1. 研究目的与意义（文献综述）

设计目的：

图像变形技术广泛应用于影视特效和广告设计，是计算机视觉和图形学研究领域的重要内容。数字图像处理是从20世纪60年代以来随着计算机技术和vlsi的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，在其短短的历史中，却广泛应用于几乎所有与成像有关的领域，在理论上和实际应用上都取得了巨大的成就。本次设计是基于matlab平台，实现彩色人脸图像的特征提取、定位和自动渐变等功能。

早在20世纪20年代，最早的应用之一是报纸业bartlane 电缆图片传输系统；通过海底电缆将图像从伦敦传往纽约；为了使用电缆传输，图像需要首先编码，并在接收端通过电报打印机进行重构。20世纪20年代中期到末期，改进bartlane 系统后，图像质量得到了提高打印过程采用了新的光学还原技术增加了图像的灰度等级。20世纪60年代，由于信息技术的快速发展，出现了一批数字图像处理。在1964年，“旅行者7号”拍摄的图像通过计算机进行处理并提高了图像质量；此技术也在阿波罗载人登月飞行等空间探测器中得到应用。20世纪70年代，数字图像处理开始应用于医学领域。1979年，godfreyn.hounsfield先生以及allan m. cormack 教授由于发明了“断层（ct）技术” ，共同获得了诺贝尔医学奖，其背后的思想是计算机轴向断层技术。20世纪70年代末，随着人工智能的兴起和发展，开始计算机视觉的研究，由2d图像中获取3d空间信息。

2. 研究的基本内容与方案

设计的基本内容、目标：

1）学习了解人脸特征点识别定位算法，人脸图像变形的关键技术和常用算法；

2）研究人脸特征点识别定位算法，人脸图像变形的关键技术和常用算法；

3）基于MATLAB平台，实现彩色人脸图像的特征提取、定位和自动渐变等功能。

设计采用的技术方案及措施：

1）图像色彩和色调调整，包括色彩平衡、亮度处理、对比度处理、灰度处理、阀值处理等；代数运算与几何运算，包括加减乘除运算、求异运算、图像平移、图像旋转等。

2）小波分析实现图像融合的方法，并给出 Matlab 程序实现。该方法使用线性变换调整图像间融合度，进而实现图像渐变 的特效，小波分析是把信号分解成低频a1和高频d1两部分，在分解中，低频a中失去的信息由高频d1捕获，在下一层的分解中，又将a1分解成低频a2和高频d2两部分，低频a2中失去的信息由高频d2捕获，如此类推下去，可以进行更深层次的分解。二维小波函数是通过一维小波函数经过张量积变换得到的，二维小波函数分解是把尺度j的低频部分分解成四部分：尺度j 1的低频部分和三个方向（水平、垂直、斜线）的高频部分。图像融合是将同一对象的两个或更多的图像合成在一幅图像中，显然，融合后的图像与原各个图像都有一定的相似点。

3）对于每一种特效算法都实现了一个独立的处理函数，函数的输入为原始图像数据(二维数组)和调节参数，输出为处理后的图像数据(二维数组)。对于每种特效处理过程都有图1所示过程：

图1 特效处理过程

3. 研究计划与安排

第1-2周： 查阅中英文文献；分析题目研究现状，学习基本理论；阅读中英文文献并撰写开题报告。

第3周：学习了解matlab实现数字图像处理的优劣势以及软件编程。

第4周：学习了解人脸特征点识别定位算法等相关知识。

4. 参考文献（12篇以上）

1. 陈鸿.人脸图像变形技术研究[d].昆明理工大学.2014

2. 杨君荣.混合编程对运动人脸准确定位追踪的研究[j].工业控制计算机.2016(08)

3. 鲁传政.基于阈值分割的人脸区域检测预处理方法研究[j]. 福建电脑.2016(10)