王宏勇，常 燕，王青青

(河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河南鄭州 450001)

作為一種生物特征識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別憑借它非接觸式的采集、非侵犯性、方便快捷和易被人們接受的優(yōu)點(diǎn)在公共安全、視覺(jué)監(jiān)控、數(shù)字身份認(rèn)證、多媒體等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。經(jīng)過(guò)40余年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已日漸成熟，但在復(fù)雜因素下的識(shí)別性能仍未達(dá)到滿意的效果。目前，光照變化問(wèn)題是人臉識(shí)別領(lǐng)域面臨的瓶頸之一。由于光照變化使得面部特征減弱而分辨率下降，造成類內(nèi)的差異大于類間差異。研究結(jié)表明，在錯(cuò)誤接受率為1%時(shí)，室內(nèi)控制光照情況下人臉識(shí)別的正確率能達(dá)到93%，但在室外非控制光照情況下人臉識(shí)別正確率只能達(dá)到51%［1］。因此去光照預(yù)處理對(duì)于人臉識(shí)別技術(shù)有重要的地位。目前對(duì)人臉光照預(yù)處理的傳統(tǒng)方法有:圖像增強(qiáng)方法、提取光照不變性、Retinex算法、對(duì)數(shù)變換。并且眾多學(xué)者在這些方法的基礎(chǔ)上，根據(jù)其缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)，使得處理效果有所改善。

1 圖像增強(qiáng)方法

圖像增強(qiáng)方法是一種以主觀感受為導(dǎo)向的技術(shù)。它的目的是采用某種技術(shù)手段，改善圖像的視頻效果，或者將圖像轉(zhuǎn)換成更適合人眼觀察和機(jī)器分析、識(shí)別的形式，以便從圖像中獲取更有用的信息。圖像增強(qiáng)方法主要的算法有直方圖均衡化、Gamma變換、對(duì)數(shù)變換等。

1.1 直方圖均衡化

直方圖均衡化又稱為直方圖平坦化。直方圖均衡化的基本思想是將原始圖像的不均衡直方圖變換為均勻分布的形式。即將輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每一灰度級(jí)上都有相同的像素點(diǎn)數(shù)。直方圖均衡化的結(jié)果擴(kuò)展了像元取值的動(dòng)態(tài)范圍，從而達(dá)到增強(qiáng)圖像整體對(duì)比度的效果。該方法很好地處理了圖像整體偏暗、偏亮，或者灰度層次不豐富等情況，可以增加局部的對(duì)比度并且不影響全局的對(duì)比度。直方圖均衡化雖然能夠得到圖像近似均勻分布的直方圖，但是它往往在圖像中形成不連續(xù)的斑塊，特別是受光照影響嚴(yán)重時(shí)更為突出，并且變換后圖像的灰度級(jí)減少，某細(xì)節(jié)消失。這種方法的另一個(gè)缺點(diǎn)是它對(duì)處理的數(shù)據(jù)不加選擇，它可能會(huì)增加背景雜訊的對(duì)比度并且降低有用信號(hào)的對(duì)比度。

徐同瑩等人提出了一種改進(jìn)的直方圖均衡化算法［2］，首先進(jìn)行直方圖指數(shù)平滑，消除直方圖中因?yàn)樵肼暥氲碾S機(jī)干擾點(diǎn)，然后進(jìn)行直方圖均衡化，增大圖像的對(duì)比度，然后直方圖灰度間距均衡處理，使圖像的灰度范圍達(dá)到最大變化范圍，最后進(jìn)行中值濾波，濾除被增強(qiáng)的噪聲。該方法能夠使圖像的細(xì)節(jié)和清晰度得到明顯增強(qiáng)。但該方法也存在不足，中值濾波對(duì)于均勻噪聲和高斯噪聲的去噪效果較差，容易引起誤差，用這種方法容易使灰度值發(fā)生變化，使得圖像丟失一些細(xì)節(jié)和邊緣。

