[发明专利]人脸图像处理方法及其系统、计算机设备、可读存储介质

权利要求书

1.一种提取人脸图像特征的方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取人脸图像；

采用改进后的单尺度Retinex算法对所述人脸图像进行图像增强处理；其中，所述改进后的单尺度Retinex算法包括采用双边滤波器对图像进行滤波处理；

使用高斯-拉普拉斯(LoG)及归一化处理方式对进行图像增强处理后的图像进行边缘细节特征的提取。

2.根据权利要求1所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述采用双边滤波器对图像进行滤波处理如以下公式所示：

其中，f(x)为输入图像在像素点x处的亮度值，h(x)为输出图像在像素点x处的亮度值，c(ξ,x)为像素点ξ和像素点x之间的距离，s(f(ξ),f(x))为像素点ξ和像素点x之间的亮度相似度；

设c(ξ,x)和s(f(ξ),f(x))为高斯函数，即：

其中，d(ξ,x)表示像素点ξ和像素点x之间的欧式距离。

3.根据权利要求2所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述使用高斯-拉普拉斯(LoG)及归一化处理方式对进行图像增强处理后的图像进行边缘细节特征的提取包括：

使用高斯滤波器对进行图像增强处理后的图像作平滑处理；

使用Laplacian算子作对平滑处理后的图像进行卷积处理；

对卷积处理得到的图像矩阵进行归一化处理。

4.根据权利要求3所述的人脸图像处理方法，其特征在于，所述使用Laplacian算子作对平滑处理后的图像进行卷积处理如以下公式所示：

其中，h_l(x,y)为输出，g(x,y)为进行图像增强处理后的图像，*为卷积运算符，G(x,y)为高斯滤波器的滤波函数，为拉普拉斯算子；

则LoG算子为：

其中，σ为高斯函数的空间分布系数。

5.一种提取人脸图像特征的系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取人脸图像；

图像增强单元，用于采用改进后的单尺度Retinex算法对所述人脸图像进行图像增强处理；其中，所述改进后的单尺度Retinex算法包括采用双边滤波器对图像进行滤波处理；

特征提取单元，用于使用高斯-拉普拉斯(LoG)及归一化处理方式对进行图像增强处理后的图像进行边缘细节特征的提取。

6.根据权利要求5所述的提取人脸图像特征的系统，其特征在于，所述特征提取单元包括：

第一子模块，用于使用高斯滤波器对进行图像增强处理后的图像作平滑处理；

第二子模块，用于使用Laplacian算子作对平滑处理后的图像进行卷积处理；

第三子模块，用于对卷积处理得到的图像矩阵进行归一化处理。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至4中任一项所述人脸图像处理方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，以实现如权利要求1至4中任一项所述人脸图像处理方法的步骤。