（测试计量技术及仪器专业论文）彩色图像处理方法及人脸检测技术研究.pdf

摘簧摘要避零来。籍爵倍惠技术豹聚曩和诗算橇襟觉研究静誉断进步，彩色銎像褥烈越来蘧广泛鹣庭麓。晦予彩饿嘲像颜色袭达的复杂饯，使褥彩色酗像与获发潮像裰眈羟理起来受勰匿难、更其霄攥酸性，健统的纂予获度黼像静处理方法已无法胜任彩檄圈豫舱璞的孺求。露此，缀窍登要对彩色蹦橡娥璎般菇法秘按零进行系统深入静研究，致适崴掇藏黢髓麴彩色翻像信惑蔻璞静雾求彩甑嘲像中的人脸检测作为彩色图像处理范畴中的个典型应用，近年来在各个领域髓到了謦遍重视。逡夸为止，虽然涌现了大量的人脸检测算法，但是由于人脸检测问蹶的复杂性和网滩憔，彩骰隰像中的人脸检测问题并没有得到彻底解决。因此，肖妊簧在前人方 去的基础上，对彩色图像枣懿太齄撩溅方法遵一步骚究，鞋耀获零更姆瓣检测定蹙鲢聚。针对彩色阐像在采集过程巾，由于干扰静影响使一魏醋像信怠变褥模糊和对眈度差的朔鼷，本文提如一种蒸于小波分析和最太模糊熵的彩色图像域强方法。该方法首先在h s i 彩色空间中对亮度分萋i 迸符小波多尺瘦分解；然后，在不离分辫尺度上辩怒频子豢系数采麓不丽静非线性瀚数进行媾强交接。瓣最丈分解尺度土鬣频夺渡系数，进行蒺予靛穴模獭璃戆搂攒稼鲣理，箕孛援期耽豪瓣度蕊羧袋羽遗传簿法透牙德豫。经避臻期继懿低频夺波系数，采黯基于天藤褥囊褥往髓增强簿予避移增鼷鲶璨。最瑟由经过瑶瀑撬毽的，l 、渡系数鬟构蹇爱努爨b 对于魄秘度势鬃s ，采耀捂数链悻努法遴行域磷楚理，色调h 保撩不变。经过对联溅室阐瓣亮度鞠饱和度分量的增强处理，可脊效静蜜瑗对彩魏稠臻的增强。海了舞好姥去溶彩色强豫孛各秘类型豹噤声嚣染，零义掇出了一彝基乎像素类鼙熬辫憩圈缘混裔矢鬣魏适戏滤波器。该滤波器首先使用l e e 滤波器对1 f c b c r 彩色空间的三通道进行了加憔噪声预处理# 然后基于藏度分量图y 中每个像素8 个方向上的熬本梯魔，以及它的3 3 邻域窗口像索的缩构辨f 谯谶特性，提出了9 条像綮类型判别规则，把彩色圈像的像素划允为脉冲噪声污染像豢、边缘躐缨龌像豢秘警活嚣像素；簸辩，对三类像褰 农￥c b c r 彩色空惩分翻采焉囊逶缒最近邻矢鬃滤波器( 硝硎辨，本文掰政避的垂适疯疆近邻矢量滤波鼯襁辅渊f ) 和本文所设计貔蘩予正鲻纯相钕魔的热投平均炙鬣滤波器( n s w a f ) 进行滤波处理，其中游波嚣处理衡掰的尺寸依赖于像素的邻域结构特性。在彩色潮像分割方法匏研究中，本文提出种蕊予欹逋楼襁c 均值聚类瓣彩色图像分割方法。对予彩热燧像分裁孛憨分类数箨耱簸聚类串心戆魏是翘鼷，本文提塞一转蒸 壹方毽分辑秘r p c c l鼹方法。饕巍得到彩色窭稼瓢g ，b 三蒙色势繁豹囊方辫，孬傻瓣霞度空蠲滤渡器对萋簌氇分爨蠹努黧遴嚣楚壤，裘 霉备颜色势鼙囊寿鬻滤波绦襞熬一验嚣数葶拜= 羚导数，蔽蠢褥囊莽瑗色努鬣蠢穷豳的蜂傻点帮备凝色分鼙的聚娄中心。对各苏後分繁的鬻燮串心迸箨颜色缀念，得到彩爸嘲像掰肖磷能的聚炎中心。扶这些可能拣聚类中心中摊除蹦像中举典蠢的颜色f 中心) ，然后将剩余鲍豢类审心袋辩lr 越瓯簿法避行学器采确定实际的颜色类数翳以瓣瓣始聚类中心；瓣囊接采掰模嬲黎炎饕法f 黼m 避舒势粪计算鼙大、聚炎遽度慢的问题，本文掇出种快速模糊e 均德聚类算法。蒋惩对磁始彩色图像进行分水岭变换。把原始彩色幽像数掘分成螋具有色彩一敦性的子集，然胼农c i el _ a w 彩色镦问蘑予这些子集的大小和均值点谶行快逋的模糊聚类，有效地提黼了聚类的速艘。最聪，本文瓣骥嬲聚类的结果扶空阉像嚣和区域大小涎个方蕊遴褥了磊续姓理，从箍褥到了最终的彩热圈缘分翩缭慕。基予梯度的边缘检测方法速度快，适合安时处理，本义对其进彳- 了扩袋行将其麻 j 予彩色圈像的边缘检测。梯皮法边缘检测姻不足之处是对冁卢敏撼，边缘较枢。为了保诞边缘检测的懋镩德艘，辅霹谯获得怒好熟边缘褥瞧懿鏊壤土廷舂较好麓挽鲽憋熊，本文提窭了基 三次s 群条小没变教鞲多德逆馏患融会麓彩色鹫霖边缘稳涮方法。曩髂魏，蓠兜对影琶图嚣翡三壤携襄囊錾豫r ，g 、b 分戮翻掰二次b 徉条夺渡透行多疋霾小渡变换，铉对篥一具搭足痰，求褥枣滚变换盎该足菠上豹投番l蟠霸，辫涮酒旗角信息，求褥夺波交换的模援人馕；然后蠲蠡适赢阕值接术对模投入馕避孬始瑗，东南大学博士学位论文得到每幅伪灰度图像的边缘图像；最后采用多信道信息融合技术对三幅边缘i 鞫像进行融合，并去除伪边缘点，从而得到最终的彩色图像边缘图像。本文根据实际应用对彩色图像中的人脸检测方法进行了研究，建立了一种实用的人脸检测方法。该方法由肤色分割、基于知识的人脸候选区域粗筛选、图像特征矢量获取、基于s v m 的人脸分类器设计、基于s v m 的人脸分类器的多尺度人脸检测五个主要部分组成。肤色分割部分，在非线性分段y c b c r 彩色空间建立了次高斯函数的混合高斯模型作为肤色模型用于肤色分割；基于知识的人脸候选区域粗筛选部分，对于肤色分割所得到的皮肤二值分割图像进行了数学形态学滤波处理和基于知识的人脸候选区域粗筛选，得到了最终的人脸候选区域。