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人脸图像的小波特征提取与匹配

作　者: 张玉
导　师: 张小锋
学　校: 南昌航空大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 双目立体视觉人脸图像图像预处理特征点提取特征匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 47次
引　用: 1次
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内容摘要

计算机双目立体视觉是立体视觉技术中的一个研究热点，利用摄像机从不同角度拍摄物体所得的图像，就可以恢复出物体的三维空间结构信息，而三维空间结构信息数据是三维物体重建的依据。本文基于计算机双目立体视觉技术，研究从人脸图像获取人脸的三维信息问题，这一问题涉及到图像的预处理，特征点的提取和特征匹配技术的研究分析。本文的主要研究工作如下：1、研究图像预处理技术，包括灰度处理、图像去噪和图像锐化增强技术。灰度处理采用直方图均衡化方法；图像去噪采用邻域平均法平滑去噪和小波阈值去噪算法，深入研究小波阈值去噪算法，并对Visushrink、Bayesshrink和SUREshrink阈值去噪方法进行比较分析实验；模糊图像采用图像锐化增强技术拉普拉斯掩模锐化法。2、基于边缘的特征点提取。提出一种新的边缘检测方法，即首先采用自适应小波提升变换，通过行列变换对图像进行多尺度分解，然后使用小波模最大值算法和Canny算子分别对高低频分量提取边缘信息，从而提取出图像边缘。比较分析Canny算子、基于小波提升变换的多尺度边缘提取算法、小波检测方法、传统小波分解方法和本文提出的边缘检测算法，采用本文提出的方法对人脸图像进行边缘检测，并且采用小波方法提取出人脸图像的特征点。3、图像特征匹配。针对提取出的特征点进行人脸图像特征匹配研究分析，通过选择合适的匹配测度函数和分层匹配策略，采用基于小波金字塔的特征点匹配方法对人脸图像进行特征匹配，得到准确的人脸匹配效果图。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第1章绪论  9-14
  1.1 研究背景和意义  9
  1.2 国内外研究现状  9-13
    1.2.1 特征提取  10-12
    1.2.2 特征匹配  12-13
  1.3 本文的研究内容  13
  1.4 本章小结  13-14
第2章双目视觉理论基础  14-27
  2.1 摄像机成像几何模型  14-19
    2.1.1 摄像机成像参考坐标系  14-17
    2.1.2 线性摄像机模型  17-19
  2.2 射影几何基本概念  19-23
  2.3 两视图几何  23-26
    2.3.1 对极几何  23-24
    2.3.2 基础矩阵  24-25
    2.3.3 单应矩阵  25-26
  2.4 本章小结  26-27
第3章图像预处理  27-35
  3.1 灰度处理  27-29
  3.2 图像去噪  29-32
    3.2.1 领域平均法平滑去噪  29-30
    3.2.2 小波阈值去噪算法  30-32
  3.3 图像锐化增强  32-34
  3.4 本章小结  34-35
第4章基于边缘的特征点提取  35-50
  4.1 基于小波的边缘检测  35-41
  4.2 基于Canny算子的边缘检测  41-42
  4.3 一种新的边缘检测算法的提出  42-48
    4.3.1 提升小波变换  42-44
    4.3.2 边缘检测试验  44-47
    4.3.3 人脸图像边缘检测试验  47-48
  4.4 特征点提取  48-49
  4.5 本章小结  49-50
第5章图像特征匹配  50-60
  5.1 立体匹配概述  50-54
    5.1.1 匹配的方法  50-52
    5.1.2 匹配的基本约束  52-53
    5.1.3 匹配策略  53
    5.1.4 相似性度量方法  53-54
  5.2 基于特征点的匹配方法  54-56
    5.2.1 基于零均值归一化互相关系数的特征点匹配方法  55-56
    5.2.2 基于小波金字塔的特征点匹配方法  56
  5.3 特征点匹配实验  56-59
  5.4 本章小结  59-60
第6章总结与展望  60-62
  6.1 论文总结  60
  6.2 工作展望  60-62
参考文献  62-67
攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目  67-68
致谢  68-69

人脸图像的小波特征提取与匹配

内容摘要

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