CN107341459A - 一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，所述方法具体包括以下步骤：对待处理的噪声图像通过Otsu最大类间方差法结合噪声点概率预估值进行噪声点分割；采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波；采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强；提取图像特征，通过Viola‑Jones算法从图像中提取出人脸信息。本发明的特点是设计了一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，克服了传统图像处理方法去噪同时引入的图像模糊问题，通过自适应分数阶微积分对人脸图像进行预处理，提高了人脸检测的精度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理和人脸识别，具体涉及一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法。
背景技术
人脸检测图像的预处理包括图像增强和图像复原，其中图像增强技术可以提高图像质量从而增强图像中感兴趣部分的细节信息和凸显局部轮廓，而图像复原技术则是利用退化现象的某种先验知识，重建或复原被退化图像。
分数阶微积分是数字图像处理的一个新颖的研究方向，主要应用在图像增强和图像滤波中。当阶次为正数时，使用分数阶对图像进行的是微分操作，其作用是增强图像边缘同时保留一定的图像弱纹理；当阶次为负数时，使用分数阶对图像进行的是积分操作，其作用是在去除图像噪声的同时保留一定的图像纹理信息。
发明内容
本发明旨在设计一种对人脸检测图像的预处理方法，从而提高人脸检测的效率。针对椒盐噪声，当噪声达到一定概率时，利用常用的人脸检测算法便无法从图像中检测出人脸，须对图像进行降噪与增强的预处理，本发明利用分数阶微积分对图像进行处理，在去除噪声的同时对图像的边缘和纹理加以增强和保留，而没有常用的滤波处理时常引入的图像模糊化，经处理后利用Viola-Jones算法可顺利的从图像中检测出人脸。
本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：
一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，所述方法包括下列步骤：
对待处理的噪声图像通过Otsu最大类间方差法结合噪声点概率预估值进行噪声点分割；
采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波；
采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强；
提取图像特征，通过Viola-Jones算法从图像中提取出人脸信息。
进一步地，所述的对待处理的噪声图像通过Otsu最大类间方差法结合噪声点概率预估值进行噪声点分割具体包括：
通过计算图像中黑白像素数量来计算图像的噪声点参考分割阈值；
通过对全图像的梯度矩阵求Otsu最大类间方差来计算噪声点参考梯度阈值；
对上述方法求得的梯度阈值针对具体图像限定范围，将其中唯一满足该范围的值作为梯度阈值，若均满足，则以二者平均值作为阈值，若均不满足，则以该范围的中间值作为梯度阈值。
进一步地，所述的采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波和所述的采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强的操作中，选用的分数阶掩膜由G-L定义的分数阶形式构造，掩膜大小由图片大小决定。
进一步地，所述的采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波的操作中图像滤波选用的自适应分数阶积分阶次为
其中Gradnoise为所分割出噪声点的梯度值，Gradnoise_max为噪声点梯度最大值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值。
进一步地，所述的采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强的操作中图像增强选用的自适应分数阶微分阶次为
其中Gradnoise为分割出的噪声点的梯度值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值，Gradthreshold为无须进行图像增强的临界梯度阈值。
进一步地，所述的人脸信息提取所用算法为Viola-Jones算法，即基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器。
本发明相对于现有技术的优点及效果为：
常用的图像降噪方法通常会引入图像模糊化，带来图像信息的丢失，不利于人脸的检测与识别，本发明利用分数阶微积分对图像进行处理，在去除噪声的同时对图像的边缘和纹理加以增强和保留，经处理后利用Viola-Jones算法可顺利的从图像中检测出人脸。
附图说明
图1是本发明的算法流程图；
图2是本发明针对具体实施方式中实例的具体步骤流程图；
图3是本发明针对具体实施方式中实例选用的原始图像；
图4是图3被概率为0.3的椒盐噪声干扰后的噪声图像；
图5是对图4应用本发明的预处理方法后所得的图像；
图6是利用Viola-Jones算法对图3进行人脸检测的结果；
图7是利用Viola-Jones算法对图4进行人脸检测的结果；
图8是利用Viola-Jones算法对图5进行人脸检测的结果。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