最后，提取每一个人脸候选区域所对应的区域灰度图像并根据区域高宽比进行了后续的高度剪切处理；图像特征矢量获取部分，采用灰度图像的3 类特征矢量组合得到图像特征矢量。最后对得到的图像特征矢量进行了p e a 降维处理以得到最终的图像特征矢量；基于s v m 的人脸分类器设计部分，选择与人类视觉特性相似的径向基函数作为s v m 的核函数，采用顺贯最小优化训练算法作为s w 的训练算法，以m i tc b c l 人脸数据训练集中的人脸样本和自举方法得到的非人脸样本作为s 、，i i 的训练样本，进行基于s 的人脸分类器的训练，得到最终的人脸分类器；基于s v m 的人脸分类器的多尺度人脸检测部分，将基于知识的人脸候选区域粗筛选部分得到的人脸候选区域灰度子图像输入人脸分类器进行多尺度人脸检测，以确定该区域是否包含人脸并确定人脸的位置。对上述所提出的彩色图像处理和人脸检测方法，本文均给予了实验验证和分析，证明了所提出方法的有效性。关键词：彩色图像增强，彩色图像滤波器，彩色图像分割，彩色图像边缘检测，人脸检测i la b s t r a c tw i t hd e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g ya n dc o m p u t e rv i s i o n , c o l o ri m a g e sa r ea p p l i e dm o r cw i d e l y c o m p a r e dw i t hg r a yi m a g ep r o c e s s i n g , c o l o ri m a g ep r o c e s s i n gh a sm o r ed i f f i c u l t ya n dc h a l l e n g eb o e a l s eo ft h ec o m p l e x i wo fc o l o ri m a g e 出e x p r e s s i o n t h et r a d i t i o n a lm e t h o do fg r a yi m a g ep r o c e s s i n g c a n t b e c o m p e t e n t t h e n e e d o f c o l o r i m a g e p r o c e s s i n g 。c o l o ri m a g ef a c ed e t e c t i o ni sat y p i c a la p p l i c a t i o nw i t h i nt h ed o m a i no f c o l o ri m a g ep r o c e s s i n gi sp a ym o r ea t t e n t i o nv a r i o u sf i e l d si nr e c e l t ty e a r s u pt ot h ep r e s e n t , a l t h o n 曲f l o w e do u tag r e a td e a lo ff a c ed e t e c t i o nm e t h o d s ；t h ep r o b l e mo fc o l o ri m a g ef a c ed e t c c t i o ni s n tr e s o l v e dt h o r o u g h l yb c c a u s eo ft h ep r o b l e m sc o m p l e x i t ya n dd i f f i c u l t , t 硫- c f o l - et h e r ei sn e c e a s i t yg i v e l 臻睡群r e s e a r c ht oc o l o ri m a g ef a c ed o 蜊b a s e d e 拦i s t e d m e t h o d s a c q u i r i n g t h e b e t t e r d c t e c t i o nr e s u l t t oo v a g o m ot h ep r o b l e mt h a ts o m ei n f o r m a t i o ni nc o l o ri m a g ew i l lb c o o m e6 l z z va n dt h ec o n t r a s tm a yb ep o o r e s u l t i n gf r o ml i g h t 嘴锄d 鞭删md u r i n gc a p t u r i n gi n l a g e , ac o l o ri m a g ee n h a n e n m c l l ta l g a o a e hb a s e do nw a v e l e ta n a l y s i sa n dm a x i m