基于二维EMD的人脸图像去光照方法研究  被引量:8

The de-illumination methods of face recognition based on 2-D EMD

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作  者:万建[1] 许高凤 赵春晖[1] 

机构地区:[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001

出  处:《哈尔滨工程大学学报》2009年第12期1425-1429,共5页Journal of Harbin Engineering University

基  金:国家自然科学基金资助项目(60672034);高等学校博士点基金资助项目(20060217021);黑龙江省自然科学基金资助项目(zjg0606-01)

摘  要:去除光照影响是人脸图像增强和识别的关键技术.二维经验模态分解(2-D EMD)可根据图像特征自适应地将其分成多个尺度的分量,各分量重建可实现图像增强或去噪的功能.基于二维EMD的原理及特征,研究了2种新的人脸图像去光照算法,即基于原始图像的直接二维EMD重建和基于Lambert光照模型的对数二维EMD重建,并运用特征脸识别对去光照算法的效果进行了测试和比较分析.仿真结果表明,运用二维EMD重建可较好地去除人脸图像中的光照影响,而对数二维EMD重建算法相对具有更明显的稳健性和适用性.De-illumination is a key technology for enhancing and recognizing images of human faces. An image can be decomposed into several intrinsic mode functions (IMFs) adaptively by two dimensional empirical mode decomposition (2-D EMD). The reconstruction of these IMFs is useful in image denoising and enhancement. Based on the theory and features of 2-D EMD, two new kinds of de-illumination methods were explored : 2-D EMD followed by reconstruction of the original image, and 2-D EMD followed by reconstruction of a log-image based on the Lambert illumination model. A test and comparison using the eigen-face recognition method was run. The results showed good de-illumination performance by both methods, but log-images had better robustness and practicability.

关 键 词:二维EMD 人脸识别 去光照 

分 类 号:TN911.72[电子电信—通信与信息系统]

 

参考文献:

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