表情识别中表情图像的灰度预处理在指纹门禁一体机的技术应用。
在前面我们介绍指纹识别技术的指纹门禁一体机，指纹门禁考勤一体机的时候我们曾介绍过指纹识别过程中，图像灰度的处理。下面我们来看一下面像识别过程中灰度的处理。
由于在图像采集中光照的改变容易导致图像呈现不同的明暗程度，因此需要对表情图像进行灰度归一化处理。灰度归一化也称为灰度均衡化，其作用是增强表情图像的整体对比度，并使灰度分布均匀，以消除光照变化的影响，此外还可以消除不同人种的肤色差异。
灰度直方图是数字图像处理中一个实用的工具，它可有效描述一幅图像的灰度级内容，直方图的横坐标表示像素的灰度级别，对于256色的灰度图像，该坐标值范围为0～255；其纵坐标是相应的灰度值在整幅图像中出现的频率，即像素的个数。在灰度直方图中，图像的明暗程度可由均值表示，图像亮度越高，均值越大，亮度越低，均值越小；而图像的明暗变化程度由方差表示，图像亮度变化越小，方差也越小，亮度变化越大，则方差越大。因此可以通过调整图像的均值和方差使得所有图像具有统一的明暗及其变化程度，即有相同的均值和方差。
一般的实用系统要求处理速度快、成本低，因而尽量采用二值化处理。对图形的模式识别首先把输入的原始图像二值化，然后分析其几何关系、图像特征、结够组成，最后进行识别与理解。二值化是预处理中最关键的步骤，因为它直接产生能够被后续图像处理的二值化图像。可以说，二值化结果的好坏决定了整个人脸定位能否成功。
关键词：图像处理
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