专利名称：一种消除人脸图像光照不均的处理方法
一种消除人脸图像光照不均的处理方法
豕抆不
本发明涉及一种数字图像预处理方法，特别是一种消除人脸图像 光照不均的处理方法。
背景技术：
目前，人脸识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点，它 涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、机器学习等多个学科领域。 人脸识别和认证技术在国家安全、公安系统和城市的公共安全等方面 有着十分重要的应用前景。但光照变化降低了人脸识别率，是制约人 脸识别技术的瓶颈之一。如何有效地对人脸图像进行光照纠正，减小 光照的影响，是将人脸识别应用于实际中的一个至关重要的问题。
局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)是一种不带参数 的图像局部纹理描述符，对图像平移、缩放或像素值取对数等单调变 换具有不变性，因此，LBP对人脸图像上光照的变化不敏感。但在面 对复杂光照条件下的人脸图像时，该方法也存在如下不足
(l)产生"白斑"现像人脸图像是人脸反射率和人脸外形，以
及光照三者的共同结果，在人脸图像中，额头、脸颊等肤色区域的反 射率比较接近，髙光和过亮、过暗、阴影等情况下，可能导致一片区
域的像素灰度值相等。这样的一片区域经过LBP算子处理后的值恒为 255，会出现整块"白斑"的现像，而这种"白斑"是不包含有用信
5息的。
(2)对图像噪声过于敏感LBP算子计算中的二值化过程，是
利用中心像素点的值作为阈值来与邻域像素点的值进行比较完成的， 由于该阈值直接依赖于中心像素点的值，所以对中心像素点灰度值的
变化非常敏感，在图像噪声较严重时，计算出的LBP值会产生很大的 误差。
(3)对图像纹理描述不够充分只能表现近邻半径W-2时的图像 纹理信息。
如何改进基于LBP算法进行人脸图像光照预处理方法，并消除光 照偏差带来的影响，提高人脸图像识别率的光照预处理算法和处理方 法，成为数字图像中需要解决的问题。
发明内容
为了解决现有技术的缺点和不足，本发明提出一种改进人脸图像
光照不均的预处理方法，本发明解决其技术问题所采用的方法是该
方法是在计算机和配套的图像处理软件支持下实现的，实现的步骤包
括在CPU调控、主控程序管理下的图像处理模块及LBP算法软件运行 支持，图像处理程序依据LBP算法，对图像中的像素点的灰度值及其 临域内等间距分布像素点的灰度值进行的编码计算，得出图像单尺度 局部二值算子集，再转换输出形成人脸图像，其特征在于消除人脸
图像因光照不均形成缺陷的处理方法是按照以下步骤实现的-①将已拍摄的图像信息输入到处理图像的计算机中，在图像处
理软件的支持下得到组成图像各像素点灰度值Vc的数据集合，图像处理程序依据LBP算法，求出各个像素点以及该象素点与周围区域内 像素点的灰度算术平均值Mc的集合，将各像素点以及对应的Mc值分 别编码并转存于中间寄存器中的指定区域，设定调节系数a的取值范 围为l《d《2，分别调取中间存储器中的各个象素点对应的Mc值 按照Mcx a -Mc运算后重新赋值，然后用重新赋值的Mc与对应象素点 的原灰度值Vc比对，当该点像素灰度值Vc小于McX (2-a)时，将 对应阈值T设置为McX (2-a)，当该像素点灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a时，将对应阈值T设置为Vc，将调整后的阈值T 存储在中间存储器特定的区域内中，
@对各个像素点采用3><3和5><5的两种精度的矩形邻域划界，对 中心像素点及两种划界方法下的周围等距的8个采样点灰度值进行
