孫燕斌 黃裕滿 劉文一

摘要：基于Matlab圖像處理方法和原理，重點研究matlab圖像特征提取技術(shù)。用Matlab圖像處理函數(shù)編寫出一種新的算法，運用該算法加上市場上已有的系統(tǒng)和硬件，使公交車乘客識別系統(tǒng)得以實現(xiàn)，該算法可以在圖像中定位人臉區(qū)域，且能根據(jù)人眼位置等數(shù)據(jù)來切割圖像，一系列處理后還能準確提取人臉特征，大大提高了公交車識別系統(tǒng)的識別能力。

關(guān)鍵詞：Matlab;數(shù)字圖像處理;識別系統(tǒng)

1、系統(tǒng)的實現(xiàn)

1.1系統(tǒng)簡述

一個完整的公交車乘客識別系統(tǒng)應包括圖像與身高采集、提取圖像特征、圖像特征數(shù)據(jù)庫、對比識別，身高判定、計數(shù)等單元。 當乘客上車時觸發(fā)圖像與身高采集單元，系統(tǒng)采集當前的視頻圖像與身高，單元執(zhí)行對圖像特征提取，提取出乘客的面部特征，將面部特征輸入到圖像特征數(shù)據(jù)庫進行對比，然后身高判定，輸出結(jié)果、計數(shù)。

2、基于Matlab圖像處理的算法

2.1 Matlab 對圖像處理的優(yōu)勢

MATLAB 推出以來，綜合各界精英所編寫的各種程序，經(jīng)過許久的融合和完善，成為了被世界認可的科學計算與數(shù)學應用優(yōu)秀軟件之一，在國內(nèi)外廣受歡迎的可視化科學計算軟件。它的功能十分的強大，尤其是對矩陣的實驗是其他軟件無法比擬的。MATLAB有功能強大的工具箱，有核心部分和各種可選的工具箱這兩部分。

兒童時期的臉型和非兒童時期不同，變化最大的是從兒童到青年，從中年到老年這兩個時期。[3]這幾個時期的臉型變化最為明顯，所以比較容易得到這幾個時期人們的面部特征，且比較好對比識別。采用 Matlab提供的函數(shù)對圖像處理和分析，可以運用幾條簡單的Matlab 語句完成對圖像特征提取的任務，相對于其他計算機語句來說更加的簡便快捷。[1]本文利用Matlab圖像處理工具箱提供了豐富的圖像處理函數(shù)，進行圖像的處理和分析。Matlab 圖像工具箱提供的函數(shù)大多數(shù)是M 文件，可以方便我們查看這些文件的代碼并進行合理的修改，有利于我們利用這些函數(shù)設計出一種算法，更適合我們要處理的數(shù)字圖像，實現(xiàn)方便快捷的提取圖像特征。

2.2 用算法對圖像預處理

公交車的圖像采集設備，通常生成的都是彩色圖片，彩色圖像數(shù)據(jù)量非常的大，不利于系統(tǒng)中的傳輸，影響系統(tǒng)的運行速度且占運行內(nèi)存。我們需要把圖像轉(zhuǎn)換成含數(shù)據(jù)量少的灰度圖像，因此運用Matlab中對圖像處理的函數(shù)將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以此壓縮圖片中的數(shù)據(jù)量，便于設備的傳輸。Matlab主要的語句如下所示：

以下以圖像處理經(jīng)典圖像之一“ lena ”為例，介紹該算法用于公交車乘客識別系統(tǒng)。

tu1=imread（'tupian.jpg'）;% 圖像的讀入

hui= rgb2gray（tu1）;圖像灰度化處理

2.3圖像的增強

為了去除光照對灰度的影響采用直方圖均衡化，采用這種方法能加強圖像、凸顯人臉特征，便于人臉的識別、圖像特征的提取。直方圖均衡化實現(xiàn)了圖像灰度均衡化。通過這種方法，圖像的像素可以占有更廣的灰度級且分布均勻。所以圖像處理后會有更大的動態(tài)范圍、對比度。MATLAB可以提供多種函數(shù)對圖像增強，本文采用matlab中histeq函數(shù)對要處理的圖片進行直方圖均衡化。

2.4 對人眼位置定位

采集到的圖片中人臉位置會有所不同，及圖像中人臉部分占整個圖像的比例也不相同，這讓計算機對圖片的識別變得十分困難。因此我們要對圖像的某些特征定位，以便于對圖像的處理和分析。本文對圖像中的人眼定位，對獲得的人眼數(shù)據(jù)進行標準化處理。以兩眼之間水平方向距離和水平方向距離中心為基準，按一定算法對圖像進行人臉切割，之后再提取圖像特征。

用matlab實現(xiàn)人眼定位，采用了建立m文件的方式，以便算法調(diào)取函數(shù)獲得人眼位置信息。在matlab要實現(xiàn)人眼定位，先對圖像二值化，判斷二值化圖像中是否含有眼睛模塊。本文采取fineye.m對人眼定位，fineye.m是人們已經(jīng)編寫完成的人眼定位算法。[4]

2.5 用算法對圖像特征的提取

經(jīng)過上述對圖像處理和人眼位置定位后，需要用算法在圖片背景中準確地定位乘客面部位置，是整個圖像識別過程中的關(guān)鍵。首先對采集到的圖像進行搜索，找到符合人臉特征的區(qū)域選為候選區(qū)，然后對這些侯選區(qū)域做更進一步處理、分析、判定，最后確定人臉區(qū)域。再根據(jù)人眼位置等數(shù)據(jù)將其從圖像中分割出來并保存，為了方便觀察可以對分割出來的圖像進行直方圖均衡化，最后對分割出來的圖像二值化，并計算人臉面積保存。

3、結(jié)論

在上文用matlab運行該算法后，可以看出運用該圖像處理算法能準確的把人臉區(qū)域從要處理的圖像中提取出來，經(jīng)過該圖像處理算法后續(xù)的處理還能夠得出人臉的面積，對提取圖像的特征十分有用，但是當該圖像處理算法受到面部遮擋物的影響時，對人臉的面積提取會有誤差。運用該圖像處理算法分別提取兒童、少年、中年、老年時期每組60張圖片的圖像特征，形成圖像特征數(shù)據(jù)庫，用計算機獲取實驗對象的圖片與身高，來模擬運行公交車乘客識別系統(tǒng)。

通過對多個處于面部特征變化大年齡段的人進行試驗，識別正確率高，該算法已達到實驗預期要求。與采用傳統(tǒng)的計算機語言相比，系統(tǒng)開發(fā)的工作量和周期明顯縮短。 應用中，乘客識別系統(tǒng)的識別率與乘客面部遮擋物息息相關(guān)，還會受到各種外界因素影響。該算法也存在不足，只能區(qū)分面部特征變化大的那幾個年齡段，還存在一定的誤差。該算法與公交車乘客識別系統(tǒng)還需要不斷完善，以到達更精確的識別乘客。

2021 年大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃校級項目CXCY143;大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃（CXCY2020169 ）、校內(nèi)基金項目（2018xzky10）大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目（ CXCY2020107）

參考文獻：

[1]賀興華等 .matlab7.x圖像處理[M].人民出版社，2006（11）.

[2]鄭繼剛，王邊疆著. 基于MATLAB的數(shù)字圖像處理研究[M]. 昆明：云南大學出版社. 2010.12

[3]http：//blog.csdn.net/？ref=toolbar