面向人脸光照合成的光照参数精确估计算法

为提高人脸图像光照合成的精度,提出了一种基于商图像的光照参数估计新算法.首先分析并指出传统商图像算法中存在恒定反射系数假设难以严格成立这一缺陷,它给光照参数估计引入了固有误差;然后在参数化光照子空间框架下设计了一个改进的目标函数,用商图像本身去替代原算法中的反射系数比,从而弱化了假设条件的限制,允许人脸各像素点拥有独立的反射系数;设计了一个迭代算法,通过线性系统来求解目标函数,能够实现对光照参数的高精度估计.在OFD人脸库和AI&R人脸库上的实验结果表明,所提光照参数估计算法具有良好的收敛性,光照参数估计精度的迹商指标可以获得25.49～43.09 dB的提升,光照合成图像中的峰值信噪比可以获得4.51～9.24 dB的提升.     

表情比例图的鲁棒性增强算法

针对表情比例图（ERI）方法的光照条件及对准误差的鲁棒性较差的问题，提出了一种新的比例图滤波方法，该方法利用形态学膨胀算子提取对准误差所致的噪声区域及其过渡带，然后利用线性插值恢复出平滑的比例图，同时还提出了基于商图理论的光照校准方法，并应用于照明条件不一致下的表情绘制，即通过求解空间3个独立点光源的组合系数，实现了样本图从任意光照向期望光照的校准．实验结果表明，所提方法能够探测并消除对准误差带来的比例图噪声，能够实现不同照明条件下的样本图像光照校准，从而提高了ERI算法应用于表情合成时的鲁棒性．