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正文內(nèi)容

本科畢業(yè)論文群體人臉檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)(編輯修改稿)

2025-07-21 19:47 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 意義的物體。在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中A和B是兩個集合,A被B腐蝕定義為:其中A是被腐蝕的集合,B稱為結(jié)構(gòu)元素,將結(jié)構(gòu)元素B相對于集合A進(jìn)行平移,只要平移后結(jié)構(gòu)元素都在集合A中,那么這些點都是A經(jīng)過B腐蝕后所得到的點。圖像經(jīng)過腐蝕后可以消除邊界點。如果結(jié)構(gòu)元素B選擇為3*3的矩陣,經(jīng)過腐蝕后可以使聯(lián)通區(qū)域的邊界向內(nèi)收縮一個像素。而小于結(jié)構(gòu)元素的聯(lián)通區(qū)域則會被去除,這樣經(jīng)過多次的腐蝕就可以把圖像中的絕大部分的噪聲去除。另外,當(dāng)結(jié)構(gòu)元素足夠大時,腐蝕操作可以將兩個相互之間有細(xì)小聯(lián)通的區(qū)域分開。腐蝕操作的模板卷積圖如下:腐蝕操作前集合圖如圖5 ,腐蝕的結(jié)構(gòu)元素圖如圖6所示,腐蝕操作后的集合圖如圖7所示。 圖5 腐蝕操作前集合圖 圖6腐蝕的結(jié)構(gòu)元素圖 圖7腐蝕操作后的集合圖 膨脹運算 膨脹是將與物體接觸的所有背景點合并到該物體中,使邊界向外部擴(kuò)張的過程??梢杂脕硖钛a(bǔ)物體中的空洞。在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中膨脹的定義為:A和B是兩個集合,A被B膨脹就是滿足下列集合關(guān)系的元素的集合: 其中A是被膨脹的集合,B是結(jié)構(gòu)元素。將B的反射進(jìn)行平移與A的交集不為空的元素的集合就是A被B膨脹的結(jié)果。膨脹操作是與腐蝕操作相對而言的,所以二值圖像經(jīng)過膨脹以后,可以消除聯(lián)通區(qū)域內(nèi)的非膚色噪點,使膚色區(qū)域更加連續(xù)。同理,如果使用3*3的結(jié)構(gòu)元素,膨脹操作可以使膚色區(qū)域向外擴(kuò)張一個像素。膨脹操作的模板卷積圖如下:膨脹操作前的集合圖如圖8所示,膨脹的結(jié)構(gòu)元素圖如圖9所示,膨脹操作后的集合圖如圖10所示。 圖8膨脹操作前的集合圖 圖9膨脹的結(jié)構(gòu)元素圖 圖10膨脹操作后的集合圖 開運算和閉運算先腐蝕后膨脹的過程稱為開運算。用來消除小物體、在纖細(xì)點處分離物體、平滑較大物體的邊界的同時并不明顯改變其面積。先膨脹后腐蝕的過程稱為閉運算。用來填充物體內(nèi)細(xì)小空洞、連接鄰近物體、平滑其邊界的同時并不明顯改變其面積。通常,由于噪聲的影響,圖象在閾值化后所得到邊界往往是很不平滑的,物體區(qū)域具有一些噪聲孔,背景區(qū)域上散布著一些小的噪聲物體。連續(xù)的開和閉運算可以有效地改善這種情況。有時需要經(jīng)過多次腐蝕之后再加上相同次數(shù)的膨脹或者多次膨脹加上相同次數(shù)的腐蝕,才可以產(chǎn)生比較好的效果。比如,經(jīng)過二值化以后的圖像可能存在數(shù)量巨大的膚色噪聲,這時通過選取適當(dāng)?shù)慕Y(jié)構(gòu)元素進(jìn)行開運算就可以消除膚色噪聲,而又不改變主要膚色區(qū)域的面積和形狀。反之,若二值圖像皮膚區(qū)域之間因外界因素而沒有相互連接,選擇閉運算可以連接主要膚色區(qū)域,使人臉區(qū)域更加明顯,為后期判斷創(chuàng)造有利條件。4. 群體人臉檢測系統(tǒng)的實現(xiàn) 光線補(bǔ)償考慮對圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償?shù)脑蚴悄w色的色彩信息很容易受圖像采集時的光線強(qiáng)度,采集設(shè)備的色彩偏差和清晰程度等諸多原因的影響。