CN110163811A - 一种人脸图像阴阳脸现象消除方法 - Google Patents

Abstract

一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，包括如下步骤：步骤1：给定人脸图像I；步骤2：计算I的均值步骤3：设置K个图像子块大小{M^k×N^k}_{k＝1，2，...，K}；步骤4：将I均匀分成若干个互不重叠的大小为M^k×N^k的图像子块，对所有子块做局部亮度调整处理并按原有空间关系拼接，得到图像I^k；步骤5：使用不同的子块大小M^k×N^k(k＝1，2，...，K)，将步骤4进行K次，得到K个人脸图像{I^k}_{k＝1，2，...，K}，计算这K幅图像的平均图像I^*，即阴阳脸现象消除后的人脸图像。本发明提供一种用于人脸图像阴阳脸现象消除的光照调整方法，可以有效提升人脸图像质量，并提高人脸识别效果。

Description

一种人脸图像阴阳脸现象消除方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种人脸图像阴阳脸现象消除方法。

背景技术

阴阳脸现象由非均匀光照导致,尤其在室外环境下光照复杂、光线遮挡等因素时常导致拍摄的人脸图像存在光照不一致问题。阴阳脸现象十分影响人脸图像质量。另外，在基于人脸识别技术的实际应用中，如人证比对、人脸考勤、金融认证等，阴阳脸现象造成人脸识别性能下降。

目前，公知的方法通过改变拍摄条件来避免出现阴阳脸现象，如在人物摄影中通过改变人脸位置或增加光源避免阴阳脸现象，在基于人脸识别技术的应用中通过加载红外光源补光设备避免阴阳脸现象。当前对已经产生阴阳脸现象的人脸图像尚无有效的消除方法。已有的图像增强算法，如Retinex等，可以有效提取或抑制图象的边缘和细节特征、消除噪声、对比度扩展、彩色增强等，能够增进摄影图象可读性，但并不能改善阴阳脸问题，增加对比度有时甚至会加重阴阳脸现象。

发明内容

本发明的目的在于消除由于不均匀光照、光线遮挡等因素导致的人脸图像阴阳脸现象，是一种后处理方式，本发明提供一种人脸图像阴阳脸现象消除方法。

为实现上述目的，本发明解决其技术问题所采用的技术方案：

一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1：给定一幅人脸图像I，其大小记为M×N，M和N分别代表图像的高度和宽度；

步骤2：计算人脸图像的均值

其中x，y是人脸图像的坐标点，I(x,y)表示人脸图像I在坐标(x，y)的像素值；

步骤3：设置尺度参数K，设置K个图像子块大小{M^k×Nkk＝1,2,…,K；

步骤4：将图像I均匀分成若干个互不重叠的图像子块，每个子块大小为M^k×N^k，第i个图像字块记作对所有子块做如下处理：

其中，是第i个图像子块的均值；

将处理后的图像按原有空间关系拼接，得到处理后的人脸图像I^k；

步骤5：将步骤4进行K次，每次处理使用的子块大小M^k×N^k(k＝1,2,…,K)不同，得到K个人脸图像{I^k}_{k＝1,2,…,K}，将这K个图像按像素点取平均：

其中x，y是人脸图像的坐标点，I^k(x,y)表示人脸图像I^k在坐标(x，y)的像素值，I^*是阴阳脸现象消除后的人脸图像。

进一步，所述步骤1中，所述图像采用灰度图像。采用该进一步优选方案后，采用灰度图像进行人脸图像阴阳脸现象消除时，处理结果不会出现色差。

优选的，所述步骤1中，对所述图像进行人脸定位并将人脸区域抠出，在抠出的图像上进行处理。采用该优选的技术方案，针对性更强，去阴阳脸效果更明显。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明是一种后处理方式，可以有效消除人脸图像的阴阳脸现象，改善人脸图像质量，并能提高人脸识别准确率；对不存在阴阳脸的正常人脸图像不会产生不利影响，适应性强。

附图说明

图1是人脸图像阴阳脸现象消除流程图。

图2是人脸图像阴阳脸现象消除效果图，其中，(a)是原始图像，(b)是结果图像。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图1，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

参照图1和图2，一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，包括如下步骤：

步骤1：连接开源跨平台计算机视觉库OpenCV，调用人脸检测器定位人脸位置，人脸范围向上、下、左、右四个方向各扩充20％，抠出人脸图像，转换为灰度图像，并将其用缩放至300x300大小，记为I。

步骤2：计算人脸图像I的均值

步骤3：设置K＝4，给定4个不同的图像子块大小：20x20，30x30，40x40，50x50。

步骤4：以图像子块大小20x20时为例，将图像I均匀分成 个互不重叠的图像子块，第1个图像字块记作计算所有225个子块的均值对所有子块做如下处理：

将处理后的图像按原有空间关系拼接，得到处理后的人脸图像I¹。

步骤5：对图像子块大小30x30，40x40和50x50分别做与步骤4相同处理，分别得到处理后的人脸图像I²，I³和I⁴。

将这4个局部光照处理后的人脸图像按像素点取平均得到阴阳脸现象消除结果图像I^*：

显然，所描述的实施例仅仅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。

Claims (3)

1.一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1：给定一幅人脸图像I，其大小记为M×N，M和N分别代表图像的高度和宽度；

步骤2：计算人脸图像的均值

其中x，y是人脸图像的坐标点，I(x，y)表示人脸图像I在坐标(x，y)的像素值；

步骤3：设置尺度参数K，设置K个图像子块大小{M^k×N^k}_{k＝1，2，...，K}；

步骤4：将图像I均匀分成若干个互不重叠的图像子块，每个子块大小为M^k×N^k，第i个图像字块记作对所有子块做如下处理：

其中，是第i个图像子块的均值；

将处理后的图像按原有空间关系拼接，得到处理后的人脸图像I^k；

步骤5：将步骤4进行K次，每次处理使用的子块大小M^k×N^k(k＝1，2，...，K)不同，得到K个人脸图像{I^k}_{k＝1，2，...，K}，将这K个图像按像素点取平均：

其中x，y是人脸图像的坐标点，I^k(x，y)表示人脸图像I^k在坐标(x，y)的像素值，I^*是阴阳脸现象消除后的人脸图像。

2.如权利要求1所述的一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，其特征在于，所述步骤1中，所述图像采用灰度图像。

3.如权利要求1或2所述的一种人脸图像阴阳脸现象消除方法，其特征在于，所述步骤1中，对所述图像进行人脸定位并将人脸区域抠出，在抠出的图像上进行处理。