最新圖像人臉區(qū)域隱私保護系統(tǒng)設(shè)計(編輯修改稿)
2025-07-27 03:15 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 上面創(chuàng)建的方形元素，彌補imshow(I)中人臉中以及其他部分殘留的小塊黑色figure,imshow(f0)。title(39。修補漏洞后的人臉39。)。 %顯示修補漏洞后的人臉如圖4所示： 圖4 修補漏洞后的人臉圖、網(wǎng)格標(biāo)記圖像設(shè)計：BW = im2bw(f0, graythresh(f0))。 % 二值化figure, imshow(RGB)。title(39。網(wǎng)格標(biāo)記圖像39。, 39。FontWeight39。, 39。Bold39。)。hold on。[xt, yt] = meshgrid(round(linspace(1, size(I, 1), 10)), ...round(linspace(1, size(I, 2), 10)))。mesh(yt, xt, zeros(size(xt)), 39。FaceColor39。, ...39。None39。, 39。LineWidth39。, 3, ...39。EdgeColor39。, 39。r39。)。如圖5所示：圖5 網(wǎng)格標(biāo)記圖像圖3．1．人臉識別標(biāo)記：[n1, n2] = size(BW)。r = floor(n1/10)。 % 分成10塊，行c = floor(n2/10)。 % 分成10塊，列x1 = 1。 x2 = r。 % 對應(yīng)行初始化s = r*c。 % 塊面積for i = 1:10y1 = 1。 y2 = c。 % 對應(yīng)列初始化for j = 1:10if(y2=c || y2=9*c) || (x1==1 || x2==r*10) %如果是在四周區(qū)域loc = find(BW(x1:x2, y1:y2)==0)。[p, q] = size(loc)。pr = p/s*100。 % 黑色像素所占的比例數(shù)if pr= 100f1(x1:x2, y1:y2) = 0。endendy1 = y1+c。 % 列跳躍y2 = y2+c。 % 列跳躍endx1 = x1+r。 % 行跳躍x2 = x2+r。 % 行跳躍end[L, num] = bwlabel(BW, 8)。 % 區(qū)域標(biāo)記stats = regionprops(L, 39。BoundingBox39。)。 % 得到包圍矩形框Bd = cat(1, )。[s1, s2] = size(Bd)。mx = 0。for k = 1:s1p = Bd(k, 3)*Bd(k, 4)。 % 寬*高if pmx amp。amp。 (Bd(k, 3)/Bd(k, 4)) %%%如果滿足面積塊大，而且寬/高mx = p。j = k。endendfigure,imshow(RGB)。 hold on。rectangle(39。Position39。, Bd(j, :), ...39。EdgeColor39。, 39。r39。, 39。LineWidth39。, 3)。title(39。標(biāo)記圖像39。, 39。FontWeight39。, 39。Bold39。)。如圖6所示：圖6人臉識別標(biāo)記圖、對原圖像進行臉部模糊處理：h1=ones(40,40)/1600。 I2=imfilter(RGB ,h1)。 %對原圖像進行全部模糊%figure,imshow(I2)。a=Bd(j,:)。%臉部標(biāo)記的矩形框的四個坐標(biāo)for i=a(2):a(2)+a(4)。 for j=a(1):a(1)+a(3)。RGB(i,j,:)=I2(i,j,:)。%部分模糊的替換 endendfigure,imshow(RGB)。title(39。模糊后的人臉圖像39。)。 %顯示模糊后的人臉如圖7所示：圖7 人臉模糊隱私保護圖總結(jié)與致謝這一次做的圖像人臉區(qū)域隱私保護系統(tǒng)設(shè)計。原理看似簡單，但過程讓我深深感受到再簡單的圖像處理，理論與實際也會有一定的差入。在參考書設(shè)計原理的基礎(chǔ)上經(jīng)過了個人的改進，讓功能更完善，特別是程序的調(diào)試，花的時間最多，也是最難的一個地方。通過本次設(shè)計，培養(yǎng)了創(chuàng)新意識和綜合素質(zhì)，更好地掌握了數(shù)字圖像處理設(shè)計，提高個人基本能力、實驗及設(shè)計能力和獨立工作能力，基本知識更加牢固，會編程調(diào)試、會查資料在設(shè)計的過程和設(shè)計說明
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