二代身份證件中的圖像處理技術(shù)及其實(shí)現(xiàn).pdf

1、第二代居民身份證的普及勢(shì)在必行，由于辦證數(shù)量多、質(zhì)量要求高、時(shí)間安排緊以及為了方便群眾，需要制定數(shù)字相片的相關(guān)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。如何自動(dòng)的改善數(shù)字圖像的質(zhì)量，并使其符合公安部發(fā)布的居民身份證數(shù)字相片技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)是一個(gè)亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題。在這一背景下，本論文主要研究了人臉圖像的旋轉(zhuǎn)調(diào)整、人臉檢測(cè)、高光校正、縮放裁切和背景濾除： 圖像預(yù)處理：根據(jù)人像所具有的對(duì)稱(chēng)性和肩部角點(diǎn)旋轉(zhuǎn)不變特性，采用基于SUSAN 角點(diǎn)檢測(cè)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像的調(diào)整調(diào)整

2、。這種方法簡(jiǎn)單、特征定位比較準(zhǔn)確，而且抗噪能力強(qiáng)；在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中，采用了雙三次插值的方法進(jìn)行近似處理，其優(yōu)點(diǎn)是能夠很好保持原圖像的細(xì)節(jié)，基本消除旋轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生的鋸齒現(xiàn)象，降低偏移誤差。 人臉檢測(cè)：采用了基于膚色模型與AdaBoost學(xué)習(xí)的層疊分類(lèi)器的人臉檢測(cè)方法，現(xiàn)將主要內(nèi)容簡(jiǎn)述如下：(1) 利用人臉膚色特征，采用HSCC顏色模型對(duì)人臉區(qū)域進(jìn)行提??；(2) 皮膚區(qū)域提取后，依據(jù)人的臉型如橢圓形，對(duì)人臉候選區(qū)域進(jìn)行初選，以減少后續(xù)工作量

3、；(3) 利用AdaBoost算法對(duì)人臉侯選區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步的檢測(cè)以及眼睛定位。原始的基于AdaBoost算法的檢測(cè)器只能檢測(cè)正面人臉圖像，而采用改進(jìn)后的金字塔結(jié)構(gòu)的檢測(cè)器組合實(shí)現(xiàn)了多姿態(tài)人臉檢測(cè)，可以檢測(cè)人臉姿態(tài)在范圍內(nèi)的人臉圖像，并且其中所采用的多級(jí)分類(lèi)器結(jié)構(gòu)和金字塔結(jié)構(gòu)都可以大大提高檢測(cè)速度。 高光校正：提出了一種新的皮膚圖像融合方法。該方法在對(duì)色度-亮度平面內(nèi)高光和非高光區(qū)域像素進(jìn)行融合時(shí)，充分考慮了皮膚像素在此平面內(nèi)呈現(xiàn)Γ

4、形分布的特點(diǎn)，使像素的插值結(jié)果仍然呈現(xiàn)Γ分布。實(shí)驗(yàn)表明采用該方法后人臉皮膚能夠很好的融合，細(xì)節(jié)清晰，高光部分能夠很好的過(guò)渡。 圖像后處理：根據(jù)檢測(cè)到的人臉區(qū)域?qū)D像進(jìn)行縮放處理并根據(jù)雙眼中心位置將圖像裁切成標(biāo)準(zhǔn)大??；采用基于SUSAN算法的邊緣檢測(cè)方法檢測(cè)人像的邊緣，通過(guò)自適應(yīng)閾值和灰度重心判據(jù)，使得邊緣具有很好的連續(xù)性和結(jié)構(gòu)性，從而實(shí)現(xiàn)了背景單一色處理。 根據(jù)上述過(guò)程的基本原理，本文建立了一個(gè)二代身份證件處理系統(tǒng)，并以