劉一宵++牛珊珊++栗春曉
摘 要 在實(shí)際的科學(xué)研究中,受拍攝條件、設(shè)備的影響,圖像往往會(huì)出現(xiàn)邊界模糊、脈沖噪聲、顆粒噪聲及特征不夠明顯等問(wèn)題。因此,需要對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波處理,圖像銳化,使用Roberts梯子算法進(jìn)行邊緣檢測(cè),對(duì)圖像灰度化、二值化,從而使得預(yù)處理后的圖片真實(shí)有用信息更加突出,增加有關(guān)信息的可檢測(cè)性。
關(guān)鍵詞 圖像處理;濾波;銳化;二值化;灰度處理
中圖分類號(hào) TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2095-6363(2017)16-0159-01
近年來(lái),利用計(jì)算機(jī)模擬預(yù)測(cè)人若干年后(或若干年前)的容貌這項(xiàng)技術(shù)在尋找失蹤兒童、提供娛樂(lè)等方面得到了較為廣泛的應(yīng)用。隨著歲月的流逝,人臉會(huì)隨著年齡的改變而改變。對(duì)于同一個(gè)人不同年齡階段的照片,我們通常可以根據(jù)其個(gè)性特點(diǎn)判斷是否為同一個(gè)人,但是如果兩張照片拍攝相隔時(shí)間越長(zhǎng),辨別起來(lái)也就越困難。
隨著人臉識(shí)別與修復(fù)技術(shù)的興起,計(jì)算機(jī)圖形處理技術(shù)在此成為研究的熱點(diǎn)。進(jìn)行這一技術(shù)的首要環(huán)節(jié)是圖像的預(yù)處理,主要目的是消除掉無(wú)用的信息,保留有用的真實(shí)信息并使有用的真實(shí)信息更加突出,增加有關(guān)信息的可檢測(cè)性和最大限度的簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)利于對(duì)數(shù)據(jù)的處理分析。我們所采集的圖片質(zhì)量不可能是十分完美的。例如:圖像人物不突出、表情過(guò)于豐富、照片邊界模糊等。所以進(jìn)行預(yù)處理就會(huì)顯得格外重要。
1 中值濾波
中值濾波與加權(quán)平均方式的平滑濾波不同,能很好的濾除脈沖噪聲和顆粒噪聲等,并保護(hù)圖像邊界,更好地保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣。
中值濾波的原理是利用一個(gè)正方形窗口,假設(shè)窗口是3×3的,則窗口里的數(shù)字均為1/9,然后將窗口依次與原始圖像相乘,并將結(jié)果賦值到一個(gè)新的圖像上去。通過(guò)該過(guò)程,可以得到一個(gè)新的圖像,該圖像剔除了原始圖像中的椒鹽噪聲等影響。
采用中值濾波處理結(jié)果如圖1所示:
2 圖像銳化
對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波處理往往使圖像的輪廓變得較為模糊,從而影響后續(xù)的處理,為了減少由中指濾波帶來(lái)的影響,可以采用圖像銳化算法處理,即利用算法突出圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息。
所以,我們選取方法較為簡(jiǎn)單,運(yùn)算速度快的Roberts梯子算法。Roberts梯子算法采用對(duì)角方向相鄰兩像素之差,故也稱為四點(diǎn)差分法。
3 邊緣檢測(cè)
邊緣是指圖象中灰度發(fā)生急劇變化的區(qū)域。根據(jù)第二步的Roberts梯子算法,我們選定一個(gè)閾值,若G(x,y)大于該閾值,我們就認(rèn)為該點(diǎn)為邊緣點(diǎn)。利用這種方法將邊緣點(diǎn)找出,得到人臉的邊緣區(qū)域。進(jìn)一步將圖像規(guī)范化,提取面部的有效部分。
4 灰度化,二值化
基于像素平均值的圖像閾值二值化算法的灰度處理。灰度處理后,圖片上人臉的特征部位更加明確。具體步驟如下:1)首先使用MATLAB軟件中的rgb2gray函數(shù)-將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,如圖4所示。2)計(jì)算灰度圖像的算數(shù)平均值—M。3)以M為閾值,完成對(duì)灰度圖二值化(大于閾值M,像素點(diǎn)閾值為白色,否則閾值為黑色)。
5 結(jié)論
目前,計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)正隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展而呈現(xiàn)出新的研究熱點(diǎn),在對(duì)圖像進(jìn)行操作的初始步驟是圖像預(yù)處理過(guò)程,即降低圖像在獲取或者處理不當(dāng)引起的誤差。本文介紹了一幅圖像較為常見(jiàn)的處理方法,如解決椒鹽噪聲或者斑點(diǎn)噪聲的中值濾波;使圖像邊緣信息更加突出的圖像銳化處理;以及邊緣檢測(cè)和圖像二值化等處理。未進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)的科研人員可以借鑒一下這些過(guò)程。
參考文獻(xiàn)
[1]Scandrett C M,Solomon C J, Gibson S J. A person-specific,rigorous agingmodelofthehumanface[J].PatternRecognitionLetters,2006,27(15):1776-1787.
[2]李洪升.基于ASM算法的人臉特征點(diǎn)定位研究及應(yīng)用[D].南京:東南大學(xué),2009.
[3]MatthewsI,BakerS.Activeappearance models revisited[J].International Journal of Computer Vision,2004,60(2):135-164.
[4]Beymer D.Vectorizing face images by interleaving shape and texture computation[J].TechnicalReport,AIM-1537,MITArtificialIntelligenceLaboratory,1995.endprint