分别计算，算出中心像素点的不同灰度值Vc， 3X3和Vc， 5X5将得到的
两组数据值进行无权重叠加方法进行融合得到中心像素迭加灰度值 Vc+，存储在中间存储器特定的区域内，
@设定了像素点尺度值满足条件^+ (x,y) 二510时，该像素点
为一个"白斑"组成点的融合编码，并记为Voh (x,y) 5K)，根据调整
后的像素点灰度值的数值范围，将图像像素点集合进行分类，将阈值 接近的像素点区域划分同一类别赋于规范化的标识码，得到的每个子 集对应各个区域内部的像素点，以及相邻区域的像素点都具有相同的 属性，对带有白斑像素点的区域也附加相应标志码，并将该信息数据 存储在中间存储器内，
对带有标志符的白斑区域内的像素点的编码值参照独立的存5K)进行比对调整，利用白斑像素点关于人 脸图像中心线对称像素点灰度值替代该白斑像素点的灰度值，对于非 正面的人脸图像中的像素点，采用与白斑像素点邻接的非突变像素点 编码值进行替代的方法，
⑤将以上步骤处理后的象素点进行均值方差归一化的方法处 理，将￥(:+ (x，y)灰度值转化到0-255的灰度级范围内，并将该组像 素点集合重新编码并发送到图像处理模块中，对原始组成图像各像素 点灰度值Vc的数据集合进行更新、存储，按照更新数据还原成最终 人脸图像，输出到终端显示器上。
实现操作的步骤4中CPU控制芯片对白斑的像素点编码值通过 其中心对称点值替换的过程中，对特殊的疤痕、胎记在人脸形成边界 明显的灰度级变化几何图形，对该图形内的像素点进行特征标记操 作，该区域内像素点集合处理中跳过步骤④，保留其像素点的特征属 性值。
本发明的有益效果是，消除了光照变化对人脸识别的影响，对图 像中噪点进行调整和修改，有效地改善人脸识别对光照的鲁棒性，以 达到高识别率的人脸图像的光照预处理方法。
附图l本发明采用的矩形邻域范围和像素点采样方式图。 附图2本发明的光照预处理过程图。
附图3本发明的方法在不同光照条件下的人脸图像预处理效果图。
具体实施例方式
参看附图2实现人脸图像光照预处理方法是按照以下步骤实现
的
在计算机和配套的图像处理软件支持下，实现的步骤包括在CPU 调控、主控程序管理下的图像处理模块及LBP算法软件运行支持，图 像处理程序依据LBP算法，对图像中的像素点的灰度值及其临域内等 间距分布像素点的灰度值进行的编码计算，得出图像单尺度局部二值 算子集，再转换输出形成人脸图像，其特征在于消除人脸图像因光 照不均形成缺陷的处理方法是按照以下步骤实现的
①将已拍摄的图像信息输入到处理图像的计算机中，在图像处 理软件的支持下得到组成图像各像素点灰度值Vc的数据集合，图像 处理程序依据LBP算法，求出各个像素点以及该象素点与周围区域内 像素点的灰度算术平均值Mc的集合，将各像素点以及对应的Mc值分 别编码并转存于中间寄存器中的指定区域，设定调节系数a的取值范 围为l《a《2，分别调取中间存储器中的各个象素点对应的Mc值 按照Mcx a =Mc运算后重新赋值，然后用重新赋值的Mc与对应象素点 的原灰度值Vc比对，当该点像素灰度值Vc小于Mcx (2-a)时，将 对应阈值T设置为McX (2-a),当该像素点灰度值Vc大于McX (2-a )但小于Mcx a时，将对应阈值T设置为Vc，将调整后的阈值T 存储在中间存储器特定的区域内中，并给CPU控制芯片反馈操作结束 代码，通过比较中心像素点和周围八个像素点的灰度均值来适当调节 阈值，减小图像噪声造成的干扰； 对各个像素点采用3><3和5><5的两种精度的矩形邻域划界，对
中心像素点及两种划界方法下的周围等距的8个釆样点灰度值进行
