低照度條件下的人臉跟蹤技術(shù)研究.pdf

1、人臉跟蹤是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的一個重要研究課題。在基于內(nèi)容的視頻檢索、數(shù)字視頻處理、智能人機接口、視覺監(jiān)測等方面有著重要的應(yīng)用價值。但在實際應(yīng)用中，人臉跟蹤系統(tǒng)經(jīng)常會遇到光照環(huán)境差異過大，或者光線不足等情況。本文將人臉跟蹤與圖像增強技術(shù)相結(jié)合進行了較為深入的研究。在對人臉跟蹤和圖像增強的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行了深入了解的基礎(chǔ)上，總結(jié)并提出了一些新的圖像增強和人臉跟蹤方法。全文的主要內(nèi)容如下： 1.針對傳統(tǒng)的Retinex圖像增

2、強技術(shù)在高對比度邊緣區(qū)域存在“光暈偽影”這一缺點，提出了一種基于雙邊濾波的Retinex算法。該算法先使用帶有邊緣保存功能的雙邊濾波將原圖像分解成照度圖像和反射圖像，再分別采用不同的策略壓縮照度圖像和增強反射圖像，最后把兩部分圖像合成為新的圖像。通過從主觀視覺效果和客觀質(zhì)量評價兩方面對該算法進行檢驗，實驗結(jié)果表明它有較好的增強效果，解決了“光暈偽影”問題。 2.針對傳統(tǒng)的Retinex圖像增強技術(shù)會導(dǎo)致原始圖像的噪聲放大這一現(xiàn)象

3、，結(jié)合了人眼的視覺特性，對中心環(huán)繞Retinex做出改進，提出了一種新的Retinex算法。該算法先使用正交的Prewitt算子計算出原始圖像的梯度圖像，然后用它和5×5的高斯核函數(shù)卷積，再將計算結(jié)果通過一個線性函數(shù)進行灰度變換，用變換結(jié)果作為原始圖像的空間活動性矩陣，最后用該矩陣乘以中心環(huán)繞Retinex中的環(huán)繞矩陣。實驗結(jié)果表明該算法有較好的增強效果，并通過模擬人眼視覺的掩蓋效應(yīng)，能有效抑制噪聲的擴大。 3.針對實際應(yīng)用中的