有些圖像由于各種原因使得人臉在整幅圖像中的比例不一致。有的占據較大區域而有的所占區域較小,因此在通過上述幾個步驟之后還需對人臉進行縮小或放大處理,但是這個縮放處理是在不改變圖像大小的前提下只對面部區域進行縮放。這需要先將每一幅圖像和校準圖像比較,然后再對不符合要求的樣本圖像的面部區域進行寬度和高度的伸縮。
具體過程中,首先,需要一個算法來定義空間變換本身,即按所需圖像的大小完成像素點的增刪和移動。同時,還需要一個灰度級插值的算法,以保持圖像盡量不失真。歸一化方法很多,有零階內插法、雙線性插值等。
零階內插法具有運算簡單、計算量小的特點,但卻容易產生馬賽克現象,當圖像放大幅值較大時馬賽克現象會很嚴重,因此在變換前后圖像大小變化不大,圖像質量要求不高的情況下,可用此方法進行圖像的歸一化。
雙線性插值法充分利用了插值點與其周圍四點之間在縱向和橫向上的線性位置關系進行插值。可產生比零階內插法更令人滿意的效果,大多數情況下都可滿足插值的需要。
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