[发明专利]一种面向识别的远距离人脸图像增强方法

摘要

本发明公开了一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，属于图像处理和人脸识别技术领域。本发明利用聚类算法将图像分块，对每一个图像块做基于伽马变换和对数变换相结合的非线性变换，从而增加图像的局部对比度，消除光照对图像的影响，恢复因距离因素丢失的高频分量，进而较好的恢复人脸图像细节信息。本发明方法利用图像非线性变换克服了光照和距离对图像质量的影响，当应用到人脸识别处理时，可以利用卷积神经网络进行稳健特征提取，然后计算特征的相似度进行识别，较大程度上提高了远距离人脸识别准确率。

主权项

一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，其特征在于，包括下列步骤：输入待识别图像I并进行平滑线性空间滤波处理；利用k‑means聚类算法将滤波后的图像I分为两个图像块：面部IF和背景IB，其中背景IB包括头发；分别计算面部IF和背景IB的像素的最大值和最小值，分别表示为分别对图像块面部IF和背景IB进行非线性变换处理：IF1(x,y)=minIF+(maxIF-minIF)×((IF(x,y)-minIF)/(maxIF-minIF))γ]]>IB1(x,y)=minIB+(maxIB-minIB)×((IB(x,y)-minIB)/(maxIB-minIB))γ]]>其中，γ表示伽马变换系数；对图像块IF1(x,y)、IB1(x,y)进行像素级融合，得到图像Io，再将图像Io变换到对数域，得到图像Io1：Io1＝log(Io)‑log(Io*F)，其中高斯滤波器(x,y)表示像素点坐标，e表示自然底数，σ表示标准差；将图像Io1从对数域变换到空域，表示为图像Io2；对图像Io2进行像素归一化处理，得到图像Io3：Io3＝(Io2‑min)×255/(max‑min)，其中max、min分别表示图像Io2的像素最大值和最小值。