图像预处理方法 - 360文档中心

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预处理就是在图像分析中，对输入图像进行特征抽取等前所进行的处理。输入图像由于图像采集环境的不同，如光照明暗程度以及设备性能的优劣等，往往存在有噪声，对比度不够等缺点。另外，距离远近，焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和位置不确定。为了保证人脸图像中人脸大小，位置以及人脸图像质量的一致性，必须对图像进行预处理。图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，滤除干扰、噪声，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取的可靠性.

人脸图像的预处理主要包括人脸扶正，人脸图像的增强，以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人脸位置端正的人脸图像；图像增强是为了改善人脸图像的质量，不仅在视觉上更加清晰图像，而且使图像更利于计算机的处理与识别。归一化工作的目标是取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像[4]。

几何规范化

由于图像在提取过程中易受到光照、表情、姿态等扰动的影响,因此在识别之前需要对图像做归一化的预处理[4],通常以眼睛坐标为基准点,通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换对人脸图像进行归一化。因为人脸虽然是柔性的三维曲面,同一人脸因表情变化会有差异,但相对而言人的两眼之间的距离变化不会很大,因此双眼的位置及眼距,就成为人脸图像归一化的依据。

定位眼睛到预定坐标,将图像缩放至固定大小。通过平移、旋转、缩放等几何仿射变换,可以对人脸图像做几何规范化处理,仿射变换的表达式为:

]100][1,,[]1,,[3231

22

211211

a a a a a a v u y x = (2-1) 其中(u,v)表示输入图像中像素的坐标(x,y)表示输出图像中像素的坐标。将上式展开可得

322212312111u a x a v a u a y a v a ++=++=

(2-2)

平移变换就是给图像中的所有点的坐标都加上u ∆和v ∆ ,其变换表达式为

]1

u 0100

01][1,,[]1,,[v v u y x ∆∆=

(2-3)

将图像中的所有点相对于坐标原点逆时针旋转θ角的变换表达式为

]1

00

0cos sin 0sin cos ][1,,[]1,,[θθ

θθ

-=v u y x (2-4) 缩放变换既是将图像按给定的比例r 放大或缩小,当1>r 时图像被放大,当10<

]1

00000

0r ][1,,[]1,,[r v u y x =

(2-5)

本论文在对人脸图像特征提取之前，首先对所有的图像进行几何规范化，将两个人眼的位置固定在同一位置上，结果如图,图所示。

图几何规范化之前的人脸图像

图几何规范化后的人脸图像

灰度级插值

图像经过空间变换后,变换后的空间中各像素的灰度值应该等于变换前图像对应位置的像素值。但实际情况中,图像经过几何变换后,某些像素会挤压在一起或者分散开来,使得变换后图像的一些像素对应于变换前图像上非整数坐标的位置,为此需要通过插值求出这些像素的灰度值,通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值。