光照归一化算法——TT

最新推荐文章于 2025-05-12 15:18:03 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-12 15:18:03 发布 · 7.3k 阅读

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本文介绍了光照归一化中的TT算法，包括Gamma Correction变换用于扩大暗区和压缩高光，DoG filter用于增强细节，以及Contrast Equalization用于提升亮度值，旨在改善人脸识别在复杂光线条件下的效果。

参考文献：Enhanced local texture feature sets for face recognition under difficult lighting conditions

Gamma correction变换

增大暗区和阴影的动态范围，同时压缩高光区和亮区。

DoG filter

高通滤波，增强细节信息。

Mask

非必须，添加mask可消除头发等的影响。

Contrast Equalization

拉升亮度值。

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;

int main()
{
	Mat m_FaceImg = imread("D:/faceData/yeleface_group/3/4.jpg",0); 

	Mat m_fFaceImg,m_fFaceImg1,m_fFaceImg2;
	double sigma0 = 0.5,                                                          // the smaller, the more hi-freq to keep
		sigma1 = 2,