为了配合第二代居民身份证的换发工作，相关职能部门一直致力于人像数字图像的自动化处理技术研究.如何自动改善数字图像的质量，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。针对人像采集条件和来源不同而导致的图像不规范问题，本论文主要研究了图像的预处理(缩放调整)、标准裁切、色彩调整和背景滤除等的自动化处理过程。具体工作内容如下：　　 ⑴提出一种在预处理过程中，能够快速缩放调整图像的方法，可以加快后期的处理速度。　　 ⑵提出了一种能够快速有效确定裁剪区域的方法.首先，利用基于YCbCr空间的肤色模型检测人脸，确定裁剪人脸的左右边界；然后利用Sobel算子检测头顶位置，确定裁剪的上边界；最终确立了整个人脸的裁剪区域.在确定眼睛位置的时候，根据人脸几何特征，可以缩小检索的范围，加快检测速度。　　 ⑶实现了一种图像色彩自适应调整的策略.通过将图像从RGB空间转换到HSI空间，对图像的各个分量均采用自适应直方图调整的方法，实现了图像的饱和度和亮度的独立调整。　　 ⑷在滤除背景方面，采取了一种基于区域生长的图像分割方法，通过边扫描边填充背景区域，使背景变为纯白色.对拍摄效果较好的照片，还研究了用RGB颜色的3个分量来去背景的方法。　　 ⑸本文已将上述算法实现并搭建了完整的系统.能够对实际采集的数字人像进行自动化处理.本文对实际图像进行了大量实验。