MATLAB光线补偿人脸识别预处理系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发的人脸图像光线补偿预处理系统，通过自动检测光照不均问题并应用多种补偿算法，有效消除光照变化干扰，显著提升人脸识别准确率。

详 情 说 明

基于MATLAB的光线补偿人脸识别预处理系统

项目介绍

本项目通过MATLAB实现对人脸图像的光线补偿预处理，旨在消除光照变化对人脸识别准确性的影响。系统能够自动检测输入图像中的光照不均问题，采用多种光线补偿算法对图像进行标准化处理，提升后续人脸识别算法的鲁棒性和准确率。

功能特性

• 多种补偿算法：集成直方图均衡化、Gamma校正和同态滤波三种经典光线补偿算法
• 自动光照检测：自动识别图像中的光照不均区域和问题
• 标准化输出：输出灰度格式的标准化人脸图像，便于后续识别处理
• 效果可视化：生成处理前后的对比图像，直观展示补偿效果
• 性能评估：提供光线补偿效果评估指标，量化处理质量

使用方法

1. 准备输入图像：准备需要处理的RGB或灰度格式人脸图像（支持.jpg、.png等格式）
2. 运行主程序：执行主程序文件启动光线补偿处理系统
3. 选择处理算法：根据图像特点选择合适的补偿算法（直方图均衡化/Gamma校正/同态滤波）
4. 获取处理结果：系统输出处理后的标准化图像、对比图和评估指标

输入要求：

• 图像尺寸建议在100×100像素以上
• 支持包含单张或多张人脸的正脸或侧脸图像

输出内容：

• 光线补偿后的标准化人脸图像（灰度格式）
• 处理前后的对比图像
• 光线补偿效果评估指标报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存4GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式转换、人脸区域自动检测、光照条件分析评估、三种光线补偿算法的并行处理、处理效果的定量分析与比较、结果图像的可视化展示以及标准化输出文件的生成等功能模块。