基于红外图像的人头定位概要

理论基础和技术介绍
• 总结了数字图像处理与识别定位系统中用到的一 些基本的数字图像处理方法，主要包括图像增强、 图像分割检测以及形态学图像处理三部分。
• 本文结合红外图像人头定位的实际需要，对于图 像增强，主要介绍其中的灰度增强和阈值变换； 对于图像分割检测，主要介绍边缘检测和阈值分 割；对于形态学图像处理，主要对二值图像的膨 胀，腐蚀，以及一些基本的形态学算法加以阐述。
• 人脸自动识别系统包括两个主要环节(如上图所 示):首先从输入图像中进行人脸检测及定位，并 将人脸从背景中分割出来;其次，对归一化的人脸 图像进行特征提取和识别。 • 因为以上两步是相对独立的，由于第二步特征提 取与识别涉及面比较广，本文主要讨论的就是第 一步，人脸检测与定位，即人头定位。
• 红外图像用于人脸识别是上世纪九十年代才提出的 一种研究思路，其提出的背景是可见光图像人脸识 别存在一些固有的缺陷，如对光照、化妆、头的位 置敏感等，因而缺乏一定的鲁棒性。这些局限性， 正好又是红外图像人脸识别所能避免的。 • 由于红外热成像不受光源及目标着装颜色的影响,可 以在夜间、成像光线不足等情况下发现目标,在检测 人体目标时具有独特优势。与此同时，红外图像感 受和反映的是目标和背景自身向外界红外辐射能量 的差异，主要描述的是目标和背景的热辐射 。
（4）膨胀
• 采用4方向判断 的算法，可以提 取灰度图像中亮 度为255的部分， 初步定位人头， 并且连接脸部区 域由于人眼等特 殊部位造成的不 连续的块。
（5）腐蚀
• 同样采用4方向 判断的算法，这 里进行的腐蚀是 为了使非人脸区 域变小，恢复到 膨胀前的大小， 通过膨胀腐蚀， 实现图像的闭操 作。
基于红外图像的人头定位
• 指导老师：许开宇
• 答辩人：刘杰 • 专业：通信工程 • 学号：0320300053
论文研究背景和意义
• 人脸识别的研究已有很长的历史，尤其 是近年来，关于人脸识别的研究取得了 长足的进步。目前已研究的人脸识别系 统为两类，一是可见光图像的人脸识别， 另一种则是红外图像人脸识别。其中由 于可见光图像容易获得，因此可见光图 像人脸识别较为常见，而红外图像人脸 识别则研究得较少。
（6）去掉非人脸区域
• 由于图像中会存在 其它干扰，经过上 述步骤后会出现一 些离散的白色区域， 即非人脸区域，为 了不给以后的人脸 识别带来不必要的 麻烦，这里可以根 据非人脸区域面积 比较小的条件把它 们去掉。
（7）再次膨胀腐蚀 • 主要是为了得到人脸区域的像素点，方便 以后的研究和操作。算法可以参考（3）和 （4）流程。
（8）人脸区域定位
• 把人脸（人头） 的位置框起来实Biblioteka Baidu现定位。因为图 像处理的速度是 很慢的，通过人 头定位可以大大 减少以后人脸识 别的数据处理的 量。
实验结果分析
致谢
• 感谢许开宇老师几个月来的悉心指导！
• 感谢现场各位老师的莅临，敬请批评和指 正！
课题设计方案和流程
（1）图片载入
• 将红外灰度图 像文件（BMP 格式）读入内 存中。
（2）光线补偿
• 结合红外图像的 特点，把图片中 亮度最大的5% 的像素提取出来， 然后线性放大， 使得这些像素的 平均亮度达到 255.
（3）阈值变换
• 设定一个合适的 阈值，把红外灰 度图转化为二值 图像。但由于光 线补偿和下一步 的膨胀的性质可 直接跳过这一步， 该步骤只存在理 论意义。