可見光與紅外圖像融合方法及其在人臉識別中的應(yīng)用.pdf

1、人臉識別是模式識別領(lǐng)域中一個(gè)困難而又具有實(shí)用價(jià)值和廣闊應(yīng)用前景的研究領(lǐng)域。目前大多數(shù)人臉識別系統(tǒng)利用可見光圖像進(jìn)行人臉識別，其識別性能容易受到光照變化的影響，在戶外、昏暗光照以及非均勻照明條件下，其正確識別率會(huì)大大降低。同時(shí)基于可見光光譜的人臉識別對于偽裝臉的識別也有困難。而利用熱紅外人臉圖像進(jìn)行人臉識別可以克服現(xiàn)有識別系統(tǒng)易受光照變化影響的缺點(diǎn)。但是，由于熱紅外線不能穿透玻璃，如果待識別對象戴有眼鏡，在熱紅外圖像中眼鏡將呈現(xiàn)出墨鏡的效

2、果，使對人臉識別起重要作用的眼部信息全部丟失，而這些信息都是對識別有用的重要特征，將嚴(yán)重影響人臉識別性能。本文研究如何利用多光譜圖像融合技術(shù)來提高人臉識別系統(tǒng)的整體識別性能。 首先，本文將基于奇異值分解(SVD)圖像分層應(yīng)用于多模式圖像融合。首先利用SVD對原始圖像進(jìn)行分解，然后重組為具有不同能量分辨率的三層：低分辨層、高分辨層和超高分辨層。根據(jù)每層的不同特點(diǎn)分別采取相應(yīng)的融合策略。然后采用客觀評價(jià)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法的有效

3、性，且優(yōu)于一般的經(jīng)典圖像融合算法。 其次，本文提出一種基于雙匹配度的多光譜圖像融合策略。該融合策略首先在區(qū)域能量的基礎(chǔ)上引入?yún)^(qū)域梯度，然后根據(jù)匹配度的類型和測量值進(jìn)行小波低頻系數(shù)的選取。實(shí)驗(yàn)從無需基準(zhǔn)融合圖像的客觀評價(jià)方法和視覺效果兩個(gè)方面表明雙匹配度融合策略是一種有效的圖像融合策略。該策略能夠充分地利用區(qū)域特征信息，有效地保留圖像的輪廓和邊緣信息，同時(shí)能夠有效地避免塊效應(yīng)的產(chǎn)生，產(chǎn)生良好的視覺效果。 最后，本文通過結(jié)合