分别计算，算出中心像素点的不同灰度值Vc, 3X3和Vc, 5X5将得到的 两组数据值进行无权重叠加方法进行融合得到中心像素迭加灰度值 Vc+，融合的算法描述为
Vc+ = Vc， 3X3 + Vc， 5X5 由此得到的融合后的中心像素点尺度值存储在中间存储器特定 的区域内，使图像中像素点的值更接近像素点实际的灰度参数值，同
时反馈给CPU控制芯片操作结束代码；
③由于人脸可以近似为朗伯凸平面，只有光照的低频部分对朗 伯反射有影响，可以认为，在局部范围内，光照在人脸表面上变化缓 慢并且可以认为人脸关于中心线对称的图像，设定了像素点尺度值满 足条件￥(:+ (x，y) 二510时，该像素点为一个"白斑"组成点的融合
编码，并记为VC+ (x,y) 51Q，采用的算法为
Vc+ (X， Y) 510 = Vc (X, W-Y—1) if Vc (X, W—Y-1) #510
Vc (X， Y—1) if Vc (X， W-Y—1) =510andY>0
Vc (X-1， Y) if Vc (X， W-Y-1) =510andY=0,X>0
其中对于大小为HXW的人脸图像，中心线是指坐标是M (Xi， W)， i
是由0， 1……H-1所组成的平分线，X、 Y是像素点的坐标值，判断 Vc (X， W-Y-1)的像素点灰度值不等于510时，则执行Vc (X， W-Y-1) 灰度值替换^+ (X， Y)训灰度值操作，实现了白斑点关于中心线对 称像素灰度值的替换调整，判断Vc (X， W-Y-1)像素点灰度值等于 510时，并且Y大于零时，将Vc (X， Y-1)编码值赋值给Vo (X， Y) 510,判断Vc (X， W-Y-1)像素点编码值等于510时，并且Y等于零、X大于零时，将Vc (X-1， Y)灰度值赋值给Vo (X， Y) 51(),实现像素点 关于中心线同侧像素临接点灰度值的替换和调节,根据调整后的像素 点灰度值范围，将图像像素点集合迸行分类，将阈值接近的像素点区 域划分同一类别并赋于规范化的标识码，得到的每个子集对应各个区 域内部的像素点，以及相邻区域的像素点都具有相同的属性，对带有 白斑像素点的区域也附加相应标志码，并将该信息数据存储在中间存 储器内；
④ 对带有标志符的白斑区域内的像素点的编码值参照独立的存
储单元中设定的^+ (x,y) 5U)进行比对调整，利用白斑像素点关于人
脸图像中心线对称像素点灰度值替代该白斑像素点的灰度值，对于非 正面的人脸图像中的像素点，采用与白斑像素点邻接的非突变像素点
编码值进行替代的方法；
⑤ 将以上步骤处理后的象素点进行均值方差归一化的方法处理， 将^+ (x，y)灰度值转化到0-255的灰度级范围内，并将该组像素点 集合重新编码并发送到图像处理模块中，对原始组成图像各像素点灰 度值Vc的数据集合进行更新、存储，按照更新数据还原成最终人脸 图像，输出到终端显示器上。
图2中是将原始图像按照本发明的步骤1和2的阈值调整后，使 人脸右侧较暗的区域也被清晰的表现出来，再按照本发明的步骤3和 4实现了人脸图像中脑门上的白斑区域的消除，使图像更接近于人脸 的真实图像，改进了光照不均对人脸成像的影响，提高人脸的识别率。
图3中第一行为同一个人在不同光照下的原始图像，第二行为本发明的方法处理后对应的人脸预处理图像。通过附图中多幅不同光照 条件下的人脸图像预处理效果图展示的实验结果，可以看出本发明所 提出的方法可以消除光照变化对人脸识别的影响，有效地改善人脸识 别对光照的鲁棒性，以达到高识别率。
权利要求