本实施例针对附图3公开了一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，对图3利用Viola-Jones算法进行人脸检测的结果如附图6所示，而对附图3受概率为0.3的椒盐噪声干扰后的附图4，利用Viola-Jones算法进行人脸检测的结果如附图7所示，此时已无法识别出人脸图像，须对附图4先进行预处理。流程步骤图参照附图2所示，由附图2可知，该方法具体包括以下步骤：
S1、计算噪声图像附图4每个像素8个方向的梯度平均值矩阵Grad，
S2、计算噪声图像附图4中黑白像素数量并计算噪声点参考分割阈值；
具体应用中，该步骤S2具体为：
计算出附图4中黑白像素数量为26191，将图像梯度矩阵Grad所有元素降序排列，将第26191个元素的梯度值63作为噪声点分割参考阈值。
S3、对图像梯度矩阵Grad利用Otsu最大类间方差法进行分类并计算噪声点参考分割阈值；
具体应用中，该步骤S3具体为：
对图像梯度矩阵Grad利用Otsu最大类间方差法进行分类，求得类间方差最大时最优阈值为79，并将该值作为图像噪声点分割另一参考阈值。
S4、结合S2和S3计算出的参考分割阈值与选定的阈值范围，确定噪声点分割阈值；
具体应用中，所述步骤S4具体为：
针对附图4，选定噪声点分割阈值范围为[60 80]，则S2计算出的63与S3计算出的79均满足该范围，取二者平均值71作为附图4的噪声点分割阈值。
S5、对噪声图像选定掩膜算子对S4分割出的噪声点进行分数阶积分滤波操作，积分阶次为
其中Gradnoise为所分割出噪声点的梯度值，Gradnoise_max为噪声点梯度最大值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值；
具体应用中，所述步骤S5具体为：
附图4大小为512x512，选定掩膜大小为5x5，具体如表1所示。
表1
S6、重复进行S5直到图像充分降噪；
具体应用中，所述步骤S6具体为：
当滤波后图像梯度矩阵平均值变化率不超过0.2％时，视为图像已充分降噪。
S7、根据S5选定的掩膜算子对S4分割出的非噪声点进行分数阶微分增强操作，微分阶次为
其中Gradnoise为分割出的噪声点的梯度值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值，Gradthreshold为无须进行图像增强的临界梯度阈值。
S8、对S7处理后的图像利用Viola-Jones算法进行人脸检测的结果如附图8所示。
综上所述，本实施例公开的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，克服了传统图像处理方法去噪同时引入的图像模糊问题，通过自适应分数阶微积分对人脸图像进行预处理，在去除噪声的同时对图像的边缘和纹理加以增强和保留，经处理后利用Viola-Jones算法可顺利的从图像中检测出人脸，提高了人脸检测的精度和效率，解决了常用的图像降噪方法通常会引入图像模糊化导致图像信息丢失，不利于人脸检测与识别的技术问题。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的方法包括下列步骤：
对待处理的噪声图像通过Otsu最大类间方差法结合噪声点概率预估值进行噪声点分割；
采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波；
采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强；
提取图像特征，通过Viola-Jones算法从图像中提取出人脸信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的对待处理的噪声图像通过Otsu最大类间方差法结合噪声点概率预估值进行噪声点分割具体包括：
通过计算图像中黑白像素数量来计算图像的噪声点参考分割阈值；
通过对全图像的梯度矩阵求Otsu最大类间方差来计算噪声点参考梯度阈值；
对上述方法求得的梯度阈值针对具体图像限定范围，将其中唯一满足该范围的值作为梯度阈值，若均满足，则以二者平均值作为阈值，若均不满足，则以该范围的中间值作为梯度阈值。
3.根据权利要求1所述的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波和所述的采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强的操作中，选用的分数阶掩膜由G-L定义的分数阶形式构造，掩膜大小由图片大小决定。
4.根据权利要求1所述的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的采用阶数自适应的分数阶积分对分割出的噪声点充分滤波的操作中图像滤波选用的自适应分数阶积分阶次为
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其中Gradnoise为所分割出噪声点的梯度值，Gradnoise_max为噪声点梯度最大值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值。
5.根据权利要求1所述的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的采用阶数自适应的分数阶微分对其他像素点进行图像增强的操作中图像增强选用的自适应分数阶微分阶次为
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其中Gradnoise为分割出的噪声点的梯度值，Gradnoise_min为噪声点梯度最小值，Gradthreshold为无须进行图像增强的临界梯度阈值。
6.根据权利要求1所述的一种基于分数阶微积分的人脸检测图像预处理方法，其特征在于，所述的人脸信息提取所用算法为Viola-Jones算法，即基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20171110 |
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |