本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種人臉和/或車牌圖像的處理方法，該方法包括如下步驟：根據(jù)待處理圖片選擇區(qū)域，使用矩形框選擇人臉和/或車牌圖像在圖片中的處理范圍；根據(jù)圖像質(zhì)量情況，依次選擇是否進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)和/或亮度調(diào)節(jié)；對(duì)調(diào)節(jié)后的圖像選擇圖像處理高級(jí)算法進(jìn)行處理，所述圖像處理高級(jí)算法包括去模糊、去噪和銳化中的一種或者幾種；如是車牌圖像則進(jìn)行反色處理，如是人臉圖像則進(jìn)入下一步；預(yù)覽，保存，處理下一張。采用本發(fā)明專利技術(shù)方法處理后的圖像在對(duì)比度、紋理細(xì)節(jié)和清晰度方面得到提高，圖像噪聲減少，車牌圖像在反色后車牌的數(shù)字和字母更加清晰。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種。
技術(shù)介紹
近年來，人臉和車牌圖像的處理越來越多地用于刑偵手段中，人臉和車牌圖像處 理的應(yīng)用為刑偵破案解決了許多技術(shù)問題，提高和加快了刑偵破案的效率。目前，人臉和車 牌圖像的處理方式多種多樣，涉及到很多圖像處理的算法，每種算法都能單獨(dú)地、不同程度 地解決圖像中存在的諸如模糊、噪聲干擾等問題，但是如何利用和組合這些技術(shù)，使得處理 的圖像展現(xiàn)出更好的視覺效果，是目前比較缺乏的。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，而提出了一種人臉和/或車牌圖像的 處理方法，該方法經(jīng)過長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)摸索，有效地改進(jìn)對(duì)圖像的處理方法和流程，取得了較好 的人臉和/或車牌圖像的處理效果。 實(shí)現(xiàn)本專利技術(shù)目的采用的技術(shù)方案是一種，該方法 包括如下步驟： (1)根據(jù)待處理圖片選擇區(qū)域，使用矩形框選擇人臉和/或車牌圖像在圖片中的 處理范圍； (2)根據(jù)圖像質(zhì)量情況，依次選擇是否進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)和/或亮度調(diào)節(jié)； (3)對(duì)調(diào)節(jié)后的圖像選擇圖像處理高級(jí)算法進(jìn)行處理，所述圖像處理高級(jí)算法包 括去模糊、去噪和銳化中的一種或者幾種； (4)如是車牌圖像則進(jìn)行反色處理，如是人臉圖像則進(jìn)入下一步； (5)預(yù)覽，保存，處理下一張。 本專利技術(shù)方法是在現(xiàn)有的圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)之上，經(jīng)過長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)摸索，有效地改 進(jìn)對(duì)圖像的處理方法和流程，形成了一種高效實(shí)用的人臉、車牌圖像的處理流程，處理后的 圖像在對(duì)比度、紋理細(xì)節(jié)和清晰度方面得到提高，圖像噪聲減少，車牌圖像在反色后車牌的 數(shù)字和字母更加清晰。【附圖說明】 圖1為本專利技術(shù)流程圖。 圖2為本實(shí)施例所用原始圖片。 圖3為采用本專利技術(shù)方法對(duì)圖2進(jìn)行處理后的圖片。【具體實(shí)施方式】 下面結(jié)合實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步說明，但不限定本專利技術(shù)。 實(shí)施例：本實(shí)施例采用車牌圖像來詳細(xì)說明本專利技術(shù)方法的處理流程，輸入圖像為 RGB類型的圖片，如圖1所示。 