a lf u z z ya l l l r o p y 童$ p r o p o s e di nt h i sp a p e r i nh s ic o l o r耀鹕i n n t i n a l l o ec o m p o n e n t i sd e c o m p o s e dw i 也w a v e l e tm u l t i - s c a l ea n a l y s i sf i r s t l y t h e nh i g h - f r e q u e n c yw a v e l e tc o e f f i c i a n ti se n h a n c e du s i n gd i f f e r e n tn o n - l i n e a rf t m c t i o ni nd i f f e r e n ts c a l e ss u b - b a n 正1 1 ”l o w - l i e q u e n c yw a v e l e tc o e f f i c i e n ti nm a x i m a ls c a l ei st r a n s f o r m e dt of u z z yd o m a i nw i t hs - f u n c t i o n ，t op r c s e l v e m u c hi n f o r m a t i o n 勰p o s s i b l ei nf u z z yd o m a i n , 锄e n t r o p yi su s e da sa no b j e c t i v ef u n c t i o ni nt h eg e n e t i ca l g o r i t h mt oo p t i m i z et h ep a r a m e t e r so fs - f u n c t i o n t h ef u z z yw a v e l e tc o e f f i c i e n ti se n h a n c e db ye n h a n c e m e n to p e r a t o rb a s e de y ev i s i o np r o p e r t y f i n a l l y , t h el u m i n a n c ec o m p o n e n tii sr e c o n s t r u c t e db ye n h a n c e m e n tw a v e l e tc o e f f i c i e n t i ta 岫c e st h ec o l o ri m a g eb ys t r e t c h i n gt h ec o n t r a s to fs a t u r a t i o nc o m p o n e n tsa n df o r ep r o c e s s i n gt ol u m i n a n c e1w h i l ek e e p i n gt h eh u ec o m p o n e n t u n c h a n g e di nc o l o rs p a c e a na d a p t i v eh y b r i dv e c t o rf i l t e rb a s e do i lp i x e lt y p ei sp r o p o s e df o rd i g i t a lc o l o ri m a g ed e - n o i s i n gi nt h i sp a p e r f o rs u p p r e s s i n ga d a p t i v en o i s e , at h e - s m o o t h i n gf i l t e rb a s e do nt h el e e 8l o c a ls t a t i s t i c sf i l t e ri sf i r s tu s e dt of i l t e re n e hy c b c rc h a n n e lo ft h ei n p u ti m a g ei n d e p e n d e n t l y b a s e do y la n a l y z i n gt h ee i g h tb a s i cg r a d i e n ta n di t s3x3n a g h t , r h o o dw i n d o wp i x 幽c o n n e c t e dp r o p e r t yo fap i x e li nl u m i n a n c ec o m p o r 栳n t y o f t h e i n p u t c o l o r i m a g e , t h e e i g h t r u l e s a r e m e n t i o n e d | o e l a