數(shù)字圖像處理課程設(shè)計--人臉檢測(參考版)
2025-01-21 15:46本頁面
【正文】 (2) 漏檢率比較高，需要進一步改進程序。 圖a 錯檢圖片 圖b 檢測正確結(jié)果 檢測結(jié)果漏檢率：在本次實驗中總共檢測了20張圖片，有6張檢測不正確，漏檢率為30%。經(jīng)過測試之后，二值化使得該圖像一般由黑色區(qū)域和白色區(qū)域組成，有利于對特征的提??；而中值濾波即消除了噪聲又保持了圖像的細節(jié)，高斯平滑能有效的消除圖像噪音，提高了圖像質(zhì)量。圖像預(yù)處理對于后面的工作結(jié)果好壞起著至關(guān)重要的作用，因此從軟件開發(fā)的最初階段我們就要對軟件進行不斷的測試，對圖像處理模塊中的各個子模塊進行測試以便檢測經(jīng)過處理后的圖像效果是否達到預(yù)期的效果。如果庫存中沒有，則給出提示是否對存庫作為樣本。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。(2) 二階導(dǎo)數(shù)：通過拉普拉斯算子來計算定義：一個二元圖像函數(shù)f (x,y)的拉普拉斯變換定義為：可以用多種方式表示為數(shù)字形式。邊緣上的這種變化可以通過微分算子進行檢測：(1) 一階導(dǎo)數(shù)：通過梯度來計算——梯度銳化法：梯度是一個矢量，其大小為:對于數(shù)字圖像可以用差分來近似微分。本實驗中通過邊緣檢測來實現(xiàn)特征提取。換句話說，中值濾波即能消除噪聲又能保持圖像的細節(jié)。由以上步驟可以看出，中值濾波的主要功能就是讓與周圍像素灰度值的差比較大的像素改取與周圍像素值接近的值，所以它對孤立的噪聲像素的消除能力是很強的。中值濾波可以在一定程度上克服線性濾波所帶來的圖像細節(jié)模糊，而且它對濾除脈沖干擾和圖像掃描噪聲非常有效。中值濾波是一種非線性的信號處理方法，因此中值濾波器也就是一種非線性的濾波器。無論是直接獲取的灰度圖像，還是由彩色圖像轉(zhuǎn)換得到的灰度圖像，里面都有噪聲的存在，噪聲對圖像質(zhì)量有很大的
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