【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 比例變換、灰度線性變換、灰度線性截?cái)?、灰度取反? 高斯平滑： 在圖像的采集過程中 ,由于各種因素的影響 ,圖像中往往會(huì)出現(xiàn)一些不規(guī)則的隨機(jī)噪聲 ,如數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)丟失和損壞等 ,這些都會(huì) 影響圖像的質(zhì)量，因此需要將圖片進(jìn)行平滑操作以此來消除噪聲。但是 如果平滑不當(dāng)，就會(huì)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。 均衡直方圖：使用該模塊的 目的是通過點(diǎn)運(yùn)算使輸入轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的像素點(diǎn)數(shù)的輸出圖像。它的實(shí)現(xiàn)主要是利用灰度均衡的轉(zhuǎn)換式 DB = f （ DA） = A0DMax H（ u） du 。（式 1） 圖像對(duì)比度增強(qiáng)：為了將圖像的特征一步一步顯現(xiàn)出來，需要進(jìn)行圖像的對(duì)比度增強(qiáng)，它主要 通過 對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，對(duì)于小于 Low 則認(rèn)為是有關(guān)的信息，則將它作為黑色處理，對(duì)于處于 High 以上的則認(rèn)為是一些無關(guān)的信息，將它們?nèi)サ?，而處于兩者之間的，則進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，將他們?cè)诳偟幕叶戎道锩娴谋壤鳛樾碌南袼匦畔⒈４嫫饋怼? 第三章 系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì) 本章主要介紹系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的流程以及系統(tǒng)各模塊的功能及相關(guān)原理。 （一） 應(yīng)用程序的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程圖如圖 3－ 1所示： 圖 3－ 1總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)流程圖 用 戶 從“文件”菜單中選擇“打開”選項(xiàng) 在彈出的“打開”對(duì)話框中選擇要打開的位圖，點(diǎn)擊“確定”，應(yīng)用程序顯示所要打開的位圖 顯示識(shí)別結(jié)果 獲取臉部區(qū)域 圖象預(yù)處理 人臉定位 獲取特征參數(shù) 識(shí)別 （二） 圖像預(yù)處理的層次圖如圖 32 所示： 圖 32 預(yù)處理的層次圖 第一節(jié) 各模塊功能概述 以上是該系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖以及圖像預(yù)處理模塊的層次圖。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(jìn)行獲取圖片，也可以從圖片庫(kù)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(jìn)行識(shí)別。 人臉區(qū)域獲取 該系統(tǒng)中圖像里人臉區(qū)域的獲取，主要是根據(jù)膚色來進(jìn)行獲取，通過膚色非線形分段色彩變換來實(shí)現(xiàn)。這一非線性分段色彩變換得到的膚色模型屬 于色彩空間中的聚類模型，這一類膚色模型的建立首先要選取一種合適的色彩空間。 圖像預(yù)處理模塊 圖像預(yù)處理就是對(duì)獲取得來的圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚恚顾哂械奶卣髂軌蛟趫D像中明顯的表現(xiàn)出來。 該模塊中的子模塊有如下 5個(gè)，下面對(duì)它們進(jìn)行概述： 預(yù)處理 光線補(bǔ)償 圖像灰度化 高斯平滑 均衡直方圖 圖像對(duì)比度增強(qiáng) 二值化 光線補(bǔ)償 [3] 因?yàn)橄到y(tǒng)得到的圖片可能會(huì)存在光線不平衡的情況，這會(huì)影響我們對(duì)特征的提取，同時(shí)系統(tǒng)中要用到 YcrCB色彩空間，所以有必要對(duì)圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償。盡可能將它的特征在圖像中表現(xiàn)出來。 YcrCB是一種色彩空間，它用于視頻系統(tǒng)中，在該色彩空間中， Y分量表示像素的亮度， Cr表示紅色分量， Cb表示藍(lán)色分量，通常把 Cr和 Cb稱為色度。 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。 灰度變化 [4] 圖像灰度化的過程就是把彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白色圖像的過程，它也是為了將圖像的信息更加具體、簡(jiǎn)單的表現(xiàn)出來，但是，這樣做也將會(huì)丟失圖像信息。因此，盡可能在轉(zhuǎn)化的過程中用簡(jiǎn)單的方式表現(xiàn)圖像復(fù)雜的信息。 高斯平滑處理 [5] 高斯平滑將對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，在圖像采集過程中，由于各種因素的影響，圖像往往會(huì)出現(xiàn)一些不規(guī)則的噪聲，入圖像在傳輸、存儲(chǔ)等都有可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的丟失。