 照偏差帶來的影響，提高人臉圖像識別率的光照預處理算法和處理方 法，成為數(shù)字圖像中需要解決的問題。

發(fā)明內容
為了解決現(xiàn)有技術的缺點和不足，本發(fā)明提出一種改進人臉圖像
光照不均的預處理方法，本發(fā)明解決其技術問題所采用的方法是該
方法是在計算機和配套的圖像處理軟件支持下實現(xiàn)的，實現(xiàn)的步驟包
括在CPU調控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運行 支持，圖像處理程序依據LBP算法，對圖像中的像素點的灰度值及其 臨域內等間距分布像素點的灰度值進行的編碼計算，得出圖像單尺度 局部二值算子集，再轉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現(xiàn)的-①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計算機中，在圖像處
理軟件的支持下得到組成圖像各像素點灰度值Vc的數(shù)據集合，圖像處理程序依據LBP算法，求出各個像素點以及該象素點與周圍區(qū)域內 像素點的灰度算術平均值Mc的集合，將各像素點以及對應的Mc值分 別編碼并轉存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設定調節(jié)系數(shù)a的取值范 圍為l《d《2，分別調取中間存儲器中的各個象素點對應的Mc值 按照Mcx a -Mc運算后重新賦值，然后用重新賦值的Mc與對應象素點 的原灰度值Vc比對，當該點像素灰度值Vc小于McX (2-a)時，將 對應閾值T設置為McX (2-a)，當該像素點灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a時，將對應閾值T設置為Vc，將調整后的閾值T 存儲在中間存儲器特定的區(qū)域內中，
@對各個像素點采用3><3和5><5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對 中心像素點及兩種劃界方法下的周圍等距的8個采樣點灰度值進行
分別計算，算出中心像素點的不同灰度值Vc， 3X3和Vc， 5X5將得到的
兩組數(shù)據值進行無權重疊加方法進行融合得到中心像素迭加灰度值 Vc+，存儲在中間存儲器特定的區(qū)域內，
@設定了像素點尺度值滿足條件^+ (x,y) 二510時，該像素點
為一個"白斑"組成點的融合編碼，并記為Voh (x,y) 5K)，根據調整
后的像素點灰度值的數(shù)值范圍，將圖像像素點集合進行分類，將閾值 接近的像素點區(qū)域劃分同一類別賦于規(guī)范化的標識碼，得到的每個子 集對應各個區(qū)域內部的像素點，以及相鄰區(qū)域的像素點都具有相同的 屬性，對帶有白斑像素點的區(qū)域也附加相應標志碼，并將該信息數(shù)據 存儲在中間存儲器內，
對帶有標志符的白斑區(qū)域內的像素點的編碼值參照獨立的存5K)進行比對調整，利用白斑像素點關于人 臉圖像中心線對稱像素點灰度值替代該白斑像素點的灰度值，對于非 正面的人臉圖像中的像素點，采用與白斑像素點鄰接的非突變像素點 編碼值進行替代的方法，
⑤將以上步驟處理后的象素點進行均值方差歸一化的方法處 理，將￥(:+ (x，y)灰度值轉化到0-255的灰度級范圍內，并將該組像 素點集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對原始組成圖像各像素 點灰度值Vc的數(shù)據集合進行更新、存儲，按照更新數(shù)據還原成最終 人臉圖像，輸出到終端顯示器上。
實現(xiàn)操作的步驟4中CPU控制芯片對白斑的像素點編碼值通過 其中心對稱點值替換的過程中，對特殊的疤痕、胎記在人臉形成邊界 明顯的灰度級變化幾何圖形，對該圖形內的像素點進行特征標記操 作，該區(qū)域內像素點集合處理中跳過步驟④，保留其像素點的特征屬 性值。
本發(fā)明的有益效果是，消除了光照變化對人臉識別的影響，對圖 像中噪點進行調整和修改，有效地改善人臉識別對光照的魯棒性，以 達到高識別率的人臉圖像的光照預處理方法。


附圖l本發(fā)明采用的矩形鄰域范圍和像素點采樣方式圖。 附圖2本發(fā)明的光照預處理過程圖。
附圖3本發(fā)明的方法在不同光照條件下的人臉圖像預處理效果圖。
具體實施例方式
參看附圖2實現(xiàn)人臉圖像光照預處理方法是按照以下步驟實現(xiàn)
的
