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1、《数字图象处理》课程项目实施报告题目：人脸面部自动定位与分割组号：任课教师：组长：成员：成员：成员：联系方式：二〇一五年一月十四日星期三目录目录I图目录III一项目介绍11.1概述11.2功能要求11.3实施要求1二主要设计思想22.1前期准备22.2人脸肤色区域检测22.2.1方法一22.2.2方法二22.3非人脸区域判别32.3.1判别规则32.4脖子区域判别32.5五官识别-积分投影4三主要实施过程43.1单人43.2多人7四结果分析84.1肤色检测84.1.1方法一84.1.2方法二84.1.3肤
2、色检测阶段总结94.2去除非人脸区域94.2.1单脸94.2.2多脸94.3五官分割94.3.1眼94.3.2鼻、嘴10参考文献11参考代码124.4主程序124.5同态滤波174.6肤色检测-简易高斯模型194.7切割非脸区域214.8条件判断23图目录Figure19Figure29Figure310Figure410Figure511Figure612Figure714一项目介绍1.1概述图像分割是图像处理的主要目标，本项目综合利用图像采集、图像增强、彩色图像处理、图像分割等知识，根据人脸肤色检测及
3、脸部五官形状，设计实现人脸照片中的人脸面部检测与五官分割。1.2功能要求1.人脸图像的采集2.人脸图像增强：去噪、均衡、尺寸归一化、倾斜校正等3.脸部肤色区域分割：采用肤色模型检测与分割人脸肤色区域4.脸部五官区域分割：采用水平投影等方法去将人脸分割成眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等多个区域1.3实施要求1.项目在自己的电脑上用软件完成，图像采集采用数码相机或拍照相机完成。2.整个项目的程序可以采用Matlab编程实现各种功能，也可以采用其他语言，但要能在最后验收时实际运行演示。3.项目设计报告要将原理、结果（包
4、括各步骤的图像）、分析等给出，并附上源代码。一主要设计思想1.1前期准备1.图像归一化至固定大小img=imresize(img,[m,n]);2.去噪：对同一幅图像分别添加高斯噪声与椒盐噪声，再分别通过3*3与5*5的中值滤波器。显示频谱图，分析3.光照补偿方法一：同态滤波采用方法二：伽马矫正1.2人脸肤色区域检测1.2.1方法一基于已有文献、方法，采取基于RGB、YCbCr颜色空间的简单阈值肤色识别。主要颜色分布：(Cb>77AndCb<127)And(Cr>133AndCr<173)但误差围较大，无
5、法应用于背景较复杂的图像。故另使用方法二1.2.2方法二采用简易高斯模型根据事先建立的肤色模型，计算人脸图像中所有像素点颜色与肤色的可能性大小,即相似度大小,其取值围为[0,1],相似度计算公式如下：其中：为像素点在空间中的向量。计算完毕后,对所求得的每个P(Cr,Cb)值进行归一化处理，即将每个P(Cr,Cb)值除以该图像中最大的P(Cr,Cb)值,这样就使得各像素的相似度的值在[0,1]之间，并且使肤色区域亮度更加突出。该值越大，表示属于肤色的可能性也越大,反之越小。在完成肤色相似度分割之后,接下来进
6、行二值化。此设定一个阈值,当该点像素的相似度高于这个阈值则认为该点为肤色像素并置1,反之若低于该阈值则置0。1.1非人脸区域判别在对肤色区域进行一系列处理后,得到了一系列的候选连通区域。由于在背景中可能存在很多和人脸肤色相近或相同的区域被误判为人脸区域,因此需进一步根据一些先验知识对这些侯选区域进行判别优化,剔除那些明显不是人脸的区域。1.1.1判别规则1.若目标区域的宽度与高度不在规定阈值围，则删除该区域2.若目标区域的外接矩形高宽之比不在规定的阈值围时,则删除该区域。3.矩形度：若目标区域面积与外接矩
7、形面积之比不再规定阈值围，则删除该区域1.2脖子区域判别因脖子与人脸区域的颜色分布近乎一致，无法通过上述方法分离。认为脖子与下部之间的交界处在水平投影方向上，会出现明显的极小值点。如Figure2所示。但因为脸部区域的相对复杂性及区域检测的完整性，会使得理想波形在各个区域点出现诸如毛刺的部分，将极大影响分割效果。此，采用长度为5一维中值滤波器，消除高频部分，使整体尽可能光滑，不影响分界处的选取。对于绝大部分图像，均能较好的达到预计的切割目的。但就实际视觉效果而言，直接采用水平直线切割脖子与脸部区域是不合适
8、的。通过实际测试发现，下巴的边缘轮廓可以用一个二次函数实现拟合。原设想通过找出脖子与下巴的分界位置loc，再以这条线为基准，向上搜索，找出2个首个为1的点。同理再找出另外两个点。通过拟合4点，实现下巴轮廓的勾勒。但介于矩阵坐标与笛卡尔坐标之间转换的繁琐与时间，放弃。故，此采用水平投影方法，再通过长度为5的一维中值滤波器，找出脖子与下巴的交界处，分割1.1五官识别-积分投影人脸部五官的眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等基本都是水平方向狭长
