[发明专利]基于变形高斯核函数的自适应强光人脸图像纹理恢复方法

说明书

本发明公开了一种基于变形高斯核函数的自适应强光人脸图像纹理恢复方法，概括为：1、首先提取图像中的人脸区域；2、利用自适应二值化技术将人脸图像分割为强光区与次强光区；3、针对图像中的强光区、次强光区、图像边界、强光区与次强光区的边缘，在高斯模板尺寸范围内，分析各部分纹理分布情况，并以此对高斯核函数进行变形；4、将变形后的高斯核函数与原始图像各部分进行卷积运算，求得光照分量，随后将之与原始图像通过对数变换，相减，逆对数变换操作得到初始的纹理恢复图像；5、如果原始图像是灰度图像，则进行增益/补偿操作，得到最终结果，如果是彩色图像，则进行颜色恢复和增益/补偿操作，得到最终结果。

技术领域

本发明涉及一种强光人脸图像纹理恢复方法，尤其是基于变形高斯核函数的自适应光照校正方法，属于机器视觉与图像处理领域。

背景技术

在人脸身份或情感识别过程中，许多客观存在的因素严重制约着该研究的发展，这些因素主要包括姿态变化，光照不均等。一些研究成果指出由于光照不均而导致图像纹理的变化比不同个体之间的差异更加明显，还有一些专家认为相比于姿态变化等干扰，光照变化更能左右人脸身份识别的结果。消除光照不均已经成为机器视觉与图像处理领域的热门研究课题，其研究方法大致可以归纳为三个方向：人脸建模、光照不变特征提取、光照均衡。人脸建模法假设具有同一姿态，不同光照方向的人脸图像构成一个低维的光照子空间，该方法旨在寻找光照分量在低维空间中的映射分量，从而确定光照分量，实现光照消除。不变特征提取法主要提取图像中对光照变化不敏感的特征，从而减弱或者消除光照不均对后期研究的消极影响。光照均衡法通过对图像进行光照处理，得到具有均匀光照的新图像。该方法不需要任何训练数据、三维人脸模型的先验知识及反射参数，其计算过程相对简单。所有这些优势使得光照均衡法成为当今光照处理研究的主流。

然而，现有光照均衡方法大都只考虑正常光照情况，对于强光条件下的人脸图像，所做研究并不深入，主要表现在以下三个方面：

(一)现有光照均衡方法均以图像“补光”为出发点，力求恢复图像中阴暗区域的纹理信息，探索“补光”算法与恢复强光条件下图像纹理的初衷背道而驰。

(二)在求取图像光照分量过程中，现有方法均无考虑图像的光照分布情况，简单地假设在模板匹配范围内光照分布是均匀的，这显然不符合实际情况。

(三)在强光条件下，人脸图像可划分为强光区与次强光区，现今主流方法并没有针对两区域分别进行“去光”处理。

由此看来，探索一种强光条件下人脸图像纹理恢复方法已显得尤为重要。本发明所提方法能够提取图像中不均匀的光照成分，还原图像的真实纹理信息，对后续人脸身份或情感识别的成败具有决定性作用。因此，提出基于变形高斯核函数的自适应强光人脸图像纹理恢复方法，具有实际应用价值和广阔市场前景。

发明内容

为了克服现有技术中对于强光条件下的人脸图像处理效果不佳的技术问题，本发明提出一种利用变形高斯核函数拟合图像光照成分，实现自适应的强光条件下人脸图像纹理恢复方法。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是：

一种基于变形高斯核函数的自适应强光人脸图像纹理恢复方法，包括以下步骤：

步骤1：提取强光图像中的人脸区域；