在計算機和配套的圖像處理軟件支持下，實現(xiàn)的步驟包括在CPU 調控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運行支持，圖 像處理程序依據LBP算法，對圖像中的像素點的灰度值及其臨域內等 間距分布像素點的灰度值進行的編碼計算，得出圖像單尺度局部二值 算子集，再轉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現(xiàn)的
①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計算機中，在圖像處 理軟件的支持下得到組成圖像各像素點灰度值Vc的數(shù)據集合，圖像 處理程序依據LBP算法，求出各個像素點以及該象素點與周圍區(qū)域內 像素點的灰度算術平均值Mc的集合，將各像素點以及對應的Mc值分 別編碼并轉存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設定調節(jié)系數(shù)a的取值范 圍為l《a《2，分別調取中間存儲器中的各個象素點對應的Mc值 按照Mcx a =Mc運算后重新賦值，然后用重新賦值的Mc與對應象素點 的原灰度值Vc比對，當該點像素灰度值Vc小于Mcx (2-a)時，將 對應閾值T設置為McX (2-a),當該像素點灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a時，將對應閾值T設置為Vc，將調整后的閾值T 存儲在中間存儲器特定的區(qū)域內中，并給CPU控制芯片反饋操作結束 代碼，通過比較中心像素點和周圍八個像素點的灰度均值來適當調節(jié) 閾值，減小圖像噪聲造成的干擾； 對各個像素點采用3><3和5><5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對
中心像素點及兩種劃界方法下的周圍等距的8個釆樣點灰度值進行
分別計算，算出中心像素點的不同灰度值Vc, 3X3和Vc, 5X5將得到的 兩組數(shù)據值進行無權重疊加方法進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尺度值存儲在中間存儲器特定 的區(qū)域內，使圖像中像素點的值更接近像素點實際的灰度參數(shù)值，同
時反饋給CPU控制芯片操作結束代碼；
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朗 伯反射有影響，可以認為，在局部范圍內，光照在人臉表面上變化緩 慢并且可以認為人臉關于中心線對稱的圖像，設定了像素點尺度值滿 足條件￥(:+ (x，y) 二510時，該像素點為一個"白斑"組成點的融合
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
其中對于大小為HXW的人臉圖像，中心線是指坐標是M (Xi， W)， i
是由0， 1……H-1所組成的平分線，X、 Y是像素點的坐標值，判斷 Vc (X， W-Y-1)的像素點灰度值不等于510時，則執(zhí)行Vc (X， W-Y-1) 灰度值替換^+ (X， Y)訓灰度值操作，實現(xiàn)了白斑點關于中心線對 稱像素灰度值的替換調整，判斷Vc (X， W-Y-1)像素點灰度值等于 510時，并且Y大于零時，將Vc (X， Y-1)編碼值賦值給Vo (X， Y) 510,判斷Vc (X， W-Y-1)像素點編碼值等于510時，并且Y等于零、X大于零時，將Vc (X-1， Y)灰度值賦值給Vo (X， Y) 51(),實現(xiàn)像素點 關于中心線同側像素臨接點灰度值的替換和調節(jié),根據調整后的像素 點灰度值范圍，將圖像像素點集合迸行分類，將閾值接近的像素點區(qū) 域劃分同一類別并賦于規(guī)范化的標識碼，得到的每個子集對應各個區(qū) 域內部的像素點，以及相鄰區(qū)域的像素點都具有相同的屬性，對帶有 白斑像素點的區(qū)域也附加相應標志碼，并將該信息數(shù)據存儲在中間存 儲器內；
④ 對帶有標志符的白斑區(qū)域內的像素點的編碼值參照獨立的存
儲單元中設定的^+ (x,y) 5U)進行比對調整，利用白斑像素點關于人
臉圖像中心線對稱像素點灰度值替代該白斑像素點的灰度值，對于非 正面的人臉圖像中的像素點，采用與白斑像素點鄰接的非突變像素點
編碼值進行替代的方法；
⑤ 將以上步驟處理后的象素點進行均值方差歸一化的方法處理， 將^+ (x，y)灰度值轉化到0-255的灰度級范圍內，并將該組像素點 集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對原始組成圖像各像素點灰 度值Vc的數(shù)據集合進行更新、存儲，按照更新數(shù)據還原成最終人臉 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的閾值調整后，使 人臉右側較暗的區(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 的真實圖像，改進了光照不均對人臉成像的影響，提高人臉的識別率。
