圖像檢測(cè)與配準(zhǔn)的方法研究.pdf

1、圖像檢測(cè)與配準(zhǔn)作為圖像分析和模式識(shí)別的基礎(chǔ)，其中涉及到圖像處理、信號(hào)處理、自動(dòng)控制等多種技術(shù)。其核心在于構(gòu)造合適的圖像分析算法。本文以人臉檢測(cè)和醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)為例，介紹了圖像檢測(cè)與配準(zhǔn)的一些方法和應(yīng)用。 文章主要分為兩部分，第一部分為人臉檢測(cè)；第二部分為醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)。 本文的人臉檢測(cè)算法是在Hsu，Abdel-MottalebandJain(后面簡(jiǎn)記為Hsu法)提出的人臉檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)得到的，適用于彩色靜態(tài)圖像。

2、其改進(jìn)主要體現(xiàn)在如下三個(gè)方面： 第一，使用光照補(bǔ)償(如果原始圖像存在色彩偏差使用此技術(shù)消除偏差)和非線性空間變換技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)Hsu法膚色檢測(cè)算法計(jì)算量大，計(jì)算復(fù)雜，速度較慢的缺點(diǎn)，本文采用高斯分布模型代替其橢圓參數(shù)模型得到原始圖像的膚色概率圖，在不影響準(zhǔn)確度的前提下提高了檢測(cè)速度； 第二，采用自適應(yīng)閾值和直方圖法相結(jié)合選取膚色分割閾值更加準(zhǔn)確； 第三，為了準(zhǔn)確地提取人臉區(qū)域，首先將膚色檢測(cè)和粗檢

3、測(cè)得到的候選區(qū)域映射到原始圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像上，并提取出子圖像，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得的人眼的灰度和幾何信息在子圖像上進(jìn)行人眼檢測(cè)，最后再將屬于人臉的子圖像映射到原始圖像。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該算法能較好的檢測(cè)出不同光照，不同膚色，不同姿態(tài)條件下的人臉區(qū)域，與Hsu法相比速度有較大的提高。 為了提高圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確度并降低計(jì)算的復(fù)雜度，本文提出了一種基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)方法。首先將多尺度思想和模糊理論引入到特征點(diǎn)的檢測(cè)過程中，比較準(zhǔn)