创新实验08083119

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1、测试与光电工程学院计算机课程设计任务书电子科学与技术系080831班学生：喻斌课题名称：人脸图像眼镜摘除课题内容：1、课题设计要求：(1)分析过程，理清思路；(2)设计算法流程图；(3)编写程序，并对其进行运行结果；(4)对运行结果进行分析，撰写报告。2、工作进度安排：(1)查阅资料，设计算法流程图，拍摄照片。(2)编写程序，对其进行运行结果并分析，撰写报告。20人脸图像眼镜摘除学生姓名：喻斌班级：080831学号：19指导老师：张海林摘要：眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物，它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率，提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法J通过一个自适应二

2、值化的方法，检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法，合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明：该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。关键词：图像识别；眼镜摘除；图像合成；眼镜提取指导老师签名：201.引言42.方案选择53设计过程63.1对系统的工作过程描述63.2根据工作过程,得出系统框图63.3算法设计73.3.1减法运算：73.3.2读写图像数据：83.3.3显示图像数据：93.3.4灰度图像：93.3.5边缘检测：93.3.7图像处理函数imclose113.3

3、.8图像处理函数im2bw113.4附加说明:124.仿真（或测试）结果134.1仿真结果134.2自我评价165.心得体会17参考文献18致谢19201.引言人脸识别作为生物识别领域中最自然、最可靠的技术，在中国这样一个具有世界第一庞大人口基数的发展中国家拥有特别的地位。人脸识别应用的发展潜力在现阶段的中国体现得尤其重要，巨大的人口基数，以及越来越频繁的流动性，14亿人口的管理，如何充分利用信息技术进行有效的身份认证，一直是业内持续关注的焦点。人脸识别具有自然性和不被察觉性的双重优点。自然性是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。具体而言，人脸识别是通过观

4、察比较人脸来区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别便具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。202.方案选择设计框图如下戴眼镜（原图彩色照片1）没戴眼镜（原图彩色照片2）戴眼镜（灰度图像3）没戴眼镜（灰度

5、图像4）灰度图像相减（3—4）转换为二值图眼镜框图该方法从理论上讲是可行的，也是比较容易想到的，但是实现有点难度，处理后的结果不是很好。原因有很多：第一，电脑摄像头拍摄照片的像素不够高。第二，一组中两张照片不完全重合，经过两个灰度图像相减后，得到的图像就不理想。203设计过程3.1对系统的工作过程描述此次设计提出了人脸图像中的眼镜提取的方法。首先拍摄正面人脸图像样本，然后对原始彩色图像进行灰度处理，接着按照原始图像的灰度特征进行边缘检测的图像处理，再确定形态操作结构元素来进行填补边缘缝隙，最后转换图像为二进制图像。3.2根据工作过程,得出系统框图1.系统框图如下戴眼镜（原图彩色照片1）戴眼

6、镜（灰度图像3）边缘检测创建形态学结构元素（填补缝隙）转换为二值图像20眼镜框图2.各部分的作用灰度图像：经图像信息输入系统获取的原图像中通常都含有各种各样的噪声和畸变，大大影响了图像质量。在图像进行分析之前，必须对图像质量进行改善，通常转换为灰度图像。边缘检测：灰度图像是利于下一步的边缘检测分割图像，先检测图像中的边缘点，再按照某种策略将边沿点连成轮廓，从而构成分割区域，由于边缘是所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才能将目标和背景分开。填补缝隙：边缘线存在断裂的情况，没有完整而精确地描绘出镜框的轮廓，在这里，可以通过strel()函数利用线性的结果函数对边缘进行膨胀操作，填补边缘缝隙

7、。二值图像：二值图像是一个逻辑类，只需要一个数据矩阵，每个像素只取两个离散值中一个，通过二值图像就能把图像定位或其它操作。3.3算法设计3.3.1减法运算：20图像减法也称为差分方法，是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。图像减法可以作为许多图像处理过程的准备步骤。例如，可以使用图像减法来检测一系列相同场景图像的差异。利用图像减法图像处理时，往往需要考虑背景的更新机制，尽量补偿因天气、光照等因素对图像显示效果