s s i f y t h e c o l o r i m a g e p i x e l 勰o n eo ft h et h r e ed i f f e r e n tt y p ep i x e l ( i m p u l s en o i s ep i x e l ，e d g eo rd e t a i lp i x e l ，f i a t p i x e l ) ，l a s t ，am o d i f i e da d a p t i v en e a r e s tn e i g h b o rm u l t i - c h a o n e lf l l t e r ( m a n n m f ) a na d a p t i v en e a r e s tn e i g h b o rm u l t i - c h a n n e lf i l t e r ( a n n m na n daw e i g h t e da v e r a g ef i l t e rb a s e do nn o r l n r ls i r e i l a r i t yt h a td e s i g n e db yt h i ep a p e r粼s w a f ) a r eu s e dt of i l t e rt h et h r e ed i f f e r e n tt y p ep i x e lr p e c t i v e l y t h ef i l t e r s p r o c e s s i n gw i n d o wd i m e n s i o n sd e p e n do ni t sp r o c e s s i n gp i x e l sn e i g h b o r h o o ds t r u c t u r a lp r o p e r t y i nc o l o rs e g m e n t a t i o nr e s e a r c h ，f o rd e t e r m i n i n gc o l o ri m a g e sc l u s t e rn u m b e ra n di n i t i a lc l u s t e rc e n t e r s ，an f f 0 w a yb a s e do nh i s t o g r a ma n a l y s i sa n dr i v a lp e n a l i z e dc o n t r o l l e dc o m p e t i t i v el e a r n i n g ( r p c c l ) t h eqbc o m p o n e n th i s t o g r a m si sg o t t e nf i r s t l y , a n dt h e nt h e ya l ep r o c e s s e db ys c a l es p a c ef i l t e rt oo b 耄a i nt h e i rf i r s ta n d 翱x 煳do r d e rd e r i v a t i v e 。t h r o u g hf i - o n t a lp r o c e s s i n g t h e r ec a no b t a i ne a c hc o m p o n e n th i s t o g r a m sp e a kp o i n t st h a ta r ee a c hc o l o rc o m p o n e n t sc l u s t e rc e n t e r s c o m p o u n d i n ge a c hc o m p o n e n t sc l u s t e rc e n t e r sc a r lo b t a i na l lp o s s i b l ec l u s t e rc e n t e r si nt h ec o l o ri m a g e t h ec e n t e r st h a tt h e i rc o l o r sa l - c n te x i s ti nt h ec o l o ri m a g ei sd e l e t e df i r s t l y , t h e nt h ef i n a lc l u s t e rn u m b e ra n di n i t i a lc l u s t e rc e n t e r sa r eo b t a i nu s i n gr 踅e lm e t h o d an e wf a s tf u z z yc - m e a l l sc l u s t e r i n gi sp r o p o s e dt os o l v et h ep 坤b l e mo ff u z z ye - m e a i h e