黃瓊

摘 要：非限定條件下，通過(guò)攝像頭動(dòng)態(tài)獲取的圖像，通常會(huì)出現(xiàn)光照不均勻的現(xiàn)象。而目前針對(duì)非均勻光照的處理方法大多數(shù)增強(qiáng)效果不理想。為能高效處理非均勻光照?qǐng)D像，文章提出一種基于Retinex理論的小波變換增強(qiáng)算法。所提算法對(duì)亮度分量進(jìn)行對(duì)比度拉伸，最后利用圖像的反射分量對(duì)圖像的色彩和細(xì)節(jié)進(jìn)行恢復(fù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提方法運(yùn)用在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，其識(shí)別率有較好的提升。

關(guān)鍵詞：Retinex理論；小波變換；非均勻光照；識(shí)別率

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的迅速發(fā)展，在國(guó)家及公共安全等領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)已顯示出較大的應(yīng)用前景。當(dāng)前，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)中的一個(gè)重要部分[1]。雖然人臉識(shí)別技術(shù)已在多個(gè)領(lǐng)域得到了較大的應(yīng)用，但是在人臉識(shí)別的研究中還存在較大的問(wèn)題。在人臉識(shí)別的技術(shù)發(fā)展中，受到的影響因素有很多，其中光照就是影響因素之一。本文針對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的研究中，利用公開人臉庫(kù)重點(diǎn)分析復(fù)雜光照下的人臉識(shí)別預(yù)處理算法。

1 人臉識(shí)別流程

如圖1所示，人臉識(shí)別主要有6個(gè)步驟，即人臉圖像的采集、檢測(cè)與定位、圖像預(yù)處理、特征提取和人臉識(shí)別[2]。

2 光照對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的影響

在實(shí)際的應(yīng)用中，由于光照無(wú)處不在，人臉識(shí)別效果終會(huì)受到影響，時(shí)間、地點(diǎn)、天氣、環(huán)境等的變化都會(huì)或多或少的影響著光照，甚至是光源的亮度、距離和方向，都會(huì)影響人臉識(shí)別的結(jié)果。

人臉圖像采集系統(tǒng)含有各種電子元件負(fù)責(zé)圖像的采集。圖像采集系統(tǒng)會(huì)在存儲(chǔ)圖像前對(duì)信號(hào)進(jìn)行校正，比如對(duì)比度校正、Gamma校正、對(duì)曝光時(shí)間進(jìn)行調(diào)整等，這些操作都會(huì)使人臉圖像發(fā)生改變，這也是導(dǎo)致人臉識(shí)別準(zhǔn)確率下降的原因之一。而在圖像識(shí)別技術(shù)中，通常是根據(jù)目標(biāo)和背景的直方圖特征來(lái)辨別二者之間的差異，然后將此作為分割或識(shí)別目標(biāo)的前提，但是當(dāng)圖像受到光照影響時(shí)，其直方圖信息會(huì)發(fā)生較大的改變。兩個(gè)人在不同光照條件下的圖像以及各自對(duì)應(yīng)的直方圖如圖2所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，光照很大程度上影響著人臉圖像的直方圖分布，不同光照下同一個(gè)人臉的直方圖分布差異巨大，而同一光照下不同人的直方圖分布卻可以極其相似。

