一种改进的人脸边缘检测方法.pdfVIP

维普资讯 第21卷第 5期 甘肃联合大学学报 (自然科学版) V01．21NO．5 2007年 9月 JournalofGansuLianheUniversity(NaturalSciences) Sept．2007 文章编号 ：1672-691X(2007)05—0097—03 ● ● 一 种改进的人脸边缘检测方法 王海军，焦青云，蒋世辉，张恩宾 (河南财政税务高等专科学校 信息工程系，河南 郑州 450002) 摘 要：人脸检测和识别技术在公共安全、图像检索、人机智能交互等方面有着巨大应用前景．在民事和经济领 域，各类金融卡、信用卡的持卡人的身份验证，社会保险人的身份验证等具有重要的应用价值．边缘检浏是人脸 检测的关键技术之一，文中论述了一种全新的二次边缘提取算法以及图像的归一化处理．采用的算法既可以优 化图像质量，又可以完成对图像的二值化处理和边缘提取．Matlab和Yale人脸库实验表明，该算法简单、快 速，在一定程度上优于著名的Prewitt和Sobel算子． 关键词：灰度图像；边缘检测}二值化；人脸检测}Matlab 中圈分类号 ：TP391．41 文献标识码 ：A 降低噪声的同时也导致 了边缘强度 的损失(边缘 I 边缘检测的一般方法 也对应着高频部分)，因此，需要在边缘与噪声之 边缘是图像的重要组成部分，边缘 图像是人 间作一个折衷c3]．增强边缘是将邻域 (或局部)强 脸图像的一种重要表征方法．边缘检测是图像处 度值有显著变化的点突出来，它一般应通过计算 理的关键技术之一，目的是在有噪声背景 的图像 梯度幅值来完成的．对一个边缘来说，其一阶导数 中确定出目标物边界的位置，它是由图像处理到 在边界处存在一个 向上的阶跃，或者其二阶导数 图像分析的关键步骤．只有在边缘检测的基础上 过零点．导数的计算对噪声很敏感，而一般的边缘 才能对 目标进行检测和特征提取，使得更高层的 检测正是利用求导数来实现的 ]． 图像分析和理解成为可能，因此对边缘检测方法 2 改进的边缘提取算法和图像 的研究具有十分重要的意义[1]．在图像处理上 ，一 归一化 般都认为局部极值点或灰度发生急剧变化的点即 为边缘，经典的微分边缘检测算子利用边缘处的 2．1 改进的边缘提取算法 一 阶导数最大或最小；边缘点处二阶导数呈零交 我们采用的是一种较新颖的边缘二值化方 叉或边缘点处二阶方向导数取极值等．由于微分 法：既可以优化图像质量，又可以完成对图像二值 算子对噪声很敏感 ，所以 Prewitt首先提 出了用 化处理．具体实现方法如下：区域M1一M9的位 曲面拟合法来做边缘检测，他对原始图像拟合得 置如图 1所示 ，每一个区域均为 3*3区域．求出 到一个最佳拟合曲面，再在最佳曲面上用简单的 以点(，．厂)为中心的邻域内点的灰度值之和 M5， 微分算子进行边缘检测．近年来，随着数学和人工 再分别计算与该 区域相邻的8个 3*3的小区域 智能的发展 ，出现了一些新的边缘检测方法 ，如数 的灰度之和，按 以下各式求出各个阀值[5]： 学形态法、小波变换法、神经 网络法、模糊检测法 11一 (M1+M2+M3+M4—4*M5)／4； 等等，这些算法都在力图最大程度地抑制噪声和