[发明专利]基于多尺度各向异性扩散的人脸光照不变图像的获取方法

摘要

本发明是一种基于多尺度各向异性扩散算法的人脸光照不变特征图像的获取方法。属于图像处理技术领域。本发明基于朗伯凸表面模型将人脸图像分解为小尺度特征图像和大尺度特征图像。其中小尺度特征图像可视为一种较为理想的人脸光照不变特征图像。核心是通过引入新的区间不一致描述子，增强各向异性扩散算法对低频域图像的边缘保持能力，从而大大削弱算法的图像光晕效应；同时提出一种新的传递系数，降低由边缘锐化带来的噪声；引入一种各向异性扩散约束，使方法更加适合于处理人脸图像中的光照问题。实验表明即使在极其恶劣的光照条件下本发明也能获得很好的处理效果，并可有效地提高人脸识别或人脸认证对光照条件变化的鲁棒性。

主权项

1.一种基于多尺度各向异性扩散的人脸光照不变图像的获取方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：(1)对给定的受光照污染的人脸灰度图像I，计算任意像素点的空间梯度以及新的区间不一致描述子(2)根据步骤(1)所得到的结果计算扩散传递系数α(x，y)和β(x，y)；(3)利用步骤(1)、(2)所得结果构建新的各向异性扩散迭代方程式，对输入人脸灰度图像进行迭代计算直至迭代次数达到最大迭代次数T，得到的图像I^(t+1)为大尺度特征图像S；(4)根据商图像理论并结合步骤(3)所得的大尺度特征图像对输入的人脸灰度图像进行处理，得到人脸光照不变特征图像ρ。