人臉檢測(cè)與增強(qiáng)算法的研究.pdf

1、人臉檢測(cè)在各個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。當(dāng)人們?cè)谟谜障鄼C(jī)或其他數(shù)碼產(chǎn)品拍照時(shí),由于光線不足和暗的背景使人臉檢測(cè)變得很困難。本研究的目的是用圖像處理方法實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè),從而進(jìn)一步改進(jìn)圖片的質(zhì)量。這個(gè)問(wèn)題可以被分成兩個(gè)步驟:人臉檢測(cè)和人臉增強(qiáng)。為了更有效的檢測(cè)人臉,本文使用基于OpenCV的Adaboost算法訓(xùn)練分類器。在進(jìn)行人臉增強(qiáng)之前,人臉區(qū)域通過(guò)膚色方法更精確的提取膚色信息。Imadjust算法是基于灰度級(jí)的線性變換,是圖像增強(qiáng)技術(shù)中一種比

2、較簡(jiǎn)單但又十分重要的方法。Retinex算法是一種基于視覺(jué)的圖像增強(qiáng)方法,主要用于補(bǔ)償受照射光影響嚴(yán)重的圖像。
　　 本文詳細(xì)闡述了Adaboost人臉檢測(cè)技術(shù)的基本原理,分積分圖、Adaboost學(xué)習(xí)算法、多分類器級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)三部分進(jìn)行了介紹。并重點(diǎn)講解了如何訓(xùn)練分類器。本文給出了Imadjust算法的線性變換公式。Retinex算法可以被分為SSR、MSR和MSRCR三種。本文改進(jìn)了Imadjust算法和MSR算法并將圖像分為R

3、、G、B三個(gè)通道分別實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。
　　 整個(gè)程序是利用VC++6.0和OpenCV(開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù))在Windows Xp上實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)用到的297張暗背景下的人臉圖片,有253張可以被檢測(cè)出,檢測(cè)算法的準(zhǔn)確率是85.2％。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性,而且檢測(cè)速度快,開(kāi)發(fā)周期短,具有可行性。Imadjust算法可以很好的提高圖像的亮度。多尺度Retinex算法顯示增強(qiáng)后的圖像具有色彩保真度高等特點(diǎn),運(yùn)用這種方法進(jìn)行圖像處理可