图像处理课程设计资料.docx

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1、图像处理课程设计资料 课程设计报告 课程名称数字图像处理 课题名称图像特征提取软件设计 专业 _ 班级 _ 学号 _ 姓名 _ 指导教师 _ 2022年1月20 日 湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字图像处理 课题图像特征提取软件设计 专业班级计算机0781 学生姓名_ 学号_ 指导老师刘长松_ 审批_ 任务书下达日期2022年1月5日 任务完成日期2022年1月20日 一、设计内容与设计要求 1.设计内容 （1）图像分割、边缘检测、边界跟踪、模板匹配、几何形状特征等图像特征提取方法集成为一个完整的图像特征提取软件。 （2）针对一幅人脸图像，利用所设计的软件实现人脸特征的提取（瞳孔中心

2、、鼻孔、鼻尖、嘴角等特征点的抽取，以及嘴形轮廓、头部轮廓的提取等）； 2.设计要求 1）总体要求 （1）充分认识课程设计的重要性，认真做好准备工作，尤其是对编程软件的使用有基本的认识。 （2）虚心接受老师的指导，充分发挥主观能动性。结合课题，独立思考，努力钻研，勤于实践，勇于创新。 （3）独立按时完成规定的工作任务，不得弄虚作假，不准抄袭他人内容。 2）实施要求 （1）理解各种图像处理方法确切意义。 （2）独立进行方案的制定，系统结构设计要合理。 （3）在程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时说明做适当的注释。在写课设报告时，必须要将主要函数的功能和参数做详细的说明。

3、 （4）通过多幅不同形式的图像来检测该系统的稳定性和正确性。 3）课程设计报告的内容及要求 在完成课题验收后，学生应在规定的时间内完成课程设计报告一份（不少于2000 字）。 、进度安排 第19 周星期一8 时：00分一-12 时：00分 星期二8 时：00分一-12 时：00分 星期三8 时：30分- -12 时：00分 星期四14 时 : 00 分一18 时: 00分 星期五14 时 : 00 分一18 时: 00分 第20 周星期一8 时：00分-12 时：00分 附：课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分表、附件（A4大小的图纸及程序清单）。 正文的格式：一级标题用3号黑

4、体，二级标题用四号宋体加粗，正文用小四号宋体；行距为22。 正文的内容：一、课题的主要功能；二、课题的功能模块的划分（要求画出模块图）；三、主要功能的实现（至少要 有一个主要模块的流程图）；四、程序调试；五、总结；六、附件（所有程序的原代码，要求对程序写出必要的注释）正文总字数要求在5000字以上（不含程序原代码）。 目录 一、课题的主要功能 (5) 1图像获取功能 (5) 2、图像预处理功能 (5) 3、人脸定位功能 (5) 4、特征提取功能 (5) 二、课题的功能模块的划分 (6) 一、功能模块流程图 (6) 二、. 各模块的功能 6 1、图像获取模块 (6) 2、人脸区域获取 (7) 3

5、、图像预处理模块 (7) 4、人脸定位模块 (8) 5、特征提取模块 (8) 三、主要功能的实现 (9) 一、Gabor变换人脸提取特征的流程图 (9) 二、功能的实现 (9) 1、光线补偿 (9) 2、图像灰度化 (10) 3、高斯平滑 (10) 4、灰度均衡 (11) 5 、图像对比度增强 (12) 四、程序调试 (13) 五、总结 (16) 六、附录 (17) 、课题的主要功能 1、图像获取功能： 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。 2、图像预处理功能： 该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实

6、现图像对比度增强、二值化变换等。 3、人脸定位功能： 该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。 4、特征提取功能： 该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取出来。 、课题的功能模块的划分 、功能模块流程图 图2.1 二、各模块的功能 1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。 2、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，

7、这一类肤色模型的建立首先要选取一种合适的色彩空间。 3、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： ?光线补偿 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，丫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

8、方案中采用的彩色表示模型。 ?灰度变化 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

9、的图像效果。 ?对比度增强 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

10、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。该设计中采用组内方差和组外方差来实现二值化。?直方图均衡 直方图均衡化的目的是使一输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的象素点数，它的处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布，它的研究思路是：通过直方图变换式来进行直方图的均衡处理，直方图变换式是H D -上丄匕 B f，厂f V D 但是直方图均衡化存在着两个缺点：- 1)变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 2)某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 4、人脸定位模块 人脸定位是将典型的脸部特征(如眼睛，鼻尖，嘴

11、唇等等)标记出来，在本系统中, 定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三个。由于眼睛具有对称性，因此可以很快就能标记出来，而鼻子是在眼睛下面，且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛标记好，鼻子和嘴巴也能相应的标记出来。 5、特征提取模块 特征提取按以下4个步骤进行： (1)、提取两只眼睛的距离 (2)、眼睛的倾角度 (3)、眼睛、嘴巴的重心 (4)、用一个矩形标出每一个特征 在特征提取完之后将会得到相应的特征值以便存入后台数据库 三、主要功能的实现 、Gabor变换人脸提取特征的流程图 图3.1 二、功能的实现 1、光线补偿 光线补偿功能实质上是用上段代码中的Lighti ngCompe nsate ()函数来

12、进行实现。函数Light in gCompe nsate ()是类DIB的一个成员函数。其核心代码如下所述： /下面的循环对图像进行光线补偿 for(i =O;iPixelOffset(i,j,wBytesPerLi ne); /得到蓝色分量 *(l pData+lOffset) = colorb; /绿色分量 colorb = *(lpData+IOffset+1); colorb *=co; if(colorb 255) colorb = 255; *(l pData+lOffset+1) = colorb; /红色分量 colorb = *(lpData+lOffset+2); colo

13、rb *=co; if(colorb 255) colorb = 255; *(l pData+lOffset+2) = colorb; 2、图像灰度化 彩色转换成灰度 将彩色图像转化为灰阶图像常采用如下的经验式： gray= 0.39X R+ 0.50X G + 0.11X B （式3） 其中，gray为灰度值，R、G、B分别为红色、绿色和蓝色分量值。 灰度比例变换 灰度比例变换是把原像素的灰度乘以一个缩放因子，并最后截至0,255。 灰度线性变换 当图像由于成像时曝光不足或曝光过度，会产生对比度不足的弊病，从而使图像中的细节分辨不清。将图像灰度进行线性扩展，常能显著地改善图像的外观。 3、高斯平滑 在类CFaceDetectView中添加“高斯平滑”菜单项的事件处理程序，其代码如下： Template(tem ,3,3, xishu);