摘要: 人脸五官中,关于嘴角定位的文献相对眼睛定位来讲要少很多,定位的方法也很不相同。作者结合工作中遇到的问题,在此按照定位过程,简要阐述如下:嘴角定位一般分为,胡子区域去除,嘴巴区域获取,嘴角定位1. 胡子区域去除 胡子的干扰,是嘴角定位最大的难题,特别是中东一些国家,留胡子人极多。而目前很多文献中,并没有提出此问题的解决方法。王罡的《基于单张正面人脸照片的三维人脸自动建模方法研究》中提到用BR加权G色对比法,来去掉胡须部分。具体来讲,是根据“B分量(蓝色)和G分量(绿色)在唇色中的分布比较相近,但在肤色中,G分量的分布则明显大于B分量;在肤色和唇色中,R分量(红色)和B分量分布相对稳定,G分量是. 阅读全文
posted @ 2012-03-21 12:53 Image Vision 阅读(2794) 评论(2) 推荐(4) 编辑
摘要: 根据眼睛定位的流程,一般分为以下几步:眼睛区域初定位,噪声去除,眼睛的精确定位。1 眼睛区域初定位,对正面人脸还是比较好确定的,但是当人脸发生姿态变化时,如何较准确获取,是个难题。当然有人用二值化眼睛区域的方法,但是不同光照,不同人脸的阈值不太好定。而且图像处理领域,凡是涉及到阈值的,都是比较头疼的问题(除非那种阈值很明显的问题)。所以,这里尽量避免直接求阈值,来确定眼睛位置。大概分为以下几步:(1)3*3算子腐蚀图像,并对其进行Gabor变化;(2)对Gabor变化后的人脸上半部分做投影,可以大概获取两只眼睛的横坐标。(3)找出两只眼睛区域的最大灰度;(4)以最低灰度的0.92倍作为阈值,讲 阅读全文
posted @ 2012-03-14 20:28 Image Vision 阅读(4287) 评论(14) 推荐(1) 编辑
摘要: 双目摄像头采集图像时,由于摄像头自身的差异,以及不同角度下光照的影响,可能会在同一时刻采集的左右图像色彩差异较大,这给后续工作带来影响。 如下图所示: 我们的目标是以某一张图像为基准,将另一张图像的色彩调整和基准图像一致。传统方法是通过直方图调整来实现。但是实际情况中,由于两幅图像不仅具有色彩的不一致,而且两幅图像的内容还略有不同,因此直方图关系上,也不仅是平移的就能解决的。反之我们可以通过累计直方图来实现很好的调整。上图就是用左图像为基准,将右图像调整的效果。用同样的道理,可以得出更多有趣的效果: 阅读全文
posted @ 2012-03-12 20:48 Image Vision 阅读(728) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: DR图像容易产生S形、枕形和局部失真的情况,这给医生对图像的判断带来干扰。而且在医学图像的三维重建中,未经校正的图像进行重建,还会带来一定的重影等干扰。因此,畸变校正是DR图像进行后续处理,不得不对待的一个问题。图一 原始标靶图像从图一可以看出,靠近图像边缘处存在很明显的枕形失真,横向上还存在一定的S形失真。校正的第一步是要将图像上所有圆的中心标记出来,并建立一个标准网格分布,效果如图二所示。需要注意的是,圆形目标中心定位的准确与否,将很大程度影响后续校准的精度。这里,作者还加入了角度判断,可以自适应的进行标定和校正。图二 圆形目标定位结果和标准网格配对通过实际圆心和标准位置,建立方程,求解校 阅读全文
posted @ 2012-03-09 19:29 Image Vision 阅读(1588) 评论(1) 推荐(0) 编辑