[发明专利]人脸和/或车牌图像的处理方法

权利要求书

1.一种人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)根据待处理图片选择区域，使用矩形框选择人脸和/或车牌图像在图片中的处理范围；

(2)根据图像质量情况，依次选择是否进行对比度调节和/或亮度调节；

(3)对调节后的图像选择图像处理高级算法进行处理，所述图像处理高级算法包括去模糊、去噪和锐化中的一种或者几种；

(4)如是车牌图像则进行反色处理，如是人脸图像则进入下一步；

(5)预览，保存，处理下一张。

2.根据权利要求1所述人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于：步骤(2)中，图像亮度和/或对比度的调节根据像素变换来实现，在输入图像中用f(i,j)表示输入图像中第i行和第j列的像素值，g(i,j)表示输出图像中第i行和第j列的像素值；通过以下公式对f(i,j)进行变换：

g(i,j)＝α·f(i,j)+β         (1)

参数α(α>0)是增益参数，β是偏置参数，用α和β分别来控制对比度和亮度。

3.根据权利要求1所述人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于：步骤(3)中使用维纳滤波的方法去模糊，维纳滤波是寻找一个滤波器，使得复原后图像与原始图像f(x,y)的均方误差最小，即：

式(2)中E{ }为数学期望算子；

在频率域中，有约束复原的的传递函数为：

式(3)中：P(u，v)为退化图像的傅里叶变换；H(u，v)退化函数；

当r＝1时，H_w(u,v)是维纳滤波器的传递函数，其所得到的估计值是使即取最小值时的最优估计；

当r＝0时，H_w(u,v)是逆滤波器的传递函数，逆滤波器是维纳滤波器的特例；

当时，得到的估计称为变参量维纳滤波器。

4.根据权利要求1所述人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于：步骤(3)中使用中值滤波的方法去噪，中值滤波采用含有3x3大小的滑动窗口，用窗口中各点灰度值的中值来替代指定点的灰度值，通过下式实现：

式(4)中f(i,j)表示图像中第i行和第j列的像素值，g(i,j)表示滤波后图像中第i行和第j列的像素值；9表示当前模板的大小，即包含像素点的个数，是点(i,j)周围包括(i,j)的9个像素点的像素值之和。

5.根据权利要求1所述人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于：步骤(3)中使用USM锐化的方法来增强纹理，USM锐化按下式实现：

y(n,m)＝x(n,m)+λz(n,m)        (5) 

其中，x(n,m)为输入图像；y(n,m)为输出图像；z(n,m)为校正信号，通过对x进行高通滤波获取，λ是用于控制增强效果的的一个缩 放因子，z(n,m)通过下式获取：

z(n,m)＝4x(n,m)-x(n-1,m)-x(n+1,m)-x(n,m-1)-x(n,m+1)     (6) 。

6.根据权利要求1所述人脸和/或车牌图像的处理方法，其特征在于：步骤(4)中，对车牌图像进行反色处理，车牌图像中用f(i,j)表示输入图像中第i行和第j列的像素值，g(i,j)表示输出图像中第i行和第j列的像素值，通过以下公式对f(i,j)进行变换

g(i,j)＝255-f(i,j)        (7) 。