【摘要】：對人臉圖像抗噪性能進(jìn)行檢測,可以為圖像后續(xù)處理提高檢測精確度。在抗噪性能檢測過程中通過將人臉圖像中噪聲點(diǎn)的分布情況進(jìn)行分析,然后利用鄰域加權(quán)中值對圖像中的噪聲點(diǎn)進(jìn)行降維檢測而實(shí)現(xiàn)的,而傳統(tǒng)的蟻群算法只包含簡單的隸屬度函數(shù),不能計算鄰域加權(quán)中值,降低了人臉圖像抗噪性能的檢測精度和效率。提出一種多目標(biāo)優(yōu)化算法的人臉圖像抗噪性能檢測算法。先利用模糊推理假設(shè)規(guī)則將待處理圖像映射為一個模糊矩陣,利用矩陣分割中的閾值選取方法計算閾值參數(shù),根據(jù)計算結(jié)果將人臉圖像的直方圖分為高、低灰度區(qū)域,并對高灰度圖像進(jìn)行模糊增強(qiáng)處理,利用模糊邊緣檢測算法獲取人臉圖像邊緣信息,并設(shè)計圖像檢測的自適應(yīng)模糊濾波器,在不同調(diào)整圖像邊緣檢測策略的條件下對噪聲強(qiáng)度進(jìn)行計算,實(shí)現(xiàn)人臉圖像抗噪性能檢測。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的人臉圖像抗噪性能檢測算法提高了檢測精度和效率。
[Abstract]:The detection of anti-noise performance of face image can improve the detection accuracy for image follow-up processing. In the process of anti-noise performance detection, the distribution of noise points in face image is analyzed, and then the dimension reduction detection of noise points in image is carried out by using neighborhood weighted median. However, the traditional ant colony algorithm only contains simple membership function, which can not calculate neighborhood weighted median, which reduces the detection accuracy and efficiency of face image anti-noise performance. A face image anti-noise performance detection algorithm based on multi-objective optimization algorithm is proposed. Firstly, the image to be processed is mapped to a fuzzy matrix by fuzzy reasoning hypothesis rule, and the threshold parameters are calculated by using the threshold selection method in matrix segmentation. According to the calculation results, the histogram of face image is divided into high and low gray areas, and the high gray image is processed by fuzzy enhancement. The fuzzy edge detection algorithm is used to obtain the edge information of face image, and an adaptive fuzzy filter for image detection is designed. The noise intensity is calculated under the condition of adjusting the edge detection strategy of the image, and the anti-noise performance of the face image is detected. The simulation results show that the improved face image anti-noise performance detection algorithm improves the detection accuracy and efficiency.
【作者單位】： 北華大學(xué)信息技術(shù)與傳媒學(xué)院;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2502337