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题名基于区域变换的多特征人脸图像融合算法
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作者
黎泽娜
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机构
天津大学
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第21期63-66,共4页
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文摘
为解决复杂场景局限性造成的侧面图像融合及肤色融合难题,文中提出基于区域变换的多特征人脸图像融合算法。区域分割采集到人脸图像后,分离图像中的目标和背景,获取目标子区域图像;提取目标子区域图像的灰度、均值、方差、熵、对比度、相关性特征;以提取的多特征为基础,通过霍夫变换方法调整各个特征点,以此改变各个子区域中目标图像大小、形状、角度,对调整后的特征点进行整体融合,获取融合后的人脸图像。通过实验验证,该方法能够有效去除采集图像中的背景干扰,且融合后人脸图像细节较为精细,色彩过渡自然,图像梯度幅度相似性偏差值低至0.024,人脸图像融合质量较高,为图像融合领域提供了技术支持。
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关键词
区域变换
多特征
人脸图像融合
区域分割
子区域
目标分离
灰度图像
霍夫变换
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Keywords
region transform
multi⁃feature
facial image fusion
regional segmentation
subregion
object separation
grayscale image
Hough transform
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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