這樣會導(dǎo)致圖像的整體色彩向某一方向偏差,也就是會形成我們常說的色彩偏冷,色彩偏暖,照片發(fā)黃、偏藍(lán)等等的現(xiàn)象。而這些現(xiàn)象在圖像中很常見,因此進(jìn)行光線補(bǔ)償就顯得很有必要。光線補(bǔ)償?shù)木唧w做法是先將整幅圖像每個像素點的亮度從高到低進(jìn)行排列,取前5%的像素,將這些像素作為光線補(bǔ)償?shù)摹皡⒖及住?,同時將這5%的像素的RGB分量都設(shè)置成為255。然后,用前5%像素的亮度的平均值除以255就可以得到光線補(bǔ)償系數(shù)。最后掃描整幅圖像的每個像素,讓每個像素的RGB分量都乘以光線補(bǔ)償系數(shù),如果大于255,則將此分量的值設(shè)置成為255,否則,保持原來的值不變。經(jīng)過此處理就可以使整幅圖片的亮度進(jìn)行線性放大。開始但是不是每一副圖像都需要進(jìn)行光線補(bǔ)償,有的圖像亮度本來就很高,如果對亮度正常的圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償,效果會適得其反。它有可能會使顏色較淺的膚色變成白色,從而會造成圖像二值化的時候?qū)δw色區(qū)域的誤檢。因此,我們需要對光線補(bǔ)償系數(shù)設(shè)置一個閾值,如果計算出的光線補(bǔ)償系數(shù)小于此閾值,則不進(jìn)行光線補(bǔ)償。光線補(bǔ)償?shù)乃惴驁D如圖11所示:計算圖片的光線補(bǔ)償系數(shù)N補(bǔ)償系數(shù)閾值Y進(jìn)行光線補(bǔ)償結(jié)束圖11光線補(bǔ)償算法框圖 光線補(bǔ)償前后的對比圖如圖12所示,從圖中可以明顯看出,光線補(bǔ)償后圖像的整體亮度有明顯提高。圖12光線補(bǔ)償前后對比圖 圖像二值化 對于一副彩色圖像,可以直接根據(jù)每個像素點的值來判斷此像素點是否為膚色,本文采取的判斷方法是雙閾值的判斷方法。使用RGB和YCbCr雙顏色空間來進(jìn)行膚色判定,直接對彩色圖像進(jìn)行膚色判定最常用的方法是使用YCbCr顏色空間,但是這樣的判定結(jié)果不是特別精確,需要再增加一個閾值來提高判定結(jié)果,雖然膚色在RGB顏色空間上的聚類分布不是很規(guī)則,但是增加RGB膚色判定確實能夠提高膚色的判斷率。 具體的實現(xiàn)過程是:順序的掃描每個像素點,首先把RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為YCbCr顏色空間,得到Cb,Cr兩個分量的值,利用前面膚色建模中的兩個閾值判定,如果兩個條件都符合,就斷定此像素點屬于膚色,將它的RGB分量分別置為(255,255,255)(白色),否則,此像素點就不是膚色,將RGB分量置為(0,0,0)(黑色)。當(dāng)所有的像素點掃描完畢時,圖像二值化就完成了,圖像中所有的膚色均為白色,而非膚色就變?yōu)楹谏?圖像二值化前后對比圖如圖13所示,從這幅圖可以看出人物的臉部區(qū)域都變?yōu)榘咨懵冻龅钠渌钠つw也變?yōu)榘咨?,并且還有背景的類膚色區(qū)域。 圖13圖像二值化前后對比圖 腐蝕與膨脹算法分析 圖像膨脹在數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的作用是把圖像周圍中的背景點合并到物體中去。如果兩個物體的距離足夠近,膨脹則可以聯(lián)通這兩個區(qū)域。膨脹對填補(bǔ)圖像中的黑色孔洞很有用。我們可以自定義結(jié)構(gòu)元素來達(dá)到不同的膨脹結(jié)果。通常,結(jié)構(gòu)元素有水平形,垂直形,十字形和方形等,膨脹可以分為四方向膨脹,八方向膨脹和兩方向膨脹等。具體用到膨脹的時候應(yīng)該根據(jù)需要選擇合適的結(jié)構(gòu)元素,就可以達(dá)到預(yù)期的效果。本系統(tǒng)采用的是十字形四方向膨脹算法。也就是在當(dāng)前點的上下左右四個像素點,如果有一個是白色就把當(dāng)前點填充成白色,否則就填充成黑色。本系統(tǒng)中膨脹的主要作用是連接臉部
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