由于原始直方圖和徐同瑩提出的算法均改變了圖像的灰度級(jí)，使得圖像處理效果受到影響。喬鬧生提出了保留灰度級(jí)的直方圖均衡化算法［3］，對(duì)傳統(tǒng)直方圖均衡化后的灰度值進(jìn)行調(diào)整，盡量使得調(diào)整后的直方圖與原圖像的直方圖的灰度級(jí)數(shù)相等。如果低灰度級(jí)的灰度值較多，可從最低灰度值向上進(jìn)行調(diào)整，如果大于255的灰度值較多，則可從最高灰度級(jí)開(kāi)始往下進(jìn)行調(diào)整。該方法解決了傳統(tǒng)直方圖均衡化中因灰度級(jí)合并導(dǎo)致圖像灰度級(jí)過(guò)多減少，降低了圖像灰度層次感的缺點(diǎn)，并且消除了虛假輪廓現(xiàn)象。但這種方法判別高低灰度的閾值無(wú)法確定，所以很難選取合適的閾值，影響處理效果，容易引起失真。

1.2 Gamma變換

Gamma變換方法是通過(guò)建立Gamma值和像素值之間的非線性關(guān)系，使得Gamma矯正能根據(jù)圖像中每個(gè)像素的具體值進(jìn)行適當(dāng)?shù)男Ｕ?，進(jìn)行變換后的圖像可以視為與標(biāo)準(zhǔn)人臉圖像相同光照環(huán)境，從而削弱了光照變化影響。

Gamma校對(duì)仍然存在一些不足。首先，對(duì)Gamma數(shù)值采用線性修正缺乏有效增強(qiáng)Gamma值隨像素變化的能力;其次，Gamma值的選取尚未較好解決圖像中高光、過(guò)渡和陰影區(qū)域光照變化的實(shí)際問(wèn)題;最后，圖像經(jīng)過(guò)Gamma矯正后略顯失真，尤其是對(duì)彩色圖像失真效果明顯。

針對(duì)Gamma值的選取，楊金峰等人提出了一種自適應(yīng)的Gamma校正方法［4］，該方法能根據(jù)圖像中不同的像素自適應(yīng)的選取相應(yīng)的Gamma值實(shí)現(xiàn)對(duì)像素的校正，不僅能同時(shí)改善了圖像中的陰影區(qū)和高光區(qū)的光照影響，而且能夠克服由于矯正帶來(lái)的噪聲。但是該方法缺乏對(duì)高光區(qū)，過(guò)渡區(qū)和陰影區(qū)光照變化的適應(yīng)能力，并且會(huì)使圖像有所失真。

對(duì)于上述問(wèn)題，師一華等人提出了非線性函數(shù)互相疊加的修正模式［5］，改善了圖像中高光區(qū)和陰影區(qū)對(duì)光照變化的實(shí)際需求，提高了圖像的質(zhì)量。該方法沒(méi)有改善圖像對(duì)比度，容易引起圖像的視覺(jué)失真。

1.3 對(duì)數(shù)變換

對(duì)數(shù)變換是另外一種常用的灰度變換方法，對(duì)數(shù)變換的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下

其中，a，b，c是為了調(diào)整曲線的位置和形狀而引入的參數(shù)。

對(duì)數(shù)變換是在整個(gè)圖像區(qū)域上的一個(gè)全局變換，當(dāng)偏光存在情況下，對(duì)數(shù)變換不能很好地解決問(wèn)題。需設(shè)置一滑動(dòng)窗口，來(lái)進(jìn)一步削弱光照的影響。具體實(shí)現(xiàn)如下

其中，i是對(duì)數(shù)變換后的圖像;W(x，y)是以(x，y)為中心的滑動(dòng)窗口。

雖然對(duì)數(shù)變換與人類視覺(jué)系統(tǒng)的對(duì)數(shù)傳感特性一致，在低灰度級(jí)范圍內(nèi)能很好地增加對(duì)比度，但在高恢復(fù)及范圍壓縮了對(duì)比度。為盡可能地增強(qiáng)高動(dòng)態(tài)范圍圖像中的全部細(xì)節(jié)，受局部直方圖均衡化的啟發(fā)，提出了局部對(duì)數(shù)變換來(lái)克服傳統(tǒng)對(duì)數(shù)變換的缺點(diǎn)。