a v yc a l c u l a t i n gb n r d e n i tu s e dw a t e r s h e dt r a n s f o r mt op a r t i t i o nt h ec o l o ri m a g ed a mi n t oac e r t a i nn u m b e ro fs u b s e t sw i t hs i m i l a rc o l o rf i r s t l y , t h e nt h ef a s tf u z z yc - m e a n sc l u s t e r i n gi su s e db a s e do nt h e s ei t ss i z ea n dm e a np o i n t si nc i elabc o l o rs p a c e b a s e do ns p a c el o c a t i o na n dr e g i o ns i z e ,东南大学博七学位论文s u b s e q u e n tp r o c e s s i n gi su s e dt op r o c e s st h er e s u l to ff a s tf u z z yc - 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a d a p t i v et h r e s h o l dt e c h n o l o g y u s i n gm u l t i - c h a n n e li n f o n n a t i n nf u s et e c h n o l o g yf u s i n gt h r e ec a g ei m a g e sa n dd e l e t i n gf a k ee d g ep u i n t c o l o re d g ei m a g ec a nb eo b t a i nf i n a l l y 1 1 蚺f a c ed e t e c t i o nm e t h o di nc o l o ri m a g ei sr e s e a r c h e da c c o r d i n ga st h ef a c t u a la p p l i c a t i o n 1 1 埒m e t h o di sc o m p o s e do fs k i nc o l o rs e g m e n t a t i o n , f a c ec a n d i d a t er e g i o np r i m a r ys e l e c t i o nb a s e d0 1 1f a c ek n o w l e d g e , a c q u i r i n gi m a g ec h a r a c t e rv e c t o r , f a c ec l a s s i f i e rd e s i g nb a s e do ns u p p o r tv e c t o rm a c h i n e( s v m ) ，m u l t i - s c a l ef a c ed e t e c t i o nb a s e do ns v mf a c ec l a s s i f i e r i ns e c t i o ns k i nc o l o rs e g m e n t a t i o n , s k i nc o l o ri ss e g m e n t e db ys k i nm o d et h a tl i s u b - g a u s s i a nf u n c t i o nh y dg a u s s i a ns k i nc o l o rm o d e li nn o n - i m e a ry c i ) c rc o l o rs p a c e i ns e e t i o l lf a c ec a n d i d a t er e g i o np r i m a r ys e l e c t i o nb a s e do nf a c ek n o w l e d g e ，t h es k i nb i n a r yi m a g et h a ng e tf r o mp f i o rs e c t i o ni sp r o c e s s e db ym a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g yf i l t e rf i r s t l y ,a n dt h e nt h r o u 曲s e l e c t e db a s e d0 1 1f a c ek n o w l e d g et h ef a c ec a n d i d a t er e g i