從而影響圖像的質(zhì)量。處理噪聲的過程稱為平滑。平滑可以降低圖像的視覺噪聲，同時(shí)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(shí)別。平滑可以通過卷積來實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過卷積平滑后的水平投影后，二值化提供了較好的圖像效果。 對(duì)比度增強(qiáng) [6] 對(duì)比度增強(qiáng)，就是對(duì)圖像的進(jìn)一步處理，將對(duì)比度再一次拉開。它 針對(duì)原始圖像的每一個(gè)像素直接對(duì)其灰度進(jìn)行處理的，其處理過程主要是通過增強(qiáng)函數(shù)對(duì)像素的灰度級(jí)進(jìn)行運(yùn)算并將運(yùn)算結(jié)果作為該像素的新灰度值來實(shí)現(xiàn)的。通過改變選用的增強(qiáng)函數(shù)的解析表達(dá)式就可以得到不同的處理效果 。 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(shí)別并減少計(jì)算量 。 二值化就是通過一些算法，通過一個(gè)閾值改變圖像中的像素顏色，令整幅圖像畫面內(nèi)僅有黑白二值，該圖像 一般由黑色區(qū)域和白色區(qū)域組成，可以用一個(gè)比特表示一個(gè)像素，“ 1”表示黑色，“ 0”表示白色，當(dāng)然也可以倒過來表示，這種圖像稱之為二值圖像。 這便有利于我們對(duì)特征的提取。該設(shè)計(jì)中采用組內(nèi)方差和組外方差來實(shí)現(xiàn)二值化。 直方圖均衡 [8] 直方圖均衡化 的 目的是使一輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的象素點(diǎn)數(shù)，它 的 處理的中心思想是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個(gè)灰度區(qū)間變成在全部灰度范圍內(nèi)的均勻分布 ，它的研究思路是： 通過直方圖變換式來進(jìn)行直方圖的均衡處理，直方圖變換式是 但是 直方圖均衡化存在著兩個(gè)缺點(diǎn)： 1）變換后圖像的灰度級(jí)減少，某些細(xì)節(jié)消失； 2）某些圖像，如直方圖有高峰，經(jīng)處理后對(duì)比度不自然的過分增強(qiáng)。 人臉定位模塊 人臉定位是將典型的臉部特征（如眼睛，鼻尖，嘴唇等等）標(biāo)記出來，在本系統(tǒng)中，定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三個(gè)。由于眼睛具有對(duì)稱性，因此可以很快就能標(biāo)記出來， 而鼻子是 在眼睛下面 ， 且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛標(biāo)記好，鼻子和嘴巴也能相應(yīng)的標(biāo)記出來。 特征提取模塊 特征提取按以下 4 個(gè)步驟進(jìn)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(gè)矩形標(biāo)出每一個(gè)特征 在特征提取完之后將會(huì)得到相應(yīng)的特征值以便存入后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)。 識(shí)別模塊 該模塊通過與庫(kù)存中的特征向量進(jìn)行比較，找出與特征最相近的參數(shù)，再對(duì)該參數(shù)進(jìn)一步分析。如果分析在我們所確認(rèn)的范圍內(nèi)，我們就認(rèn)為該人就是我們所要找的。然后從庫(kù)存中提取出該人相關(guān)的信息，并顯示出來。如果庫(kù) 存中沒有，則給出提示是否對(duì)存庫(kù)作為樣本。 ? ? ? ?? ?139。1AB H f DHD f f D???????第四章 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì) 本章主要對(duì)圖像處理這一模塊進(jìn)行詳細(xì)介紹，對(duì)其子模塊所用到的算法及具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)講述。 第一節(jié) 系統(tǒng)的運(yùn)行流程圖 圖 61 系統(tǒng)的運(yùn)行流程圖 第二節(jié) 圖像處理詳細(xì)設(shè)計(jì) 一 位圖詳細(xì)設(shè)計(jì) 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(gè)實(shí)用的DIB 類了。本系統(tǒng)中 建立了一個(gè)專門的類 DIB 來處理設(shè)備無關(guān)位圖，表 4－ 1 列出了對(duì)位圖的操作函數(shù)。 函 數(shù) 功 能 ClearMemory（） 釋放內(nèi)存 輸入 啟動(dòng)本系統(tǒng)，進(jìn)入人臉識(shí)別系統(tǒng)界面。 點(diǎn)擊攝像鍵，然后進(jìn)行拍照，并將圖像顯示并保存。 對(duì)圖片進(jìn)行光線補(bǔ)償 、 將圖片變成灰色 、實(shí)現(xiàn)圖片對(duì)比度增強(qiáng)，二值化變換等一系列預(yù)處理。 將處理好的人臉圖片進(jìn)行定位，標(biāo)出眼睛 、鼻尖和嘴巴。 對(duì)定位好的人臉圖片進(jìn)行特征提取操作 。 識(shí)別出圖片上的人。 