局部對(duì)數(shù)變換使得局部對(duì)比度更好，但它會(huì)產(chǎn)生塊效應(yīng)。焦立男等人提出了一種子塊部分重疊的對(duì)數(shù)變換(POSLT)方法來(lái)消除塊效應(yīng)［6］。POSLT使用了一個(gè)特定大小的子塊將圖像劃分成為很多部分重疊的子圖像，然后對(duì)這些子圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，并記錄每個(gè)像素被覆蓋的次數(shù)，最后將每個(gè)像素進(jìn)行平均，得到最后的圖像。這種方法能同時(shí)改善一幅高動(dòng)態(tài)范圍圖像中的黑暗和明亮部分，但是他的計(jì)算復(fù)雜度高，還沒(méi)有找到能夠在降低復(fù)雜度的同時(shí)還保持其良好性能的解決方法。

2 提取光照不變性

2.1 特征臉

特征臉?lè)椒ǎ畛跤蒏irby和Sirovich將PCA技術(shù)引入到人臉識(shí)別領(lǐng)域。后來(lái)Turk和Pentland提出了基于PCA的特征臉?lè)椒ǎ磳四槇D像的區(qū)域看成是一種隨機(jī)向量，故可以用K－L變換獲取其正交K－L基底，其中較大特征值的基地具有與人臉相似的形狀。利用這些基底的線性組合可以表達(dá)、描述和逼近人臉圖像。但傳統(tǒng)的特征臉?lè)椒▽?duì)每個(gè)樣本的識(shí)別效果不太理想。

高麗萍等人對(duì)傳統(tǒng)的特征臉進(jìn)行了改進(jìn)，提出了特征半臉?lè)椒ǎ?］，即把人臉圖像分成上下兩部分，分別應(yīng)用特征臉?lè)椒?，最后在識(shí)別計(jì)算距離上部采用較大的權(quán)重，下部采用較小的權(quán)重，求得綜合距離最小的人臉圖像序號(hào)。該方法能夠適應(yīng)少數(shù)人臉表情，且不增加算法的難度。但該方法忽略了人臉上下部分的差異，會(huì)存在誤差，影響識(shí)別效果。

金璟璇等人提出了一種基于遺傳算法尋優(yōu)特性的小波域加權(quán)特征臉識(shí)別算法［8］。該算法具有良好的穩(wěn)定性和魯棒性。但該算法計(jì)算量比較大，效率較低。

特征臉的方法對(duì)尺度變化較敏感，在識(shí)別前必須進(jìn)行尺度歸一化處理;在圖像空間是線性的，不能處理幾何變化;在姿態(tài)和光照發(fā)生變化時(shí)識(shí)別率急劇下降。

2.2 自商圖像

商圖像必須滿足人臉是朗伯表面。則人臉可以表示為該點(diǎn)的表面反射率、物體的表面法向量與點(diǎn)光源的方向向量的乘積。

自商圖像的主要步驟是:(1)選擇幾個(gè)平滑核G1，G2，…，Gn。(2)并根據(jù)圖像計(jì)算相應(yīng)的權(quán)值 W1，W2，…，W。(3)求平滑圖像n(4)計(jì)算自商圖像對(duì)自商圖像進(jìn)行非線性變換，并加權(quán)計(jì)算結(jié)果

自商函數(shù)是兩個(gè)亮度圖像的比值，代表了圖像不隨光照變化的物理特性。但該方法要求物體是凸的朗伯表面，沒(méi)有考慮鏡面反射和陰影，而且假設(shè)同類的所有物體具有相同的形狀信息，而實(shí)際上不同人的三維人臉外形一般不同。自商圖像能夠消除光照造成的投影陰影和附著陰影，同時(shí)也消除了原有圖像的大量信息。

