[发明专利]一种人脸识别的图像预处理方法、装置

权利要求书

1.一种人脸识别的图像预处理方法，其特征在于，所述方法包括：

颜色分量拆分步骤，将人脸RGB图像的三个不同的色彩通道进行分离，获取R分量图像、G分量图像、B分量图像，以及获取所述R分量图像、G分量图像、B分量图像分别对应的R低频分量图像、R高频分量图像，G低频分量图像、G高频分量图像，B低频分量图像、B高频分量图像；

低频优化步骤，对所述R低频分量图像、G低频分量图像、B低频分量图像分别执行低频抑制，获取所述R低频分量图像、G低频分量图像、B低频分量图像分别对应的R分量低频抑制图像、G分量低频抑制图像、B分量低频抑制图像；

高频优化步骤，对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强；

生成步骤，基于所述R分量低频抑制图像、G分量低频抑制图像、B分量低频抑制图像，合成所述预处理人脸图像。

2.根据权利要求1所述的人脸识别的图像预处理方法，其特征在于，所述高频优化步骤，对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强，包括：

获取入射光参数，并分别对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强；

所述入射光参数r₀设置为常量K/图像的平均灰度值；

3.根据权利要求2所述的人脸识别的图像预处理方法，其特征在于，所述对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强，包括：

基于入射光参数r₀分别与所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像分进行乘积，获取相应的R高频分量增强图像、G高频分量增强图像、B高频分量增强图像。

4.根据权利要求3所述的人脸识别的图像预处理方法，其特征在于，所述生成步骤，基于所述R分量低频抑制图像、G分量低频抑制图像、B分量低频抑制图像，合成所述预处理人脸图像，包括：

基于所述R分量低频抑制图像、R高频分量增强图像，生成R分量优化图像；

基于所述G分量低频抑制图像、G高频分量增强图像，生成G分量优化图像；

基于所述B分量低频抑制图像、B高频分量增强图像，生成B分量优化图像；

基于所述R分量优化图像、G分量优化图像、B分量优化图像合成生成预处理人脸图像。

5.一种人脸识别的图像预处理装置，其特征在于，所述装置包括：

颜色分量拆分模块，将人脸RGB图像的三个不同的色彩通道进行分离，获取R分量图像、G分量图像、B分量图像，以及获取所述R分量图像、G分量图像、B分量图像分别对应的R低频分量图像、R高频分量图像，G低频分量图像、G高频分量图像，B低频分量图像、B高频分量图像；

低频优化模块，对所述R低频分量图像、G低频分量图像、B低频分量图像分别执行低频抑制，获取所述R低频分量图像、G低频分量图像、B低频分量图像分别对应的R分量低频抑制图像、G分量低频抑制图像、B分量低频抑制图像；

高频优化模块，对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强；

生成模块，基于所述R分量低频抑制图像、G分量低频抑制图像、B分量低频抑制图像，合成所述预处理人脸图像。

6.根据权利要求5所述的人脸识别的图像预处理装置，其特征在于，所述高频优化模块，包括：

获取入射光参数，并分别对所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像进行增强；

所述入射光参数r₀设置为常量K/图像的平均灰度值；

7.根据权利要求6所述的人脸识别的图像预处理装置，其特征在于，所述高频优化模块，还包括：

基于入射光参数r₀分别与所述R高频分量图像、G高频分量图像、B高频分量图像分进行乘积，获取相应的R高频分量增强图像、G高频分量增强图像、B高频分量增强图像。

8.根据权利要求7所述的人脸识别的图像预处理装置，其特征在于，所述生成模块，包括：

基于所述R分量低频抑制图像、R高频分量增强图像，生成R分量优化图像；

基于所述G分量低频抑制图像、G高频分量增强图像，生成G分量优化图像；

基于所述B分量低频抑制图像、B高频分量增强图像，生成B分量优化图像；

基于所述R分量优化图像、G分量优化图像、B分量优化图像合成生成预处理人脸图像。