數(shù)字圖像處理課程設計--人臉檢測-預覽頁
【正文】 抑制圖像中的噪聲。例如若窗口長度為5，窗口中像素的灰度值為80、90、200、1120，則中值為110，因為按小到大（或大到?。┡判蚝螅谌坏闹凳?10。因此中值濾波在某些情況下抑制噪聲，而在另一些情況下卻會抑制信號。中值濾波器最先被應用于一維信號的處理中，后來被人們引用到二維圖像的處理中來。由于它不是簡單的取均值，所以產生的模糊比較少。邊緣是位于兩個區(qū)域的邊界線上的連續(xù)像素集合，一般而言，當人們看到有邊緣物體時，首先感覺到的便是邊緣，灰度或結構等信息的突變處稱為邊緣。對于一個33的區(qū)域，經驗上推薦最多的形式如下為： (a):(a)(a) 原圖像灰度 (b) 拉普拉斯銳化后圖像的灰度圖 拉普拉斯銳化前后圖像的灰度圖 特征對比通過與庫存中的特征向量進行比較，找出與特征最相近的參數(shù)，再對該參數(shù)進一步分析。3 實驗結果及分析本實驗主要由圖像預處理、特征提取、特征對比三個部分組成。對人臉的區(qū)域進行了準確定位，成功地提取出了人臉的特征，并與庫存中的圖像進行了對比。4 參考文獻[1]夏德深,[M].江蘇:東南大學出版社,1997，2136[2]++技術實現(xiàn)[M].北京:清華大學出版社,2005,5568[3]何斌等. Visual C++ 數(shù)字圖像處理[M].北京:人民郵電出版社,2001,4648 [4][M].北京:清華大學出版社,2013,145148[5] C++數(shù)字圖像實用工程案例精選[M].北京:人民郵電出版社,2004,167200 附錄：主要程序10
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