結(jié)束退出 輸出 表 6－ 1 Dib 類的部分功能 二 圖像點(diǎn)處理詳細(xì)設(shè)計(jì) 圖像點(diǎn)運(yùn)算是一種既簡(jiǎn)單又重要的技術(shù)，它能讓用戶改變圖像數(shù)據(jù)占據(jù)的灰度范圍，一幅輸入圖像經(jīng)過點(diǎn)運(yùn)算后將產(chǎn)生一幅新的輸出圖像，由輸入像素點(diǎn)的灰度值決定相應(yīng)的輸出像素點(diǎn)的灰度值，點(diǎn)運(yùn)算與局部運(yùn)算的差別在于：后者每個(gè)輸出像素的灰度值由對(duì)應(yīng)輸入像素的一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)幾個(gè) 像素的灰度值決定。所以，點(diǎn)運(yùn)算不可以改變圖像內(nèi)的空間關(guān)系。 點(diǎn)運(yùn)算可以按照預(yù)定的方式改變一幅圖的灰度直方圖。除了灰度級(jí)的改變是根據(jù)某種特定的灰度變換函數(shù)進(jìn)行之外，點(diǎn)運(yùn)算可以看作是“從像素到像素”的復(fù)制操作。如果輸入圖像為 A（ x， y），輸出圖像為 B（ x， y），則點(diǎn)運(yùn)算可表示為： B（ x， y） = f[A（ x， y） ] （式 2） 其中函數(shù) f（ D）被稱為灰度變換（ Gray Scale Transformation ， GST）函數(shù)，它描述了輸入灰度值和輸出灰度值之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，一旦灰度變換 函數(shù)確定，該點(diǎn)運(yùn)算就完全被確定下來了。 點(diǎn)運(yùn)算有時(shí)又稱為對(duì)比度增強(qiáng)、對(duì)比度拉伸或灰度變換，它是圖像數(shù)字化軟件和圖像顯示軟件的重要組成部分。下面將對(duì)本設(shè)計(jì)解決各圖像點(diǎn)處理模塊運(yùn)用進(jìn)行到的理論和編程實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)講述。 CopyHandle（） 拷貝內(nèi)存塊 LoadDIB（） 加載位圖信息 ReadDIBFile（） 讀取位圖文件信息 LightingCompensate（） 進(jìn)行光線補(bǔ)償 PixelOffset（） 修正像素值 PaintDIBTrue（） 繪制 DIB 對(duì)象 GetColorNumber（） 獲取顏色總數(shù) GetHeight（） 獲取 DIB 高度 GetWidth（） 獲取 DIB 寬度 GetSize（） 獲取圖像數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中的字節(jié)數(shù) GetBitCount（） 獲取顏色位數(shù) GetBiBitCount（） 獲取字節(jié)數(shù) 光線補(bǔ)償 （ 1）算法思想： 光線補(bǔ)償?shù)南敕ǖ奶岢鲋饕强紤]到膚色等色彩信息經(jīng)常受到光源顏色、圖像采集設(shè)備的色彩偏差等因素的影響，而在整體上偏離本質(zhì)色彩而向某一方向移動(dòng)，即我們通常所說的色彩偏冷、偏暖、照片偏黃、便藍(lán)等等。這種現(xiàn)象在藝術(shù)照片中更為常見。所以 Anil ，為了抵消 這種整個(gè)圖像中存在著的色彩偏差，我們將整個(gè)圖像中所有像素亮度（是經(jīng)過了非線形 r校正后的亮度）從高到低進(jìn)行排列，取前 5%的像素，如果這些像素的數(shù)目足夠多（例如，大于100），我們就將它們的亮度作為“參考白”（ Reference White），也即將它們的色彩的 R、 G、 B分量值都調(diào)整為 255。整幅圖像的其他像素點(diǎn)的色彩值也都按這一調(diào)整尺度進(jìn)行交換。 （ 2） 具體實(shí)現(xiàn)光線補(bǔ)償功能： 明白了光線補(bǔ)償這功能的算法及思想，就可以編碼實(shí)現(xiàn)其功能了，實(shí)現(xiàn)過程如下： ① 、 編輯菜單 IDR_MAINFRAM， 先在其中添加一菜單項(xiàng)，將其命名為“預(yù)處理”，并在其屬性欄中將其設(shè)為“彈出”菜單，點(diǎn)擊預(yù)處理該菜單項(xiàng)將會(huì)彈出一個(gè)新的子菜單，此時(shí)把該子菜單命名為“光線補(bǔ)償”，并把其 ID 設(shè)為ID_READY_LIGHTINGCONPENSATE，對(duì)應(yīng)文件 FaceDetectView． Cpp 中的函數(shù)ReadyLightingconpensate() 實(shí) 現(xiàn) ， 并 在 void CFaceDetectView:: OnReadyLightingconpensate()中添加如下代碼： hDIBTemp = (hDIB)。 (hDIB)。 GlobalUnlock(hDIB)。 Invalidate()。 光線補(bǔ)償功能實(shí)質(zhì)上是用上段代碼中的 LightingCompensate（）函數(shù)來進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。函數(shù) LightingCompensate（）是類 DIB 的一個(gè)成員函數(shù)。其核心代碼如下所述： //下面的循環(huán)對(duì)圖像進(jìn)行光線補(bǔ)償 for(i =0。iheight。i++) for(int j=0。jwidth。j++) { //獲取像素 偏移 lOffset = thisPixelOffset(i,j,wBytesPerLine)。 //得到藍(lán)色分量 *(lpData+lOffset) = colorb。 //綠色分量 colorb = *(lpData+lOffset+1)。 colorb *=co。 if(colorb 255) colorb = 255。 *(lpData+lOffset+1) = colorb。 //紅色分量 colorb = *(lpData+lOffset+2)。 colorb *=co。 if(colorb 255) colorb = 255。 *(lpData+l