【正文】 ColorG=*(lpData + lOffset+1)?？梢?，a被映射為c，b被映射為d。將圖像灰度進行線性擴展，常能顯著地改善圖像的外觀。 *(lpData+lOffset+2) = colorb。 *(lpData+lOffset+1) = colorb。 //得到藍色分量 *(lpData+lOffset) = colorb。iheight。Invalidate()。整幅圖像的其他像素點的色彩值也都按這一調(diào)整尺度進行交換。下面將對本設(shè)計解決各圖像點處理模塊運用進行到的理論和編程實現(xiàn)進行詳細(xì)講述。點運算可以按照預(yù)定的方式改變一幅圖的灰度直方圖。結(jié)束退出輸出輸入 第二節(jié) 圖像處理詳細(xì)設(shè)計一 位圖詳細(xì)設(shè)計1 設(shè)備無關(guān)位圖（DIB）VC++沒有提供使用十分方便的DIB繪制方法，只好自己去創(chuàng)建一個實用的DIB類了。對圖片進行光線補償、將圖片變成灰色、實現(xiàn)圖片對比度增強，二值化變換等一系列預(yù)處理。如果庫存中沒有，則給出提示是否對存庫作為樣本。特征提取模塊特征提取按以下4個步驟進行：（1）、提取兩只眼睛的距離（2）、眼睛的傾角度（3）、眼睛、嘴巴的重心（4）、用一個矩形標(biāo)出每一個特征在特征提取完之后將會得到相應(yīng)的特征值以便存入后臺數(shù)據(jù)庫。二值化[7]二值化的目的是將采集獲得的多層次灰度圖像處理成二值圖像，以便于分析理解和識別并減少計算量。對比度增強[6]對比度增強，就是對圖像的進一步處理，將對比度再一次拉開。平滑可以降低圖像的視覺噪聲，同時出去圖像中的高頻部分后，那些本來不明顯的低頻成分更容易識別。YcrCB色彩空間是以演播室質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為目標(biāo)的CC601編碼方案中采用的彩色表示模型。該模塊中的子模塊有如下5個，下面對它們進行概述： 下面介紹系統(tǒng)中的各模塊的功能及算法：圖像獲取模塊該模塊主要是從攝像頭拍照后進行獲取圖片，也可以從圖片庫中獲取，獲取后的圖片可以在軟件的界面中顯示出來以便進行識別。（式1）但是如果平滑不當(dāng)，就會使圖像本身的細(xì)節(jié)如邊界輪廓、線條等變的模糊不清，為了既平滑掉噪聲有盡量保持圖像細(xì)節(jié)，本系統(tǒng)采用高斯平滑。四 算法選擇分析本文主要研究的對象是圖像預(yù)處理模塊，該模塊分為光線補償、圖像灰度化、高斯平滑、圖像對比度增強、均衡直方圖，每個小模塊的實現(xiàn)都有許多相應(yīng)的算法。三 開發(fā)工具選擇本次設(shè)計所用的開發(fā)工具是Microsoft Visual C++ 。應(yīng)用程序便于擴展和維護，易于技術(shù)的更新。（2）、軟件環(huán)境可以運行在微軟公司近年來所出的各種操作系統(tǒng)。② 配備符合ANSI/ISO標(biāo)準(zhǔn)的高級程序設(shè)計語言處理軟件。識別功能：該模塊是將從圖片中提取的特征值和后臺數(shù)據(jù)庫中的值進行比較來完成識別功能。因此本設(shè)計中所要完成的主要功能如下所述：圖像獲取功能：該模塊主要是從攝像頭拍照后進行獲取圖片，也可以從圖片庫中獲取，獲取后的圖片可以在軟件的界面中顯示出來以便進行識別。另還裝有攝像頭可進行隨機拍照和識別。灰度均衡：灰度變換后，就要進行灰度均衡，可以根據(jù)灰度分布來進行灰度均衡。圖像的亮度變化，由于圖像的亮度在不同環(huán)境的當(dāng)中，必然受到不同光線的影響，圖像就變得太暗或太亮，我們就要對它的亮度進行調(diào)整，主要采取的措施是對圖像進行光線補償。第一節(jié) 可行性分析在開發(fā)該人臉識別軟件之前，我們查詢了前人所寫過的諸多論文以及源程序，在開發(fā)之時，結(jié)合了資料中的算法并揉進了自己的一些思想，使程序可以對人臉圖片進行簡易識別。鑒定委員會認(rèn)為，該項技術(shù)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平和國際先進水平。這對于人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不同時期拍攝的，使用的照相機不一樣。在機場開展的測試中，系統(tǒng)發(fā)出的錯誤警報太多，國外的一些高校（卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）為首，麻省理工大學(xué)（Massachusetts Institute of Technology ）等，英國的雷丁大學(xué)（University of Reading））和公司（Visionics 公司Facelt 人臉識別系統(tǒng)、Viiage 的FaceFINDER 身份驗證系統(tǒng)、Lau Tech 公司Hunter系統(tǒng)、德國的BioID 系統(tǒng)等）的工程研究工作也主要放在公安、刑事方面，在考試驗證系統(tǒng)的實現(xiàn)方面深入研究并不多。美國陸軍實驗室也是利用vc++開發(fā)，通過軟件實現(xiàn)的，并且FAR為49%。而計算機對使用者身份確認(rèn)的最直接的應(yīng)用就是基于特定使用者的環(huán)境設(shè)置：如使用者的個性化工作環(huán)境，信息的共享和隱私保護等等。實驗表明，本算法對于人臉大小、姿態(tài)和光照的變化，都有較強的適應(yīng)能力，但在眼部陰影較重的情況下，會出現(xiàn)定位不準(zhǔn)?！　⊙劬κ敲娌孔钪匾奶卣?，它們的精確定位是識別的關(guān)鍵?！?