基于噪聲評估模型的人臉圖像去噪方法
【專利摘要】本發明提供了一種基于噪聲評估模型的人臉圖像去噪方法及其在人臉識別中的應用，該方法用于通過人臉檢測技術獲取的人臉圖像進行噪聲分析處理，以達到噪聲消除以及自適應參數訓練的目的。算法利用活動形狀模型將人臉圖像分成九個區域；然后在每個區域上采用一個噪聲評估模型對人臉圖像噪聲進行計算，得出噪聲密度分布圖；根據每個區域的噪聲密度分布圖進行自適應雙邊濾波算法，以保證更好地保護人臉中有用的紋理信息。這種方法有效的解決了針對人臉識別過程中在不均勻噪聲下導致識別率大幅降低的問題，從而提高了人臉識別的識別性能。
【專利說明】基于噪聲評估模型的人臉圖像去噪方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種人臉圖像去噪方法。
【背景技術】
[0002] 人臉識別作為近年來的一個重要研究領域，雖然已經取得很大進展，但在一些實 際的應用中，噪聲、光照、姿態、等眾多因素不同程度地對識別效果產生影響，其中噪聲是較 常見的一種影響因素。
[0003] 現階段最常用的人臉圖像去噪方法為主成分分析去噪方法。該方法利用無噪聲人 臉圖像訓練特征空間，對于與訓練圖像相近的輸入圖像效果較好，但對于與訓練圖像出入 較大的輸入圖像容易引入大量噪聲甚至導致識別率下降，而且需要一定時間和一定數量的 圖片進行訓練。
【發明內容】
[0004] 本發明提供了一種新的人臉圖像去噪方法，提高了圖像去噪的效率和效果。
[0005] 本發明采用如下技術方案：
[0006] 基于噪聲評估模型的人臉圖像去噪方法，包括：
[0007] (1)利用活動形狀模型將輸入圖像分成九個區域，分別為額頭、左右眉毛、左右眼 睛、鼻子、左右臉、嘴巴；
[0008] (2)對每個區域通過基于Canny算子的噪聲評估模型產生相應的噪聲密度分布 圖；
[0009] (3)對每個區域中噪聲密度值，若大于等于某個閾值則認為是噪聲區域，若小于 該閾值則認為是非噪聲區域；
[0010] (4)在噪聲區域內根據噪聲密度的均值進行自適應的雙邊濾波去噪。
[0011] 與現有方法相比，本發明所公開的人臉圖像去噪方法，能夠節省訓練時間，算法原 理簡單，對大部分不均勻噪聲下有較好的自適應性。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0012] 圖1為活動形狀模型劃分人臉九個區域的流程圖；
[0013] 圖2為噪聲評估模型的流程圖；
[0014] 圖3為總流程圖。
【具體實施方式】
[0015] 下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發明保護的范圍。
【具體實施方式】 [0016] 為：
[0017] (1)對輸入圖像灰度化，利用基于Haar特征的Adaboost分類器檢測人臉；
[0018] (2)結合附圖1，利用活動形狀模型提取人臉68個特征點劃分人臉為九個區域，分 別是額頭區域、左右眉毛區域、左右眼區域、鼻子區域、左右臉區域和嘴巴區域；
[0019] (3)結合附圖2,在人臉九個區域的每個區域里利用Canny算子進行邊緣提取，保 留長度大于T1的邊緣，根據邊緣的面積比得出每個區域的噪聲密度值& ;
[0020] (4)根據每個區域的噪聲密度值&確定雙邊濾波算法的參數，并成正比例關系，雙 邊濾波的公式如下：
[0021]
【權利要求】
1. 基于噪聲評估模型的人臉圖像去噪方法，其特征在于利用活動形狀模型將人臉圖像 分成九個區域；然后在每個區域上采用一個噪聲評估模型對人臉圖像噪聲進行計算，得出 噪聲密度分布圖；根據每個區域的噪聲密度分布圖進行自適應雙邊濾波算法，以保證更好 地保護人臉中有用的紋理信息。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于基于活動形狀模型將人臉圖像分為九個 區域，其算法在于，對人臉圖像進行灰度化，然后通過活動形狀模型提取若干人臉特征點， 將人臉分成九個區域，分別是額頭區域、左右眉毛區域、左右眼睛區域、鼻子區域、左右臉區 域、嘴巴區域。
3. 根據權利要求2所述的方法，其特征在于九個區域中每個區域利用一個噪聲評估模 型對人臉圖像噪聲進行評估，其算法在于，對人臉圖像進行灰度化，然后通過Canny算子進 行邊緣提取，將長度小于閾值?\的邊緣歸為噪聲產生的邊緣，根據這類邊緣在每個區域中 的分布密度（面積比）計算出人臉噪聲密度值，若不大于閾值1~ 2則不做任何處理，若大于' 則進行自適應雙邊濾波算法，以保證人臉圖像中噪聲不多的部分所有紋理信息得以保留。
4. 根據權利要求3所述的方法，其特征在于進行自適應雙邊濾波時，算法通過權利要 求2所述得出的噪聲密度分布圖調整對應區域中雙邊濾波的空間濾波系數和灰度值濾波 系數，從而使去噪的同時更能自適應的保留人臉中有用細節信息。
【文檔編號】G06K9/40GK104156720SQ201410367221
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月26日 優先權日:2014年7月26日
【發明者】馮琰一, 張少文, 丁保劍 申請人:佳都新太科技股份有限公司