基于Harris算子和K-means聚类的红外图像脸部特征自动定位
孙敏1
李德玉1
俞梦孙2
1.北京航空航天大学生物工程系,北京1000832.空军航空医学研究所,北京100036
摘要：目的 研究一种红外医学图像处理与分析方法,实现红外人脸图像中特征区域的自动定位.方法 针对红外正面脸部图像,采用一种无监督的局部和全局的特征提取方法,首先通过阈值法区分出前景和背景,并根据面部特征对称性在前景中确定鼻区;然后在面部确定一个包含所有特征的矩形区域,利用Harris算子在该区域检测出角点,并找出这些点的局部最大值点;最后用K-means方法对这些点进行聚类.结果 100幅临床图像的实验表明,该方法可实现红外人脸图像中眼、鼻、口的自动定位,并能够准确划分脸部的特征区域.结论 本文所建立的图像分析方法可快速、简捷地实现红外图像面部特征自动定位,且重复性较好、可信度较高.
关键词：红外图像脸特征定位特征提取Harris算子K-means聚类
分类号：R319(医用一般科学)
资助基金：国家科技支撑计划(2006BAI03A19)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 285-288 )
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