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作者：黎泽娜;
单位：天津大学;
摘要：为解决复杂场景局限性造成的侧面图像融合及肤色融合难题，文中提出基于区域变换的多特征人脸图像融合算法。区域分割采集到人脸图像后，分离图像中的目标和背景，获取目标子区域图像；提取目标子区域图像的灰度、均值、方差、熵、对比度、相关性特征；以提取的多特征为基础，通过霍夫变换方法调整各个特征点，以此改变各个子区域中目标图像大小、形状、角度，对调整后的特征点进行整体融合，获取融合后的人脸图像。通过实验验证，该方法能够有效去除采集图像中的背景干扰，且融合后人脸图像细节较为精细，色彩过渡自然，图像梯度幅度相似性偏差值低至0.024，人脸图像融合质量较高，为图像融合领域提供了技术支持。
关键词：区域变换;;多特征;;人脸图像融合;;区域分割;;子区域;;目标分离;;灰度图像;;霍夫变换