胡華提出了一種改進(jìn)的自商圖像算法［9］。對(duì)光照?qǐng)D像進(jìn)行伽瑪變換，使用非下采樣輪廓波變換對(duì)圖像進(jìn)行多尺度多方向分析，對(duì)各方向子帶進(jìn)行Wiener濾波，利用自商圖模型提取人臉圖像的光照不變特性。該方法從多尺度幾何分析和自適應(yīng)濾波的角度提取人臉圖像的光照不變量，較大程度上消除了光照變化對(duì)人臉識(shí)別的影響，能有效消除Gills現(xiàn)象，保持良好的邊界特性和幾何結(jié)構(gòu)。該方法用Gamma變換，Gamma參數(shù)的選取具有一定的局限性，會(huì)產(chǎn)生失真。

3 Retinex算法

Retinex是Edwin Land提出的一個(gè)關(guān)于人類視覺(jué)系統(tǒng)如何調(diào)節(jié)感知物體顏色和亮度的模型，它詮釋了為什么同樣的物體在不同的光源或光線條件下顏色是恒定的機(jī)理。Retinex算法可以在灰度動(dòng)態(tài)范圍壓縮，邊緣增強(qiáng)和顏色恒定性3方面達(dá)到平衡，可以對(duì)不同類型的圖像進(jìn)行自適應(yīng)性地光照預(yù)處理。這種算法都是假設(shè)圖像的照明是平滑的，因此在全局上對(duì)圖像的光照補(bǔ)償具有較好的效果，但對(duì)于局部光照變化較大的圖像，其通過(guò)光照補(bǔ)償?shù)膱D像增強(qiáng)效果不太理想。但是普遍存在“光暈”現(xiàn)象和速度問(wèn)題。

Jobson等人定義了單尺度算法，它可以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)范圍壓縮或色調(diào)重現(xiàn)的效果。它的基本原理是將圖像分為亮度圖像和反射圖像兩個(gè)部分

其中，L表示照射光，R表示物體的反射性質(zhì)，S是反射光。先在對(duì)數(shù)域中將原始圖像分解成入射分量，對(duì)應(yīng)于圖像的低頻部分，和反射分量，對(duì)應(yīng)于圖像的高頻部分。接著通過(guò)對(duì)原圖像進(jìn)行高斯平滑來(lái)對(duì)入射分量做出預(yù)測(cè)，然后用原始圖像減去入射分量得到反射分量，最后對(duì)結(jié)果圖像取反對(duì)數(shù)得到增強(qiáng)后的圖像。

隨后Jobson和Rahman又提出了多尺度Retinex算法，用以平衡動(dòng)態(tài)范圍壓縮和色調(diào)重現(xiàn)以及圖像增強(qiáng)效果。其形式是對(duì)多個(gè)尺度Retinex算法進(jìn)行加權(quán)求和。

趙曉霞等人用一種新的增益函數(shù)來(lái)減弱經(jīng)典多尺度Retinex算法帶來(lái)的噪聲和邊緣暈環(huán)［10］。該函數(shù)對(duì)圖像不同區(qū)域采用不同的增益，平滑區(qū)域和高對(duì)比度邊緣采用較小的增益，細(xì)節(jié)區(qū)域采用較大的增益。該方法使小高斯環(huán)繞尺度Retinex輸出不同區(qū)域增益差大，而大高斯環(huán)繞尺度Retinex輸出不同區(qū)域增益差小，使圖像細(xì)節(jié)更清晰，同時(shí)場(chǎng)景輪廓和顏色呈現(xiàn)更自然。

以上算法沒(méi)有強(qiáng)側(cè)光照使能有效提高識(shí)別率，但在強(qiáng)側(cè)光照時(shí)會(huì)出現(xiàn)陰影現(xiàn)象，因此葛微等人提出了一種將無(wú)邊緣增效應(yīng)的傳導(dǎo)函數(shù)用于自適應(yīng)平滑算法的改進(jìn)Retinex算法［11］。該傳導(dǎo)函數(shù)用空間梯度和像素的局部不一致性兩種方式共同測(cè)量灰度的劇烈變化，在平滑圖像的同時(shí)沒(méi)有邊緣增強(qiáng)效應(yīng)，且不會(huì)損失人臉特征邊緣。該算法在處理側(cè)光照的人臉時(shí)沒(méi)有陰影，并且適用于無(wú)強(qiáng)測(cè)光的情況。雖然該算法處理后的效果較好，但它沒(méi)考慮圖像中的細(xì)節(jié)部分是否有丟失，影響處理效果。

