结合人脸特征和改进的积分投影的眼睛定位方法

对人脸识别中的关键一步——眼睛定位进行深入研究。提出了一种结合人脸特征间的几何关系和改进的积分投影的方法,实现了快速有效的眼睛定位。首先,对输入图像进行光照补偿、最大类间方差阈值分割法的二值化处理和数学形态学的开运算处理;其次,框选人脸区域;最后,根据人脸特征间的几何关系先缩小眼睛区域的搜索范围,并分别框选出左右人眼区域,再利用改进的积分投影及其统计数据的峰值位置分别确定左右眼球的中心位置,然后输出眼睛定位的结果。实验表明,该方法具有很高的精度,对不同角度和不同方向的倾斜人脸、脸部表情及姿势变化等具有很好的鲁棒性。     

基于马赛克的低通滤波人脸表情处理

表情在人脸识别中是重要的干扰信号,有效消除表情对人脸识别的影响尤为重要。提出了一种基于马赛克的低通滤波表情处理方法,通过不同的马赛克密度对待识别人脸图像进行处理,有效降低不同表情对人脸识别的影响。实验表明,经过该方法处理后的待识别人脸图像与库存图像的相似度有明显的提高。     

脉冲激光测距信号插值的新算法研究

提出了一种针对脉冲激光测距中非合作目标定位的新算法。该算法采用相关检测所得的峰值位置附近的若干采样点进行插值运算,并根据采样点距离峰值位置的远近赋予不同的权重,然后进行加权平均,从而得到非合作目标的准确位置。该算法充分利用了相关检测峰值位置附近的众多采样信息,避免了单个采样点对定位精度的影响,显著地提高了定位的精确度和稳定度。实验表明,该算法比直接用相关检测,测量精度约提高了1倍。     

基于光照-反射模型的图像增强算法的FPGA设计

针对视频图像增强处理的应用需求及视频图像场景的多样化特点,给出了一种基于光照-反射模型的低照度图像增强算法及其硬件实现。首先,基于光照-反射模型将亮度图像分解为照度分量、反射分量,并对估计的照度分量进行非线性调节,合成新的亮度图像;然后,引入调整系数对光照估计进行场景补偿以适应不同的场景;最后,在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)硬件上进行算法实现。在Altera EP4CE40F23C8 FPGA硬件上实现结果表明,图像增强算法的主、客观处理效果得到明显提升,可满足不同场景的低照度视频图像实时增强处理应用。