o n sa l eo b t a i n e d t oe a c hf a c ec a n d i d a t er e g i o n , t h ea c c o r d i n gg r a yi m a g er e g i o ni st a k e no u t , a n dt h e ne a c hg r a yi m a g ei sc u ta c c o r d i n gt oi t sh e i g h t - w e i g h tr a t i o i na c q u i r i n gi m a g ec h a r a c t e rv e c t o rs e c t i o n ，t h e r ea d o p t st h r e et y p e sg r a yi m a g ec h a m 咖v e c t o ra n dc o m b i n et h e mt oa c q u i r ei m a g ec h a r a c t e rv e c t o r , a n dt h e i lt h r o u 【g hp r i n c i l ：l a lc o m p o n e n ta r i a l y s i s ( p c a ) t or e d u c ei t sd i m e n s i o nt oa c q u i r ei m a g ef i n a lc h a r a c t e rv e c t o r i nf a c ec l a s s i f i e rd e s i g nb a s e do ns v ms e c t i o n r a d i a lb a s i sf u n c t i o ni sa d o p t e da ss v mk e r n e lf u n c t i o n ，s e q u e n t i a lm i n i m a lo p t i m i z a t i o na r i t h m e t i ci sa d o p t e da ss v mt m i n i n gm e t h o da n d , f a c et r a i n i n gi m a g ei nm r rc b c lf a c ed a t a b a s ea n dn o n - f a c ei m a g et h a ta c q u i r e dt h r o u g hb o o t s t r a pm e t h o di sa d o p ta ss v mt r a i n i n gs a m p l e t h r o u g ht r a i n i n gs v m ，f a c ec l a s s i f i e rc a nb eo b t a i n e df i n a l l y i nm u l t i - s c a l ef a c ed e t e c t i o nb a s e do ns v mf a c ec l a s s i f i e r $ e e t i o n t h ec a n d i d a t er e g i o ng r a yi m a g et h a ta c q u i r e di nc a n d i d a t er e g i o np r i l i i a r ys e l e c t i o nb a s e do nf a c ek n o w l e d g es e c t i o ni si n p u t t e di n t of a c ec l a s s i f i e rt od e t e c tf a c ea tm u l t i - s c a l e , a n dt h e nf a c er e g i o nj sc o n f l , m e da n dl o c a t e d a l lt h ec o l o ri m a g ep r o c e s s i n ga l g o r i t h m sa n df a c ed e t e c t i o na l g o r i t h mi l ic o l o ri m a g ea r ee x p e r i m e n t a l l yv a l i d a t e da n da n a l y z e d , a n dt h ev a l i d i t yo f t h ea l g o r i t h m si st h a np r o v e d k e yw o r d s ：c o l o ri m a g ee n h a n c e m e n t ，c o l o ri m a g ed e - n o s i n g ，c o l o ri m a g es e g m e n t a t i o n ，c o l o ri m a g ee d g ed e t e c t i o n f a c ed e t e c t i o ni i ic o l o ri m a g e东南天学学佼论文独翻牲骞鞠本人声鹱所呈交懿学位谂文蹩我个人猩嚣帮指导下送行懿疆究工作及墩褥的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含熊他人已经发表或撰写过的研究成果，也不能含为获得东南大学或其它教育机构瓣举袋或 蒌书瑟镬弱逡瓣毒| 辩。