以下為本專利技術(shù)實(shí)施例的具體步驟： (1)根據(jù)待處理圖片選擇區(qū)域，使用矩形框選擇車牌圖像在圖片中的處理范圍； (2)根據(jù)圖像質(zhì)量情況依次選擇進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)、亮度調(diào)節(jié)。圖像亮度和對(duì)比度的 調(diào)節(jié)根據(jù)像素變換來實(shí)現(xiàn)，在輸入圖像中用f(i，j)表示輸入圖像中第i行和第j列的像素 值，g(i，j)表示輸出圖像中第i行和第j列的像素值。用以下公式對(duì)f(i，j)進(jìn)行變換： g(i, j) = a ? f (i, j) + 0 (1)參數(shù) a (a > 〇)是增益參數(shù)，0 是偏置參 數(shù)，用a和0分別來控制對(duì)比度和亮度。本實(shí)施例先設(shè)置a = 1.2, 0 =0,實(shí)施提高圖 像對(duì)比度，然后設(shè)置a = 1，0 = 10來實(shí)施提高亮度。 (3)根據(jù)圖像改善情況選擇使用維納濾波的方法去模糊，使用中值濾波的方法去 噪，使用USM銳化的方法來增強(qiáng)紋理。維納濾波綜合了退化函數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性兩個(gè)方面 進(jìn)行復(fù)原處理，維納濾波是尋找一個(gè)濾波器，使得復(fù)原后圖像與原始圖像f(x，y)的 均方誤差最小，即：(2) 式（2)中E{}為數(shù)學(xué)期望算子，因此，維納濾波器也稱為最小均方誤差濾波器。在 頻率域中，有約束復(fù)原的一般通用表達(dá)式的傳遞函數(shù)為 式⑶中：P(u，v)為退化圖像的傅里葉變換；H(u，v)退化函數(shù)。 當(dāng)r= 1時(shí)，Hw(u，v)是維納濾波器的傳遞函數(shù)，其所得到的估計(jì)值是使 「 1 (3) 瓦 =丨_，即取最小值時(shí)的最優(yōu)估計(jì)。 當(dāng)r = 0時(shí)，Hw(u，v)是逆濾波器的傳遞函數(shù)，逆濾波器是維納濾波器的特例。 當(dāng)r = 1 ^ 0時(shí)，得到的估計(jì)稱為變參量維納濾波器（也稱為約束最小二乘濾波 r 器）。 中值濾波采用含有3x3大小的滑動(dòng)窗口，用窗口中各點(diǎn)灰度值的中值來替代指定 點(diǎn)的灰度值。其表達(dá)公式為：(4) 式⑷中f (i，j)表示圖像中第i行和第j列的像素值；g(i，j)表示濾波后圖像 中第i行和第j列的像素值；9表示當(dāng)前模板的大小，即包含像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，I 是點(diǎn) (i，j)周圍包括（i，j)的9個(gè)像素點(diǎn)的像素值之和。 USM銳化按指定的閾值找到值與周圍像素不同的像素，然后將按指定的量增強(qiáng)鄰 近像素的對(duì)比度。用具體的公式表達(dá)即為： y(n，m) = x (n，m) + 入 z (n，m) (5) 其中，x(n，m)為輸入圖像，y(n，m)為輸出圖像，而z(n，m)為校正信號(hào)，通過對(duì)x進(jìn) 行高通濾波獲取。A是用于控制增強(qiáng)效果的的一個(gè)縮放因子。USM算法中，z(n，m)通過下 式獲取： z (n,m) = 4x (n,m) _x (n_l,m) _x (n+1,m) _x (n,m_l) _x (n,m+1) (6) 該算法用OpenCv實(shí)現(xiàn)，涉及三個(gè)參數(shù)Amount:(總量）決定邊緣對(duì)比度增強(qiáng)的程 度，設(shè)置為1 ;Radius :(范圍）決定用于色調(diào)比較和對(duì)比度增強(qiáng)的路徑的寬度范圍，設(shè)置為 5 threshold :(臨界值）決定邊緣中存在的相臨象素間的最小色調(diào)差別，設(shè)置為0。 (4)如是人臉圖像則進(jìn)入下一步。本實(shí)施例是對(duì)車牌圖像進(jìn)行處理，則還需要對(duì)車 牌圖像進(jìn)行反色處理，圖像中用f(i，j)表示輸入圖像中第i行和第j列的像素值，g(i，j) 表示輸出圖像中第i行和第j列的像素值。