4 小波變換

小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間/尺度分析方法。它是將信號(hào)用一系列基函數(shù)加權(quán)和來(lái)表示，而基函數(shù)是由一個(gè)小波母函數(shù)經(jīng)伸縮和平移得到的。對(duì)于一幅N×N的二維人臉圖像，經(jīng)過(guò)一次小波變換后，圖像被分解為4幅N/2×N/2的不同分辨率、不同方向的子圖像LL(低頻近似分量)，LH(垂直邊緣細(xì)節(jié)分量)，HH(對(duì)角邊緣細(xì)節(jié)分量)，HL(水平邊緣細(xì)節(jié)分量)。當(dāng)圖像經(jīng)過(guò)多次小波分解后，對(duì)稱性最差的就是最后一級(jí)的近似分量，因此最后一級(jí)的近似分量可以表達(dá)對(duì)于光照的估計(jì)。通過(guò)對(duì)近似分量進(jìn)行處理就可以去掉圖像中的光照成分。

通過(guò)小波變換，人臉圖像的分辨率降低，圖像維數(shù)的降低，減輕了計(jì)算負(fù)擔(dān)。小波變換同時(shí)提供了空間域和頻域的局部信息，選擇小波分解的低頻分量，由于不包含高頻信息，因此削弱了光線的影響，對(duì)噪聲具有魯棒性。但對(duì)于小波基函數(shù)的選擇仍針對(duì)情況來(lái)選擇適當(dāng)?shù)男〔ɑ瘮?shù)，不能被普遍使用。

聶翔飛等人提出了一種新的基于小波包變換的對(duì)數(shù)域人臉光照補(bǔ)償算法［12］。該算法首先將人臉圖像變換到對(duì)數(shù)域，并在對(duì)數(shù)域中計(jì)算2維小波包變換，通過(guò)舍棄部分子帶圖像中的系數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉圖像的非均勻光照補(bǔ)償。該方法會(huì)造成圖像部分信息會(huì)丟失，它對(duì)全黑狀態(tài)的人臉去除光照的效果不明顯。

Sweldens提出了第2代小波變換，它是一種不依賴于Fourier變換的小波構(gòu)造方法，它使用許多線性或空間變化的預(yù)測(cè)和更新算子，來(lái)獲得期望特性的小波函數(shù)而且可確保變換的可逆性。同傳統(tǒng)的小波變換相比，計(jì)算速度更快，計(jì)算方法更簡(jiǎn)單，通過(guò)預(yù)測(cè)算子和更新算子設(shè)計(jì)最優(yōu)匹配特定的信號(hào)，因此適合自適應(yīng)、非線性變換。

段晨東等人為獲得基于分析數(shù)據(jù)特征的小波函數(shù)［13］，將最優(yōu)估計(jì)理論與第2代小波變換差值細(xì)分方法相結(jié)合，提出了一種改進(jìn)的第2代小波變換算法。該方法使設(shè)計(jì)的預(yù)測(cè)系數(shù)包含了分析數(shù)據(jù)的信息，具有自適應(yīng)性，根據(jù)分析數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來(lái)構(gòu)造小波，從而使小波函數(shù)具有數(shù)據(jù)樣本的構(gòu)造特征。該算法對(duì)細(xì)節(jié)部分進(jìn)行了處理，忽略了高頻部分，邊緣信息容易丟失。

5 結(jié)束語(yǔ)

文中介紹了幾種去光照算法的優(yōu)缺點(diǎn)與改進(jìn)，雖然每種算法對(duì)減弱光照的效果比較明顯，圖像質(zhì)量也都有所提高，但也相應(yīng)地存在一些限制和缺陷，還有待進(jìn)一步地研究改進(jìn)，對(duì)圖像去光照預(yù)處理的研究仍將是一個(gè)重要課題。

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