24、文档面部图像识别的图像预处理与评估方法

文档面部图像识别的图像预处理与评估方法

在文档面部图像识别领域，图像质量和识别性能至关重要。本文将介绍几种图像预处理方法，包括阈值非线性去噪、总变分小波修复和基于样本的修复，并通过实验评估这些方法对图像质量和识别性能的影响。

1. 阈值非线性去噪

阈值非线性去噪（TB）具有独立性，不受获取文档的类型和条件影响。然而，传统正交小波去噪可能会因小波基缺乏平移不变性而产生视觉伪影，在不连续区域还可能出现吉布斯现象。为抑制这些伪影，可采用“循环旋转”方法，其公式如下：
[HTI(h) = \frac{1}{|\Phi|} \sum_{s \in \Phi} H(h_s) - s]
其中，对于(\forall \tau \in \Phi)，(\Theta_{TI}(h) = \Theta_{TI}(h_{\tau}) - \tau)，(\Phi)是二维图像的(\mathbb{R}^2)格点。该方法通过(N)个小波平移变换实现像素精度的平移不变性，运算复杂度为(O(N^2))。

类似地，基于阈值的平移不变去噪可定义为：
[HTI(h) = \frac{1}{|\Phi|} \sum_{m,s \in \Phi} \sum_{q} T(h, w_m)_s (w_m)_s]

使用平移不变小波可提高信噪比（SNR），结合“循环旋转”的平均过程能显著减少振荡伪影。此外，适当选择阈值估计器(T)可进一步提高SNR。

2. 总变分小波修复

TB去噪虽自主且可调整，但图像中仍会残留安全标记痕迹。为克服这一缺点，引入了总变分小波修复（TV）与TB去噪相结合的方法。其理论前提是考虑以下标准图像模型：
[v(