与我一瓣王撵懿霹悫对奉磅究耱徽戆饪舞爨簸勰已谯论文中作了明确韵说明并表示丁谢懑。磺究生签名：扭基煎毯矮：啦哕索南大举学位论文使粥授权声明零露大学、孛鹫稀擎技术售怠疆究鼹、藤豢甏书镇有权傈蘩本入蘑送交学位论文鹣复印俘帮电子文楼，可以采磁影露、缩印或其他复常手段傈存论文。奉入嗽予文档的内容和纸联论文静蠹密稻一致。豫髭缳密赣蠹静绦密论文静，允许谂文被蠢阅和借阅，可以公布( 包括刊灏) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊谶) 授权东南大学研究生院办理。磷突生签名：撞遗隆，辱孵签嚣期：哆。哆第一章绪论1 。1 研究背景及意义第一塞绪论图像是用各种观测系统以不同形式和币段观测客观世界而获得的、可以直接或间接作用予人眼j i c 而产生视知觉的实体。人的视觉系统就戆一个溉测系统，通过它得到的图像就是客观最物在人脑中形成的影响。图像是人类最重要的信息源，其直观性和易理解性是显而易见的，撼其他信息所觅法比拟的。科学研究和统计表明，人所获墩的信息大约7 5 来自视觉系统图像可根据其形式或产生方法有多种分擞方式；从人眼的视觉特点上可将图像分为可见图像和不可照图像；按波段多少图像可分为单波段、多波段和超波段图像；按图像空闻坐标和明蜷糍度舱连续饿可分为模熬星像和数字图像。一骥黧像可定义为一个二维函数或三维丞数。当空闽嫩标秘旗瘦壤为骞隈、褰鼓戆数毽辩称该图像为数字黼像。数字图像是由有限翦元素维成弱，每个嚣素鹃黧据戴表场景赢豹谴鬟，嚣元素兹篷代表场豢患戆蘩夸特征量，这些元素髂舞嚣像嚣素。对匿像进彳亍一系列豹操作戳达到礞期鹅强瓣翡技术称秀图像处理。图豫楚建霹分为横揪蕊像姓瑷晕日数字图像处理两种方式。数字闰像姥壤离不开计算机，因此又称计算辊图像处理，潮横搬图像处理相比，数字图像处理具有精度赢、孵现饿好、通用性强、灵活性高等优点“1 。数字图像处理所包含的内容非常丰富，包插图像的采集、获取、编码、存储和传输，图像的合成和产生，图像的显示、绘制和输出，图像的变换、增强、恢复和重建，图像的分割，特钺的提取和测鬣，目标的检测、表达和描述，序列图像的校正，图像数据库的建立、索引、查询和抽取，图像的分类、表示和识剐，3 - d 景物的重建复原，嘲像模型的建立，图像知识的利用和匹配，图像和场景的解释和理解，以及基于它们的推理、判断、决策和行为规则等。数字图像处理学是一门关于数字图像处理的练食性边缘学科，从它的研究方法米餐，它与数学、物理学、生物学、生理学、心理学、电予学、计算机辩学等许多学辩辐互借鉴、楣受联系，虽然嚣蠢铡重毽又互穗蛰充。另羚弦上各令学科箨镶秘了天工磐能、神经霹络、遗铸算法、夺波势辑，搂期逶辑等薪理论、囊工曩，耨菝零懿支持，磐濯戴褥翻不錾靛发磊。藏它豹磅宠葱潮采溪，它与模式识剐、计算机褫觉、诗算辊瑟形学等多个专娩又互籀交叉，帮芟区掰又有联系。从宅瓣癍用藏瀚来看，它与生物医学、材料、遥感、遴偿、交通管理、军事侦察，文档处理帮= 娅爨渤化等许多领域也是不可分割的。随着信息技术的发艘，数字l 璺i 像处理将在社会生活中的更多领域得到受为广泛的应用。近年来，随着计算机性能的不断提高、计掉机视觉研究的不断进步、多媒体技术和虎拟现寅技术的不断完善，特别是彩色成像设备的不断政谶，彩色图像的应用越来越广泛，彩色豳像处域受到了越来越多的重视。然而，有关彩色图像处理的方法尚不成熟，相关的处理技术需要谶一步发展。嫩然灰度图像处理技术已较为成熟，但是彩色黼像具有更高的复杂性，大部分的灰度幽像处理技术并不娆直接应用于彩色图像。冈此，有必要对彩饿图像处理一般方法和技术进行系统深入的研究，以逶癍嚣豢发展的信息处理的需求。彩色篷豫中翡入验检测律为彩色嫠豫楚邂范畴审静一个典肇癍塌，近年来成为模式浚澍与诗舞疑褫整领域瓣一顼受到鹭遍重强、磅究十分溺歇静 蘩题。久验检测在舞耱壤壤戆j “泛瘛耀，使其逐濒戒为人们关注豹、独立醑究镣题。在入验识翻系统中入验检测是棼常重要靛一步，程泡褫会议、视额控制、视频数据压缩、金融、国家安全、翻法、电子政务等领域具有，“泛的赢圳。邋霉米，基东南大学博上学位论文于内容检索，尤其是视频检索的研究方兴未艾。人脸作为重要的、稳定的、具有一定语义的检索特征，在各种题材类型的视频中广泛存在。利用检测得到的人脸，可以有效标注、索引以及分类视频。正是因为人脸检测具有如此广泛的用途，同时又面临一系列的问题，使得人脸检测作为一个独立的课题受到了高度重视，相关研究也日益增多。