公开(公告)号：CN107516083A

公开(公告)日：2017-12-26

申请号：CN201710757108.9

申请日：2017-08-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  马姗姗 ,  段慧萍 ,  周阳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，属于图像处理和人脸识别技术领域。本发明利用聚类算法将图像分块，对每一个图像块做基于伽马变换和对数变换相结合的非线性变换，从而增加图像的局部对比度，消除光照对图像的影响，恢复因距离因素丢失的高频分量，进而较好的恢复人脸图像细节信息。本发明方法利用图像非线性变换克服了光照和距离对图像质量的影响，当应用到人脸识别处理时，可以利用卷积神经网络进行稳健特征提取，然后计算特征的相似度进行识别，较大程度上提高了远距离人脸识别准确率。

公开(公告)号：CN107516083B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201710757108.9

申请日：2017-08-29

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  马姗姗 ,  段慧萍 ,  周阳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种面向识别的远距离人脸图像增强方法，属于图像处理和人脸识别技术领域。本发明利用聚类算法将图像分块，对每一个图像块做基于伽马变换和对数变换相结合的非线性变换，从而增加图像的局部对比度，消除光照对图像的影响，恢复因距离因素丢失的高频分量，进而较好的恢复人脸图像细节信息。本发明方法利用图像非线性变换克服了光照和距离对图像质量的影响，当应用到人脸识别处理时，可以利用卷积神经网络进行稳健特征提取，然后计算特征的相似度进行识别，较大程度上提高了远距离人脸识别准确率。