二代身份證件中的圖像處理技術(shù)及其實現(xiàn).pdf

1、第二代居民身份證的普及勢在必行，由于辦證數(shù)量多、質(zhì)量要求高、時間安排緊以及為了方便群眾，需要制定數(shù)字相片的相關(guān)規(guī)范標準。如何自動的改善數(shù)字圖像的質(zhì)量，并使其符合公安部發(fā)布的居民身份證數(shù)字相片技術(shù)標準是一個亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。在這一背景下，本論文主要研究了人臉圖像的旋轉(zhuǎn)調(diào)整、人臉檢測、高光校正、縮放裁切和背景濾除： 圖像預(yù)處理：根據(jù)人像所具有的對稱性和肩部角點旋轉(zhuǎn)不變特性，采用基于SUSAN 角點檢測的方法來實現(xiàn)圖像的調(diào)整調(diào)整

2、。這種方法簡單、特征定位比較準確，而且抗噪能力強；在旋轉(zhuǎn)過程中，采用了雙三次插值的方法進行近似處理，其優(yōu)點是能夠很好保持原圖像的細節(jié)，基本消除旋轉(zhuǎn)時產(chǎn)生的鋸齒現(xiàn)象，降低偏移誤差。 人臉檢測：采用了基于膚色模型與AdaBoost學(xué)習(xí)的層疊分類器的人臉檢測方法，現(xiàn)將主要內(nèi)容簡述如下：(1) 利用人臉膚色特征，采用HSCC顏色模型對人臉區(qū)域進行提取；(2) 皮膚區(qū)域提取后，依據(jù)人的臉型如橢圓形，對人臉候選區(qū)域進行初選，以減少后續(xù)工作量

3、；(3) 利用AdaBoost算法對人臉侯選區(qū)進行進一步的檢測以及眼睛定位。原始的基于AdaBoost算法的檢測器只能檢測正面人臉圖像，而采用改進后的金字塔結(jié)構(gòu)的檢測器組合實現(xiàn)了多姿態(tài)人臉檢測，可以檢測人臉姿態(tài)在范圍內(nèi)的人臉圖像，并且其中所采用的多級分類器結(jié)構(gòu)和金字塔結(jié)構(gòu)都可以大大提高檢測速度。 高光校正：提出了一種新的皮膚圖像融合方法。該方法在對色度-亮度平面內(nèi)高光和非高光區(qū)域像素進行融合時，充分考慮了皮膚像素在此平面內(nèi)呈現(xiàn)Γ

4、形分布的特點，使像素的插值結(jié)果仍然呈現(xiàn)Γ分布。實驗表明采用該方法后人臉皮膚能夠很好的融合，細節(jié)清晰，高光部分能夠很好的過渡。 圖像后處理：根據(jù)檢測到的人臉區(qū)域?qū)D像進行縮放處理并根據(jù)雙眼中心位置將圖像裁切成標準大??；采用基于SUSAN算法的邊緣檢測方法檢測人像的邊緣，通過自適應(yīng)閾值和灰度重心判據(jù)，使得邊緣具有很好的連續(xù)性和結(jié)構(gòu)性，從而實現(xiàn)了背景單一色處理。 根據(jù)上述過程的基本原理，本文建立了一個二代身份證件處理系統(tǒng)，并以