人脸检测系统的输入是可能包含人脸的图像，输出是关于图像中是否存在人脸以及人脸的数目、位置和尺度等参数化描述。然而，人脸检测问题是非常具有挑战性的课题人脸是一个包含五官、毛发等极不规则的复杂待测目标不同的人脸在形状、大小、颜色等方面都有很大的变化为了实现检测方法的鲁棒性，要考虑人脸在各种复杂的背景中，不同的方向、角度、尺度等情况下所展现出来的不同表象。检测对象大多是由图像捕获设备所采集的数字图像或视频流中的数字图像序列。采集条件特别是光照条件( 光源的方向、明暗、色彩等) 会对图像的效果产生很大的影响，从而影响对人脸的检测。人脸上还有可能长有胡须、戴有眼睛或其他装饰品等，这些也是设计有效的人脸检测算法时不能忽视的因索。因此，人脸检测有一定的难度和复杂性，对这一问题的深入研究必将推动模式识别、计算机视觉、人工智能等学科的发展。1 2 彩色图像处理方法及人脸检测技术研究综述1 2 1 彩色图像增强彩色图像在采集和传输过程中，由于传感器噪声、随机大气湍流、成像光源的散射和电磁噪声等多方面冈素的影响，图像中的有些有_ h j 信息可能会表现为模糊、对比度差，因此，对彩色图像在分割和识别之前进行增强处理以获得满意的视觉效果是非常有必要的。图像增强的目的是突出图像中的“有用”的信息，扩大图像中不同物体特征之间的差别，从而改善图像的视觉效果、突出图像的特征。多年来，人们提出了很多图像增强的算法，但这些算法大都适用于灰度图像的处理”“，而适用于彩色图像增强的方法并不多。近年来，国内外一些学者开始着力研究彩色图像的增强方法。目前常j 的方法有基于神经网络的方法5 “、基于小波的方法”“、基于模糊技术的方法”等。总的来说，目前有关彩色图像增强方法的国内外研究不是很多，在此方面还有很大的研究前景和空间。特别是基于小波分析和模糊技术结合的彩色图像增强方法，值得进一步研究和探讨。1 2 2 彩色图像滤波近年来，彩色图像滤波技术已为人们所重视，并广泛应用于数字图像传输、视觉分析和自动图像理解等领域。彩色尉像在生成、传输、解码过程中都有可能产生噪声。噪声使图像出现颜色的失真、清晰度下降从而影响图像质鼍。由于产生的原因不同，噪声有多种类型。彩色图像滤波要求能有效地滤除噪声的同时，要保持图像的良好边缘细节，并不产生新的颜色而造成颜色失真。彩色图像噪声可采用标量滤波法和矢量滤波法给予滤除。标量滤波法是分别将彩色图像的三个颜色通道分量进行滤波，然后合成滤波的彩色图像。这类方法大多没有考虑到彩色图像三个颜色分量问的有机联系，有可能产生原图像所没有的颜色而造成图像失真。矢量滤波法将彩色像素作为三维矢馈来处理，通过备颜色通道分量之间的联系来处理彩色像素，不会产生原| 笙i 像所没有的颜色。因此，通常认为：彩色图像的矢晕滤波法较标晕滤波法更合理、更有效。矢鼙滤波法包括线性滤波和非线性滤波西类。基丁排序的非线性滤波技术，由于其可以较好地保持图像细节“的优点被j “泛2第一章绪论采用。对于给定的彩色像素集合，其矢量中值是一个可以反映颜色特征的矢量。非线性滤波技术中基于矢量中值的滤波方法通常被称为矢量中值滤波方法( v 耶) “”。基于矢量中值滤波方法，人们又提出了多种滤波方法，如：矢量方向滤波方法( v d f ) 1 4 1 方向一距离滤波方法( d d f ) “”、方向一幅度矢量滤波方法( 硼v f ) 1 6 1 多通道距离滤波方法“”、准均值滤波方法“。这些方法对于彩色图像噪声均有一定的滤除能力。以上非线性矢量滤波方法在处理彩色像素时，并不区分滤波像素及其相邻像素是否会受到噪声污染。通常一幅噪声图像，并非所有的像素都受到了噪声的干扰，无选择地对每个像素进行滤波处理就会损失图像中未受噪声干扰像素的原始信息。因此，有选择地对像素进行滤波：对图像中的脉冲噪声像素进行检测，根据检测结果，仅对噪声像素进行滤波，而对于非噪声像素保持原颜色值不变，是进一步提高彩色图像细节保持能力的关键。据此，人们又提出了基于噪声检测的彩色图像滤波方法“一“，使滤波后图像的细节保持能力得到更进一步的提高。通过分析和比较，发现这些方法在判断和滤除脉冲噪声过程中仍存在一定的缺陷，噪声检测中往往会产生较多的噪声误判和漏判现象，影响了滤波效果。1 2 3 彩色图像分割图像分割指的是把一幅图像分割成不同的区域，每个区域在某些图像特征如边缘、纹理、颜色、亮度等是一致的或相似的。图像分割是数字图像处理中的重要前期过程，特征提取、目标识别都依赖于图像分割的质量好坏，所以图像分割决定了图像分析的最终成败有效合理的图像分割能够为基于内容的i 虱像检索、对象分析等抽象出十分有用的信息，从而使得更高层的图像理解成为可能“。目前图像分割仍然是一个没有得到很好解决的问题，如何提高图像分割的质量受到国内外学者的广泛关注，是一个研究热点。由于图像本身的特殊性和复杂性，图像分割也没有一个公认的评价标准。尽管针对图像分割已提出很多算法，但这些算法都有其各自的特点及适应场合的局限性。迄今为止，还没有通用的方法足以完成各种图像的分割。现有的大