從人臉圖像中提取出來(lái)的特征是人臉識(shí)別的重要依據(jù)，所以對(duì)人臉的特征提取也是人臉識(shí)別中最重要的步驟，然而光照的不同會(huì)使得人臉圖像受到較大的變化[3]。不均勻的光照會(huì)使得人臉圖像產(chǎn)生高光或者較厚的陰影，甚至是得到全暗的圖像，對(duì)人臉特征的提取會(huì)產(chǎn)生不利的影響。把圖像的尺寸特征以及形狀特征進(jìn)行結(jié)合作為分類的依據(jù)，在模式識(shí)別中至關(guān)重要。而通常情況下，形狀特征包括區(qū)域特征和輪廓特征[4]。區(qū)域特征主要包括臉部上兩點(diǎn)之間的距離或者曲率等，能夠起到識(shí)別作用。而圖像的輪廓特征主要是針對(duì)圖像的邊緣，而邊緣信息也是人臉識(shí)別的重要依據(jù)之一。圖3是在不同光照條件下的同一個(gè)人的人臉圖像以及對(duì)其提取到的邊緣特征?？梢钥闯觯?dāng)光照不均勻時(shí)，臉部出現(xiàn)的陰影部分會(huì)帶來(lái)噪聲，在人臉的邊緣提取時(shí)使得邊緣信息受到影響，也有可能將陰影部分的邊界誤認(rèn)為是邊緣信息。

3 基于小波變換和Retinex理論的人臉識(shí)別算法

3.1 算法流程

本文所提算法首先采用小波變換對(duì)對(duì)數(shù)變換后的人臉圖像img進(jìn)行分解，得到人臉圖像的高頻系數(shù)部分（HH）和低頻部分（LL，HL，LH）；然后對(duì)高頻部分進(jìn)行去噪濾波處理，采用雙邊濾波對(duì)低頻部分進(jìn)行光滑濾波[5]；最后對(duì)小波重構(gòu)后的人臉圖像進(jìn)行對(duì)比度拉伸，從而提高光照條件下的人臉圖像質(zhì)量，主要算法流程如圖4所示。

小波指的是小區(qū)域的波，是一種比較特殊的波形，它的長(zhǎng)度有限，而且平均值為零。小波分析是將信號(hào)分解成一系列由一個(gè)母小波函數(shù)經(jīng)過(guò)平移和伸縮操作得來(lái)的小波函數(shù)的疊加[6-7]。

在多尺度分析的特性上小波分解具有以下重要的特性：（1）分解后圖像的高頻部分具有3個(gè)方向（水平、垂直和對(duì)角線），符合人類視覺(jué)特性。（2）小波分解后圖像中比較大的小波系數(shù)主要集中分布在低頻部分中。（3）小波分解后圖像中的高頻分量的小波系數(shù)具有很強(qiáng)的相關(guān)性。

3.3 帶色彩恢復(fù)的多尺度Retinex算法（MSRCR）

Jobson等在MSR的基礎(chǔ)上，利用其輸出乘以一個(gè)函數(shù)，即色彩恢復(fù)函數(shù)，提出了如式（8）的帶色彩恢復(fù)的多尺度算法：

3.4 自適應(yīng)灰度拉伸

獲取圖像img中最大像素值max和最小像素值min，利用公式將圖像進(jìn)行圖像的對(duì)比度拉伸。

4 實(shí)驗(yàn)

4.1 人臉庫(kù)

4.2 結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)中，本文主要將未進(jìn)行處理的人臉和通過(guò)算法處理之后的圖像，經(jīng)過(guò)PCA提取特征后進(jìn)行支持向量機(jī)多分類識(shí)別，進(jìn)行識(shí)別準(zhǔn)確率的對(duì)比（見(jiàn)表1）。

4.3 結(jié)論

本文在Retinex理論的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Retinex的小波變換處理算法，利用Retinex理論對(duì)圖像的亮度分量和反射分量進(jìn)行分解，對(duì)圖像的亮度分量進(jìn)行自適應(yīng)對(duì)比度拉伸，最后利用圖像的反射分量使得圖像的細(xì)節(jié)和色彩得以恢復(fù)。本文算法解決了現(xiàn)有Retinex算法處理效果不理想的問(wèn)題，該算法處理的非均勻光照?qǐng)D像具有較好的對(duì)比度、能見(jiàn)度、自然性。本文算法對(duì)硬件設(shè)備沒(méi)有特殊的要求，可以在各手機(jī)、攝像機(jī)、電視或其他具有顯像功能的電子產(chǎn)品中進(jìn)行移植。

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