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人脸图像的预处理及特征提取方法的分析毕业论文

 2022-04-17 10:04  

论文总字数:30170字

摘 要

当我们在做图像操作的时候,通常因图像在收集的过程中会受到很多因素的影响,从而导致我们获得的图像带有一些不需要的信息,就是噪声。因此,我们需要不断的调整数据信息的内容,保持图像的完整性,阻止图像发生变形,这些措施对以后的特征值的得到过程有着很重要的影响的。其实图像的初步操作过程是一个基础。

本文所使用的图像初步操作手段包括图像的灰度的大小调整(图像的二值化)、图像色度的增加(线性变换函数),图像噪声的添加及过滤(小波变换工具的使用及其相应的中值去噪),图像像素的均衡化操作,还有图像的边缘检测(多种算子),及图像的特征值的轮廓获得和人脸面部的标记。并用matlab环境实现了上述图像初步处理要用到的代码,呈现了运行之后的效果图像,与预期的一致。还对程序做了进一步的优化,可以高效率的从多个方面对人脸图像做出相应的初步处理。有效地获得出人脸面部主要的器官,该实验现象阐明了本文所采用的方法具有较高的精确性和鲁棒性。

关键词:图像处理 线性变换 边缘检测 噪声处理 均衡化

The Design and Analysis of the Vehicle License Plate Localization and Character Segmentation

Abstract

When we do the image operation, usually because the image in the process of collecting will be affected by many factors, so that we get the image with some of the information is not needed, is the noise. Therefore, we need to constantly adjust the content of data information, to maintain the integrity of the image, to prevent the image deformation, these measures have a very important impact on the future value of the characteristics of the process. In fact, the initial operation of the image process is a foundation.

Images used in this preliminary operation means including gray-scale image resizing, image binarization), image chromaticity increased (linear transformation function), addition of image noise and filtering (wavelet transform tool use and the corresponding median denoising) and obtain the contour of image as the balanced operation and image edge detection (operator), and the image of the eigenvalues and the facial markers. And using Matlab environment to achieve the initial processing of the image to be used in the code, showing the effect of the operation of the image, and the expected consensus. Further optimization of the program, you can efficiently from many aspects of the face image to make the corresponding initial treatment. The main organs of the face face are obtained effectively. The experimental results show that the method used in this paper has high accuracy and robustness.

Keywords: image processing linear transform edge detection

noise processing equalization

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1图像初步处理探讨的前景内涵及发展方向 1

1.2国内外研究现状 2

1.3.matlab处理图像的特点 3

1.4数字图像处理 4

1.5本文章节安排 4

第二章 人脸图像的预处理 6

2.1直方图均衡 6

2.1.1均衡化原理 6

2.1.2相对应的变换函数: 7

2.1.3源代码和效果图: 8

2,2灰度变化 11

2.2.1图像灰度化定义 11

2.2.2程序及效果图如下: 12

2.2.3结论 13

2.3边缘检测 14

2.3.1图像检测含义 14

2.3.2内容: 14

2.4图像增强 18

2.4.1定义 18

2.4.2程序及相应效果图: 20

2.4.3结论 21

第三章 噪声处理 22

3.1噪声介绍 22

3.2噪声图像模型及噪声特性 23

3.3添加噪声及阈值去噪 23

3.3.1噪声原理 23

3.3.2程序及相应的效果图: 24

3.4噪声去除 25

3.5小波变换 27

3.5.1小波变换原理 27

3.5.2结论 29

3.6中值去噪 29

第四章 特征提取及人脸面部标记 32

4.1 特征提取 32

4.1.1定义 33

4.1.2结论 34

4.2人脸面部标记 34

结论 36

第五章 总结和展望 37

5.1本文总结 37

5.2展望 37

参考文献 38

致谢 41

附录 42

第一章 绪论

1.1图像初步处理探讨的前景内涵及发展方向

1.图像预处理研究的意义

将每一个图像里的内容按顺序的进行划分以后,在送进具有一定的认知能力的经编程后的模块是图像信息初步处理步骤的一个最基本的流程。其实图像的信息初步操作的意义是将不需要获得的信息通通去掉,以免这些杂乱信息对图像的视觉效果带来一定的干扰[1]。把我们需要的信息按顺序的恢复出来,保证图像不失去它原有的状态,尽量保持其可读性。对视频管理系统而言,控制环境中的噪声和图像在输入、读取中会形成的噪声影响了图像效果,使图像变得模糊化。我们使用图像的增强技术优化图像的效果[5]。如果在一幅图像中,人们仅仅对图像里的其中一些画面有兴趣,我们就可以利用图像的分割技术使得图像分割为不同的邻域,进一步分离出图像里的不同对象,然后我们可以从这些邻域中调出对象的属性,从而采集出我们想要的目标[2]

  基于计算机的处理能力迅速改善,图像预处理技术在勇往直前的同时,也慢慢地开始向其他的学术有着渗透,使图像可以在信息采集与信息使用等领域也显得很重要。从现在的情况来看,图像信息初步操作的范围是很全面的,涉及到很多的场合[4]。已经贯穿了很多的重要的制造业。计算机创新能力的向前进步,促进着图像信息初步操作的技术在不断的扩大,对于我们的生活有很多的促进作用,引领着整个社会在向前进步。

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