我們用以下公式對(duì)f(i，j)進(jìn)行變換，； g(i, j) = 255-f(i, j) (7) 對(duì)每個(gè)通道的像素值都進(jìn)行以上變換，再進(jìn)行通道融合，得到反色后的圖像。 (5)預(yù)覽，保存，處理下一張。 實(shí)現(xiàn)效果：本實(shí)施例對(duì)RGB類型的車牌圖像進(jìn)行處理，根據(jù)設(shè)計(jì)的流程，有選擇地 組合現(xiàn)有圖像處理技術(shù)，達(dá)到了較好的處理結(jié)果，經(jīng)過上述處理方法的處理后，得到結(jié)果圖 如圖2所示，使得車牌圖像中的數(shù)字和字母更加清晰。【主權(quán)項(xiàng)】1. 一種，其特征在于，包括如下步驟： (1) 根據(jù)待處理圖片選擇區(qū)域，使用矩形框選擇人臉和/或車牌圖像在圖片中的處理 范圍； (2) 根據(jù)圖像質(zhì)量情況，依次選擇是否進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)和/或亮度調(diào)節(jié)； (3) 對(duì)調(diào)節(jié)后的圖像選擇圖像處理高級(jí)算法進(jìn)行處理，所述圖像處理高級(jí)算法包括去 模糊、去噪和銳化中的一種或者幾種； (4) 如是車牌圖像則進(jìn)行反色處理，如是人臉圖像則進(jìn)入下一步； (5) 預(yù)覽，保存，處理下一張。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述，其特征在于：步驟（2)中，圖 像亮度和/或?qū)Ρ榷鹊恼{(diào)節(jié)根據(jù)像素變換來實(shí)現(xiàn)，在輸入圖像中用f(i，j)表示輸入圖像中 第i行和第j列的像素值，g(i，j)表示輸出圖像中第i行和第j列的像素值；通過以下公 式對(duì)f(i，j)進(jìn)行變換： g(i,j) =a *f(i,j) + !3 (1) 參數(shù)a(a>〇)是增益參數(shù)，0是偏置參數(shù)，用a和0分別來控制對(duì)比度和亮度。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述，其特征在于：步驟（3)中使 用維納濾波的方法去模糊，維納濾波是尋找一個(gè)濾波器，使得復(fù)原后圖像/(x.jO與原始圖 像f(x，y)的均方誤差最小，即：式（2)中E{ }為數(shù)學(xué)期望算子； 在頻率域中，有約束復(fù)原的的傳遞函數(shù)為：式（3)中：P(u，v)為退化圖像的傅里葉變換；H(u，v)退化函數(shù)； 當(dāng)r= 1時(shí)，Hw(u，v)是維納濾波器的傳遞函數(shù)，其所得到的估計(jì)值是使，即取最小值時(shí)的最優(yōu)估計(jì)； 當(dāng)r= 0時(shí)，Hw(u，v)是逆濾波器的傳遞函數(shù)，逆濾波器是維納濾本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種人臉和/或車牌圖像的處理方法，其特征在于，包括如下步驟：(1)根據(jù)待處理圖片選擇區(qū)域，使用矩形框選擇人臉和/或車牌圖像在圖片中的處理范圍；(2)根據(jù)圖像質(zhì)量情況，依次選擇是否進(jìn)行對(duì)比度調(diào)節(jié)和/或亮度調(diào)節(jié)；(3)對(duì)調(diào)節(jié)后的圖像選擇圖像處理高級(jí)算法進(jìn)行處理，所述圖像處理高級(jí)算法包括去模糊、去噪和銳化中的一種或者幾種；(4)如是車牌圖像則進(jìn)行反色處理，如是人臉圖像則進(jìn)入下一步；(5)預(yù)覽，保存，處理下一張。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：嚴(yán)國(guó)建，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：武漢大千信息技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：湖北;42
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