圖3中第一行為同一個人在不同光照下的原始圖像，第二行為本發(fā)明的方法處理后對應的人臉預處理圖像。通過附圖中多幅不同光照 條件下的人臉圖像預處理效果圖展示的實驗結果，可以看出本發(fā)明所 提出的方法可以消除光照變化對人臉識別的影響，有效地改善人臉識 別對光照的魯棒性，以達到高識別率。
權利要求
1.一種消除人臉圖像光照不均的處理方法，該方法是在計算機和配套的圖像處理軟件支持下實現(xiàn)的，實現(xiàn)的步驟包括在CPU調控、主控程序管理下的圖像處理模塊及LBP算法軟件運行支持，圖像處理程序依據LBP算法，對圖像中的像素點的灰度值及其臨域內等間距分布像素點的灰度值進行的編碼計算，得出圖像單尺度局部二值算子集，再轉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現(xiàn)的①將已拍攝的圖像信息輸入到處理圖像的計算機中，在圖像處理軟件的支持下得到組成圖像各像素點灰度值VC的數(shù)據集合，圖像處理程序依據LBP算法，求出各個像素點以及該象素點與周圍區(qū)域內像素點的灰度算術平均值MC的集合，將各像素點以及對應的MC值分別編碼并轉存于中間寄存器中的指定區(qū)域，設定調節(jié)系數(shù)α的取值范圍為1≤α≤2，分別調取中間存儲器中的各個象素點對應的MC值按照MC×α＝MC運算后重新賦值，然后用重新賦值的MC與對應象素點的原灰度值Vc比對，當該點像素灰度值Vc小于MC×(2-α)時，將對應閾值T設置為MC×(2-α)，當該像素點灰度值Vc大于MC×(2-α)但小于MC×α時，將對應閾值T設置為Vc，將調整后的閾值T存儲在中間存儲器特定的區(qū)域內中；②對各個像素點采用3×3和5×5的兩種精度的矩形鄰域劃界，對中心像素點及兩種劃界方法下的周圍等距的8個采樣點灰度值進行分別計算，算出中心像素點的不同灰度值Vc，3×3和Vc，5×5將得到的兩組數(shù)據值進行無權重疊加方法進行融合得到中心像素迭加灰度值VC+，存儲在中間存儲器特定的區(qū)域內；③設定了像素點尺度值滿足條件VC+(x，y)＝510時，該像素點為一個“白斑”組成點的融合編碼，并記為VC+(x，y)510，根據調整后的像素點灰度值的數(shù)值范圍，將圖像像素點集合進行分類，將閾值接近的像素點區(qū)域劃分同一類別賦于規(guī)范化的標識碼，得到的每個子集對應各個區(qū)域內部的像素點，以及相鄰區(qū)域的像素點都具有相同的屬性，對帶有白斑像素點的區(qū)域也附加相應標志碼，并將該信息數(shù)據存儲在中間存儲器內；④對帶有標志符的白斑區(qū)域內的像素點的編碼值參照獨立的存儲單元中設定的VC+(x，y)510進行比對調整，利用白斑像素點關于人臉圖像中心線對稱像素點灰度值替代該白斑像素點的灰度值，對于非正面的人臉圖像中的像素點，采用與白斑像素點鄰接的非突變像素點編碼值進行替代的方法；⑤將以上步驟處理后的象素點進行均值方差歸一化的方法處理，將VC+(x，y)灰度值轉化到0-255的灰度級范圍內，并將該組像素點集合重新編碼并發(fā)送到圖像處理模塊中，對原始組成圖像各像素點灰度值VC的數(shù)據集合進行更新、存儲，按照更新數(shù)據還原成最終人臉圖像，輸出到終端顯示器上。
2.根據權利要求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控制芯片對白斑的像素點編碼值通過其中心對稱點值替換的過程中，對特殊的疤痕、胎記在人臉形成邊 界明顯的灰度級變化幾何圖形，對該圖形內的像素點進行特征標記操 作，該區(qū)域內像素點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別率的缺點，采用的技術方案是在計算機和配套的圖像處理軟件支持下，通過對像素點灰度值進行預處理，調節(jié)圖像閾值，算出圖像像素點的規(guī)定臨域距陣3×3和5×5的尺度值，將其進行無權重疊加融合，利用中心線對稱修改替換白斑區(qū)域的像素點的灰度值，最后對修改后的圖像像素點集合進行均值方差歸一化計算，將像素點的灰度值轉化到
的灰度級范圍內，形成人臉圖像并顯示或輸出。本發(fā)明消除了光照變化對人臉識別的影響，有效地改善人臉識別對光照的魯棒性，以達到高識別率。
文檔編號G06K9/00GK101620667SQ20081006779
公開日2010年1月6日 申請日期2008年7月3日 優(yōu)先權日2008年7月3日
發(fā)明者江國星, 高漢平 申請人:深圳市康貝爾智能技術有限公司