13 个人脸光照归一化方法的对比实验程序，能够直接运行

资 源 简 介

13 个人脸光照归一化方法的对比实验程序，能够直接运行

详 情 说 明

人脸光照归一化是计算机视觉中提升人脸识别鲁棒性的关键技术，尤其在复杂光照条件下尤为重要。13种经典光照处理方法对比实验为研究者提供了直观的性能参考。这些预处理算法主要解决人脸识别中因侧光、背光或不均匀照明导致的特征失真问题，通过数学变换将不同光照条件下的人脸图像映射到标准光照空间。

典型方法包括直方图均衡化、伽马校正等基于像素值调整的全局方法，以及Retinex理论、对数变换等模拟人类视觉系统的局部增强方法。实验程序通常包含分块处理、光照估计、反射分量分离等关键步骤，通过SSIM、PSNR等指标量化评估各算法对原始光照差异的消除效果。值得注意的是，不同方法在保留人脸身份特征与消除光照干扰之间存在权衡，需根据具体应用场景选择。例如监控系统可能偏好实时性强的简单算法，而高精度识别系统可采用计算复杂的多尺度分解方法。