04 2012 档案
摘要:人脸光照处理的理想状态是,在不损失图像内容的前提下,保持图像在各种环境下的图像光照一致。而像之前提到过的Gabor虽然能保持较好的光照统一性,但会造成一部分的低频信息丢失,另外的DCT变换,不能很好适应环境光的变化。所以,在实际使用中,往往不能把光照处理的压力都放在后期算法处理上,在摄像头采集时就需要对环境光做一定的过滤。比如近红外图像,采集时去除大多可见光对图像内容的影响,在此基础上再进行软件处理,往往能达到生产上的要求。 1 传统Gamma校正及改进 传统Gamma校正算法具有较好的光照调整效果,但是由于其容易造成校正过度的原因,因而使用范围受到限制。正如图1和2所示,Gamma函...
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摘要:在图像处理、模式识别以及计算机视觉等领域中,Gabor 滤波器得到了广泛的应用。 用Gabor 函数形成的二维Gabor 滤波器具有在空间域和频率域同时取得最优局部化的特性,与人类生物视觉特性很相似,因此能够很好地描述对应于空间频率(尺度)、空间位置及方向选择性的局部结构信息。 Gabor变换是一种短时傅里叶变换方法,其实质是在傅里叶变换中加入一个窗函数,通过窗函数来实现信号的时频分析。当选取高斯函数作为窗函数时,短时傅里叶变换称为Gabor变换。 常用的偶对称二维Gabor滤波器可表示为:不同方向下的Gabor滤波器: 图1不同方向上的滤波器 ...
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