[发明专利]在不同尺度特征图像上进行人脸光照规一化的方法

权利要求书

1、在不同尺度特征图像上进行人脸光照规一化的方法，其特征在于，它的步骤包括：

1)对输入的人脸灰度图像进行对齐裁剪处理，分为三步进行：

(1)对每张人脸图像，先检测定位该人脸的三个特征点：两只眼睛的瞳孔中心点和嘴巴的中心点；

(2)通过旋转使得每张人脸的两只眼睛处于水平位置；

(3)运用双插值算法拉伸图像，使得这三个特征点位于图像的固定位置，最后将图像裁剪为统一大小；

2)用LTV模型对人脸图像进行分解：对每张裁剪对齐后的人脸图像I，对其进行对数变换

f(x，y)＝logI(x，y)    (1)，

求解以下变分模型：

u=argminu∫|▿u|+λ||f-u||L1dx---(2)]]>

以及

v＝f-u    (3)，

此时得到人脸的大尺度特征图像S和小尺度特征图像ρ：

S＝exp(u)，ρ＝exp(v)    (4)；

3)对小尺度特征图像ρ进行带阈值的最小值滤波；

4)在对数域去掉大尺度特征图像的若干低频离散余弦变换(DCT)系数：即对u进行DCT，记DCT系数为C(α，β)，α＝0，1，…，M，β＝0，1，…，N，其中M、N为人脸图像的长和宽，然后将频域原点周围n²个DCT系数设置为0，

C(α，β)＝0，α＝0，1，…，n，β＝0，1，…，n    (5)，

通过反DCT变换得到，最后进行指数变换获取光照规一化后的大尺度特征图像S_norm：

Smorm(x,y)=expu^(x,y)---(6);]]>

5)合成光照规一化后的人脸图像：

I_norm(x，y)＝ρ′(x，y)S_norm(x，y)    (7)。

2、根据权利要求1所述的在不同尺度特征图像上进行人脸光照规一化的方法，其特征在于所述步骤1)中的第(3)步中的统一大小具体为100×100象素大小。

3、根据权利要求1所述的在不同尺度特征图像上进行人脸光照规一化的方法，其特征在于，所述步骤3)采用的是3×3的滤波窗口对ρ进行最小值滤波，即如果当前窗口中心点的灰度值大于指定阈值，则取当前窗口的最小灰度值代替中心象素的灰度值。