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本人在图像处理方面基本是文盲,不专业的地方,敬请理解体谅
1、让程序对任意大小的图像均可进行处理,原程序中,设定了的图像大小是
X:icol=210  Y:irow=260
比如我只处理眼睛部分大小的图像
 
2、扫描图像,横向,纵向,斜向(角度可选择)读取图像灰度值,绘成曲线图
3、提取图像中高光部分 取30% 并绘图 ,程序中已经有,弄出来另外形成个小程序
4、提取程序中判断入射光角度的程序,给出任一处理图像的光照入射方向角度值,形成一个单独小程序可执行。
5、获得图像信息熵和图像直方图的程序。
 6、做图像的锐化、模糊程序
7、BP神经网络和支持向量机公开的图像处理程序,网络上也有公开的,也找几个程序
8、绘制图像信息熵和图像的直方图的程序
处理前
 
处理后
 
摘要 人脸在不同光照下的差异是人脸识别中的瓶颈问题。本文提出了一种基于二维图像信息的人脸光照补偿算法。基于人脸和球面近似和人脸形状大致相同的假设,算法主要分光照估算和光照补偿两个步骤。首先估算人脸图像的大致光照方向,沿垂直光照方向进行统计分析,然后对先验统计信息进行数据拟合,构建标准光照模型。最后利用标准光照模型,结合线性变换和非线性变换把非均匀光照人脸调整到标准光照状态。在Yale B人脸库上的处理结果表明该算法可以解决大角度斜光照和极度暗光照情况下光照补偿问题,且算法简单计算量小,在直观和信息统计效果上也优于其它方法。
 
2基于方向扫描的光照估计
2.1方向扫描和球面模型分析
在计算机图形学中物体光照状态可以用Phong光照模型[16]来描述,即一个表面反射出来的光线由镜面反射光(Specular Reflection)、漫反射光(Diffuse Reflection)和环境反射光(Ambient Light)组成。这三部分光互相独立,经叠加合成真实环境中的物体光照状态,使物体显现颜色、形状和纹理,同时也会形成阴影和高光。我们认为物体表面高光区域的分布显示了真实环境光照的主要能量方向,所以把这个主要的能量方向作为光照方向的近似估计。
其中 为第 条扫描直线上的第 个像素点的原始灰度值, 为 变换后的灰度值。
 
 
表2各种方法处理后图像信息熵比较
Table 2 comparison of information entropies of images after processing using the above four methods
正面均匀光照人脸图像信息熵
7.2414
子集5中原图像信息熵
5.7494
5.4783
5.2117
5.7864
5.3111
Gamma方法处理后图像信息熵
5.6611
5.4657
5.2274
5.7575
5.2981
AT方法处理后图像信息熵
6.2265
6.5174
6.6544
6.3728
6.5126
小波方法处理后图像信息熵
5.962
5.9331
5.8633
5.78
5.5385
本文方法处理后图像信息熵
6.7507
6.91
6.9041
6.7003
6.7626

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