为了配合第二代居民身份证的换发工作,我们一直致力于人像数字图像的自动化处理技术研究。如何自动的改善数字图像的质量,并使其符合公安部发布的居民身份证数字相片技术标准是一个亟待解决的关键技术问题。在这一背景下,根据图像中人像的姿势、色彩和位置,本论文主要研究了图像的旋转调整、色彩调整、缩放调整、标准裁切和背景滤除的自动化实现。具体工作如下:第一,在旋转调整方面,本文采用了一种基于SUSAN角点检测的算法,利用了人像所具有的对称性以及肩部拐点旋转不变特性比较准确的实现旋转校正;并采用了双三次插值方法对图像作几何近似处理,很好的保持原图像的细节。第二,在色彩调整方面,将图像从RGB空间转换到HSI空间中进行处理,这样使得图像的信息结构更加紧凑,并减少了颜色信息的丢失;在HSI空间中,采用自适应直方图均衡(AHE)方法实现了图像饱和度和亮度的调整,并进一步修正了图像的对比度。第三,针对实现图像的缩放和裁切,采用基于Adaboost学习的层叠分类器的人脸检测方法快速准确地检测出人脸区域,利用人脸区域的大小缩放图像;并基于投影的方法实现图像的标准裁切。针对背景不纯的问题,讨论了一种改进的基于SUSAN算法的人像边缘检测方法,快速的完成背景的滤除工作。第四,将本文中的自动处理过程形成完整的系统,并以实际采集的数字相片为例,给出了实验结果、分析和评价。