毕业论文 人脸识别系统的研究与实现
第三节 预处理方案选择
一 设计方案原则的选择
本应用程序的设计方案原则如下：
1、采用较为先进的技术力量，保证应用程序在技术上具备一定的优势。 2、采用成熟的技术，保证应用程序的安全性和可靠性。 3、应用程序便于扩展和维护，易于技术的更新。
4、应用程序充分利用现有的资源，尽量减少不必要的再投资。
5、编写的代码必须严谨易读，代码的解释必须清楚明白，为应用程序的再开发提
供应尽的责任。
二 图像文件格式选择
在设计的过程中，为了定位和特征提取的方便，我们采用的是24位位图。
三 开发工具选择
本次设计所用的开发工具是Microsoft Visual C++ 6.0。 Visual C++ 6.0是Microsoft公司推出的一种可视化编程工具。它支持多平台和交叉平台的开发，将各种编程工具如编辑器、连接器、调试器等巧妙的结合在一起，构成一个完美的可视化开发环境。用户无需通过繁杂的编程操作，即可完成Windows下应用程序的编辑、编译、测试和细化等工作。
四 算法选择分析
本文主要研究的对象是图像预处理模块，该模块分为光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强、均衡直方图，每个小模块的实现都有许多相应的算法。下面将本系统采用的算法进行介绍：
·光线补偿 ：由于光线原因，所照的图像可能会存在光线不平衡的情况而造成色彩偏差，为了抵消这种整个图像中存在的色彩偏差，本系统采用的解决方法是：将整个图像中的所有像素的亮度从高到低进行排列，取前5%的像素，然后线性放大，使这些像素的平均亮度达到255。实际上就是调整图片像素的RGB值。
·图像灰度化：图像灰度化是将图像变成灰色，本系统中采用以下步骤来实现图像的灰度化：彩色转换成灰度、灰度比例变换、灰度线性变换、灰度线性截断、灰度取反。
·高斯平滑：在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量，因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。但是如果平滑不当，就会使图像
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本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，为了既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，本系统采用高斯平滑。
·均衡直方图：使用该模块的目的是通过点运算使输入转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像。它的实现主要是利用灰度均衡的转换式
DB = f （DA）= DMaxA0 H（u）du 。（式1）
·图像对比度增强：为了将图像的特征一步一步显现出来，需要进行图像的对比度增强，它主要通过对图像的灰度值进行统计，对于小于Low则认为是有关的信息，则将它作为黑色处理，对于处于High以上的则认为是一些无关的信息，将它们去掉，而处于两者之间的，则进行对比度增强，将他们在总的灰度值里面的比例作为新的像素信息保存起来。
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第三章 系统的概要设计
本章主要介绍系统的结构设计的流程以及系统各模块的功能及相关原理。 （一）应用程序的总体结构设计流程图如图3－1所示：
图3－1总体结构设计流程图
获取脸部区域 图象预处理 人脸定位 在弹出的“打开”对话框中选择要打开的位图，点击“确定”，应用程序显示所要打开的位图 从“文件”菜单中选择“打开”选项 用 户 获取特征参数 识别
显示识别结果
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（二）图像预处理的层次图如图3-2所示：
图3-2 预处理的层次图
预处理 光线补偿 图像灰度化 高斯平滑 均衡 直方 图 图像对比度二值化
增强 第一节 各模块功能概述
以上是该系统的总体结构设计图以及图像预处理模块的层次图。下面介绍系统中的各模块的功能及算法： 图像获取模块
该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。
人脸区域获取
该系统中图像里人脸区域的获取，主要是根据肤色来进行获取，通过肤色非线形分段色彩变换来实现。这一非线性分段色彩变换得到的肤色模型属于色彩空间中的聚类模型，这一类肤色模型的建立首先要选取一种合适的色彩空间。
图像预处理模块
图像预处理就是对获取得来的图像进行适当的处理，使它具有的特征能够在图像中明显的表现出来。该模块中的子模块有如下5个，下面对它们进行概述：
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·光线补偿[3]
因为系统得到的图片可能会存在光线不平衡的情况，这会影响我们对特征的提
取，同时系统中要用到YcrCB色彩空间，所以有必要对图像进行光线补偿。尽可能将它的特征在图像中表现出来。YcrCB是一种色彩空间，它用于视频系统中，在该色彩空间中，Y分量表示像素的亮度，Cr表示红色分量，Cb表示蓝色分量，通常把Cr和Cb称为色度。YcrCB色彩空间是以演播室质量标准为目标的CC601编码方案中采用的彩色表示模型。
·灰度变化[4]
图像灰度化的过程就是把彩色图像转换为黑白色图像的过程，它也是为了将图像的信息更加具体、简单的表现出来，但是，这样做也将会丢失图像信息。因此，尽可能在转化的过程中用简单的方式表现图像复杂的信息。
·高斯平滑处理[5]
高斯平滑将对图像进行平滑处理，在图像采集过程中，由于各种因素的影响，图像往往会出现一些不规则的噪声，入图像在传输、存储等都有可能产生数据的丢失。从而影响图像的质量。处理噪声的过程称为平滑。平滑可以降低图像的视觉噪声，同时出去图像中的高频部分后，那些本来不明显的低频成分更容易识别。平滑可以通过卷积来实现。经过卷积平滑后的水平投影后，二值化提供了较好的图像效果。
·对比度增强[6]
对比度增强，就是对图像的进一步处理，将对比度再一次拉开。它针对原始图像的每一个像素直接对其灰度进行处理的，其处理过程主要是通过增强函数对像素的灰度级进行运算并将运算结果作为该像素的新灰度值来实现的。通过改变选用的增强函数的解析表达式就可以得到不同的处理效果。
·二值化[7]
二值化的目的是将采集获得的多层次灰度图像处理成二值图像，以便于分析理解和识别并减少计算量。二值化就是通过一些算法，通过一个阈值改变图像中的像素颜色，令整幅图像画面内仅有黑白二值，该图像一般由黑色区域和白色区域组成，可以用一个比特表示一个像素，“1”表示黑色，“0”表示白色，当然也可以倒过来表示，这种图像称之为二值图像。这便有利于我们对特征的提取。该设计中采用组
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