可變形模板的主要思想是根據(jù)待檢測人臉特征的先驗的形狀信息，定義一個參數(shù)描述的形狀模型，該模型的參數(shù)反映了對應(yīng)特征形狀的可變部分，如位置、大小、角度等，它們最終通過模型與圖像的邊緣、峰、谷和灰度分布特性的動態(tài)地交互適應(yīng)來得以修正。如今，雖然在這方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在實用應(yīng)用中仍面臨著很嚴(yán)峻的問題,因為人臉五官的分布是非常相似的，而且人臉本身又是一個柔性物體，表情、姿態(tài)或發(fā)型、化妝的千變?nèi)f化都給正確識別帶來了相當(dāng)大的麻煩。在國外，人臉識別技術(shù)早已被大量使用在國家重要部門以及軍警等安防部門。目前，微電子和視覺系統(tǒng)方面取得的新進展，使該領(lǐng)域中高性能自動識別技術(shù)的實現(xiàn)代價降低到了可以接受的程度。本軟件主要用到的圖像處理技術(shù)是：光線補償、高斯平滑和二值化。本文提出了基于24位彩色圖像對人臉進行識別的方法，介紹的主要內(nèi)容是圖像處理，它在整個軟件中占有極其重要的地位，圖像處理的好壞直接影響著定位和識別的準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞：人臉識別；光線補償；高斯平滑；對比度增強AbstractFace recognition is a plex and difficult problem that is important for surveillance and security, telemunications, digital libraries , video meeting, and humanputer intelligent interactions. The paper introduced the method of face recognition that based on the 24 bit multicolor image, Main content that the paper introduced is the picture treatment, It occupies the extremely important position in the whole software, the quality of picture process directly influenced the accuracy rate of localization and discerning. The picture process technology that the software mainly used included : light pensating、gauss smooth and twain value method. before discerning, we pensated the light for image, then we could obtain the possible face area through the plexion, finally, the system could depend on the symmetry of eyes to make sure whether it is the face of people, at the same time, the system could eliminate noises through the method that named gauss smoothness, then we used twain value method to deal with picture，the method got the threshold value in face area . After dealing with picture , the following operations are localization、draw characteristic value 、discerning and so on . After testing, we made true that the picture pretreatment modal has get the better effect in the process of dealing with picture, and improve the exactness rate of localization and discerning.key word: Face recognition； light pensating； gauss smooth；contrast enhancing目錄第一章 緒論第一節(jié) 課題背景 一 課題的來源1二 人臉識別技術(shù)的研究意義1第二節(jié) 人臉識別技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展概況3一 國外發(fā)展概況 2二 國內(nèi)發(fā)展概況4第二章 系統(tǒng)的需求分析和方案選擇5第一節(jié) 可行性分析5一 技術(shù)可行性分析5二 操作可行性分析5第二節(jié) 需求分析6一 應(yīng)用程序的功能需求分析6 二 開發(fā)環(huán)境的需求分析7三 運行環(huán)境的需求分析7第三節(jié) 預(yù)處理方案選擇7一 設(shè)計方案原則的選擇7二 圖像文件格式選擇8三 開發(fā)工具選擇8四 算法選擇分析8第三章 系統(tǒng)的概要設(shè)計9第一節(jié) 各模塊功能簡介9第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計