面向局部直方图均衡化和其在屏蔽低强度图像与人脸识别中的应用

资 源 简 介

面向局部直方图均衡化和其在屏蔽低强度图像与人脸识别中的应用

详 情 说 明

局部直方图均衡化技术在人脸识别领域发挥着重要作用，特别是在处理低强度图像时能显著提升识别效果。传统全局直方图均衡化虽然实现简单，但对于光照不均匀的图像效果有限。相比之下，局部处理方法能更有效地增强图像细节。

面向局部直方图均衡化（OLHE）是一种改进算法，它在传统LHE基础上增加了边缘方向感知能力。这种特性使其能够更好地保留图像的重要结构特征，特别适合人脸这种包含丰富方向性特征的图像。OLHE通过分析局部区域像素的分布特征，自适应地调整对比度增强策略，在处理低光照或光照不均的人脸图像时展现出明显优势。

在实际应用中，OLHE与CLAHE等技术配合使用时，可以构建强大的图像预处理流程。这些技术能有效补偿局部光照变化，突出人脸关键特征，为后续的特征提取和模式识别创造有利条件。在人脸识别系统中，良好的预处理往往能显著提升最终识别准确率，特别是在复杂光照环境下。