基于非线性ε-过滤器组的人脸美化算法的研究与改进

摘要

当今社会中，越来越多的用到多媒体系统，例如数码相机，手机，视频会议等，它们的共同点就是可以显示人脸。由于人们审美观念的不断提高，对显示图像的质量要求也随之越来越高，虽然Photoshop可以完成这方面的工作，但是它要求使用者对Photoshop有一定的了解，并且该工作复杂而繁琐，所以需要一种可以自动的处理人脸图像系统，近来对该方面的研究越来越受到关注。人们追求的是一种在不失真的前提下尽可能的使人脸变得漂亮、光滑的高质量显示图像的效果。
　　 本文针对此课题进行了研究，针对较为常见的JPEG格式的人脸图片完成了基于ε-过滤器组的人脸美化增强系统的设计与改进。首先应用肤色模型算法定位出人脸区域，然后对检测出的人脸区域做非线性的ε-过滤器组的人脸美化处理，来去除人脸皮肤中的斑点、皱纹等影响皮肤美观的不理想因素，最后通过改进后的边缘增强算法来对过滤后的人脸图片进行边缘增强，通过以上各个步骤，可以很好的保留图像的细节部分，同时有效的去除不理想信息。本文通过人脸美化增强系统改进前后的实验结果进行比较，取得了比较不错的结果。
　　 本文以大量人脸图像为样本，基于VC++平台实现了以上人脸美化算法，广泛的样本处理结果表明：该算法能有效消除图像中的斑点皱纹等不理想因素，并能保证人脸图像边缘的清晰，具有学术创新和实际应用前景。

目录

文摘

英文文摘

CONTENTS

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 本文的主要工作和创新点

1.3 本文的组织结构

第二章 人脸肤色空间的选取与建模

2.1 人脸检测的关键方法

2.2 肤色模型

2.3 颜色空间模型

2.4 人脸肤色空间的选取与建模

2.5 本章小结

第三章 人脸图像肤色区域的提取

3.1 光线补偿

3.2 相似度计算

3.3 图像的二值化

3.4 中值滤波

3.5 确定人脸肤色区域的范围

3.6 人脸肤色区域的提取

3.7 本章小结

第四章 对基于ε-过滤器组的人脸美化增强系统的改进

4.1 ε-过滤器原理

4.2 独立成分ε-过滤器原理

4.3 非线性ε-过滤器组原理

4.4 一种改进的人脸图像边缘增强方法

4.5 本章小结

第五章 人脸美化增强系统的仿真实验

5.1 人脸美化增强系统介绍

5.2 计算机仿真结果

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

参考文献

致谢

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