基于MATLAB的光照预处理人脸图像增强系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现人脸识别前的图像预处理，通过光照归一化、对比度增强和噪声消除等技术，有效改善因光线差异造成的识别率下降问题，显著提升图像质量和识别精度。

详 情 说 明

基于光照预处理的人脸识别图像增强系统

项目介绍

本项目旨在解决人脸识别任务中，因光照条件不佳（如过曝、欠曝、阴影遮挡）导致的识别准确率下降问题。系统通过对输入的人脸图像进行一系列自动化预处理操作，包括光照归一化、对比度增强与噪声消除，生成质量更高、特征更清晰的标准化图像，为人脸识别算法提供理想的输入数据。

功能特性

• 光照归一化：采用自适应光照补偿算法，有效平衡图像整体亮度，消除局部阴影或过亮区域。
• 对比度增强：利用直方图均衡化技术，扩展图像像素的动态范围，增强人脸特征的辨识度。
• 噪声消除：应用高斯滤波算法，平滑图像并减少噪声干扰，同时保留重要的人脸边缘信息。
• 效果可视化：自动生成处理前后的对比图像，直观展示增强效果。
• 分析报告：输出图像的光照分布分析报告，为效果评估提供量化依据。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像（JPG、PNG或BMP格式）放入指定输入目录。图像应包含正面人脸，分辨率建议不低于128x128像素。
2. 运行系统：执行主程序，系统将自动读取输入图像并进行批量处理。
3. 获取输出结果：处理完成后，系统会在输出目录生成：

- 增强后的PNG格式图像 - 处理前后的对比图像 - 文本格式的光照分布分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：至少4GB内存，支持通用图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括：图像读取与格式校验、光照条件分析与自适应补偿、基于直方图均衡化的对比度增强、高斯滤波去噪、结果图像保存与可视化对比生成、以及光照分析报告的撰写与输出。它作为整个系统的调度中心，按顺序调用各功能模块并确保处理流程的连贯性。