1.一种消除人脸图像光照不均的处理方法，该方法是在计算机和配套的图像处理软件支持下实现的，实现的步骤包括在CPU调控、主控程序管理下的图像处理模块及LBP算法软件运行支持，图像处理程序依据LBP算法，对图像中的像素点的灰度值及其临域内等间距分布像素点的灰度值进行的编码计算，得出图像单尺度局部二值算子集，再转换输出形成人脸图像，其特征在于消除人脸图像因光照不均形成缺陷的处理方法是按照以下步骤实现的①将已拍摄的图像信息输入到处理图像的计算机中，在图像处理软件的支持下得到组成图像各像素点灰度值VC的数据集合，图像处理程序依据LBP算法，求出各个像素点以及该象素点与周围区域内像素点的灰度算术平均值MC的集合，将各像素点以及对应的MC值分别编码并转存于中间寄存器中的指定区域，设定调节系数α的取值范围为1≤α≤2，分别调取中间存储器中的各个象素点对应的MC值按照MC×α＝MC运算后重新赋值，然后用重新赋值的MC与对应象素点的原灰度值Vc比对，当该点像素灰度值Vc小于MC×(2-α)时，将对应阈值T设置为MC×(2-α)，当该像素点灰度值Vc大于MC×(2-α)但小于MC×α时，将对应阈值T设置为Vc，将调整后的阈值T存储在中间存储器特定的区域内中；②对各个像素点采用3×3和5×5的两种精度的矩形邻域划界，对中心像素点及两种划界方法下的周围等距的8个采样点灰度值进行分别计算，算出中心像素点的不同灰度值Vc，3×3和Vc，5×5将得到的两组数据值进行无权重叠加方法进行融合得到中心像素迭加灰度值VC+，存储在中间存储器特定的区域内；③设定了像素点尺度值满足条件VC+(x，y)＝510时，该像素点为一个“白斑”组成点的融合编码，并记为VC+(x，y)510，根据调整后的像素点灰度值的数值范围，将图像像素点集合进行分类，将阈值接近的像素点区域划分同一类别赋于规范化的标识码，得到的每个子集对应各个区域内部的像素点，以及相邻区域的像素点都具有相同的属性，对带有白斑像素点的区域也附加相应标志码，并将该信息数据存储在中间存储器内；④对带有标志符的白斑区域内的像素点的编码值参照独立的存储单元中设定的VC+(x，y)510进行比对调整，利用白斑像素点关于人脸图像中心线对称像素点灰度值替代该白斑像素点的灰度值，对于非正面的人脸图像中的像素点，采用与白斑像素点邻接的非突变像素点编码值进行替代的方法；⑤将以上步骤处理后的象素点进行均值方差归一化的方法处理，将VC+(x，y)灰度值转化到0-255的灰度级范围内，并将该组像素点集合重新编码并发送到图像处理模块中，对原始组成图像各像素点灰度值VC的数据集合进行更新、存储，按照更新数据还原成最终人脸图像，输出到终端显示器上。
2.根据权利要求1所述的消除人脸图像光照不均的处理方法， 其特征在于所述的步骤4中CPU控制芯片对白斑的像素点编码值通过其中心对称点值替换的过程中，对特殊的疤痕、胎记在人脸形成边 界明显的灰度级变化几何图形，对该图形内的像素点进行特征标记操 作，该区域内像素点集合处理中跳过步骤④。
全文摘要
一种消除人脸图像光照不均的处理方法，解决了光照不均影响人脸识别率的缺点，采用的技术方案是在计算机和配套的图像处理软件支持下，通过对像素点灰度值进行预处理，调节图像阈值，算出图像像素点的规定临域距阵3×3和5×5的尺度值，将其进行无权重叠加融合，利用中心线对称修改替换白斑区域的像素点的灰度值，最后对修改后的图像像素点集合进行均值方差归一化计算，将像素点的灰度值转化到
的灰度级范围内，形成人脸图像并显示或输出。本发明消除了光照变化对人脸识别的影响，有效地改善人脸识别对光照的鲁棒性，以达到高识别率。
文档编号G06K9/00GK101620667SQ20081006779
公开日2010年1月6日 申请日期2008年7月3日 优先权日2008年7月3日
发明者江国星, 高汉平 申请人:深圳市康贝尔智能技术有限公司