搜索资源列表
retinex.opencv
- Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。-The basic theory of Retinex theory is
LightCompensate
- 光线补偿，对不同光照影响下的图像固定比例系数进行光照补偿。-Light compensation fixed image scaling factor affecting conducted under different light illumination compensation.
skindect
- 在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述.-In the color space,
Phase-correlation-registration
- 主要用于图像配准,由于相位信号，避免了图像中低频噪音的影响，在光照条件变化的应用环境表现突出，被广泛用于遥感，医学图像等领域。- Mainly used for image registration, due to the phase signal to avoid the influence of low-frequency noise in the image, and in the application of environmental lighting conditions cha
SQI
- 程序能够完成自商图像的功能，可用于光照条件变化下对于图像的简单处理。加入了单亮区和单暗区，从而减小光照的影响。压缩包中还带有一个迭代阈值选取的小程序。-Program to complete the self-quotient image function can be used to change the lighting conditions under simple treatment for images. Joined the single light and single dark
intrinsic_soe_src
- 去除光照对图像的影响，获得与光照无关的反射图像-remove illuminance effect of image
123456
- 采用Phone光照模型并通过引入外部光源来凸显生成图像的真实感，给出了一种预先为体数据场计算法线并编码，根据编码后的法线和Phone光照模型生成三类明暗光照表的加速算法，-Phone illumination model adopted by the introduction of an external light source to highlight generate realistic images, gives a pre-calculated data field normal to
basketball
- OpenGL绘制图像动画,主要涉及技术有纹理粘贴，动画设计和光照-OpenGL Draw image animation，Mainly related technology are textured paste, animation and lighting design
Wavelet-Recognition-matlab
- 基于Yale-B和CMU-PIE 人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性，具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。小波变换 特征提取 matlab仿真-Experimental results based on Yale-B and CMU-PIE face show that the proposed algorithm has a strong light on the complexity of robustness, with the extraction of
siftDemoV
- 找sift特征点，图像处理中特征提取。sift特征有对光照，尺度，旋转变化不敏感的优势。-Find sift feature points and feature extraction in image processing.Sift feature of illumination, scale and rotation changes the advantage of less sensitive.
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
24368
- 程序将界面与数据处理分开，界面采用MFC的对话框模板，对注册、训练、识别和主界面分别建立一个类，通过消息处理函数与用户进行交互，利用多线程来实时显示图像。 数据处理又分为了CFaceAlign（人脸检测+几何归一化）、CLightPrep（光照归一化）、CFaceFeature（Gabor特征提取）、CSubspace（计算Fisherface子空间）四个类，还有一个类 CFaceMngr 负责管理界面与数据之间的交流。这样的程序结构使对界面和算法彼此独立，互不影响。 每个类的具体方法
pc
- 图像相位一致性，有效提取边缘信息。不受光照和对比度的影响-Phase image consistency, effectively extract edge information. Not affected by light and contrast
chepaishibieyufengge
- 提出了一种基于颜色空间和字频统计结合的车牌分割方法。该方法是在HSV彩色空间中,充分利用车牌图像提供的彩色信息,构造出灰度图,然后采用数学形态学、字频统计方法分析和判断,进行初定位。然后进行水平和垂直倾斜校正，去除边框，最后确定并分割出汽车牌照。该方法不受车牌大小、位置以及车牌的背景和光照条件等方面的限制-Proposed license plate segmentation method based on color space and a combination of word freque
low-illumination-image-enhanceme-
- 一种改进的色彩保持低照度图像增强方法:针对夜间及低光照场景中存在的图像亮度、对比度低的问题，基于暗通道先验原理，提出了一种具有色彩保持的可单幅图像实现的低照度图像增强的方法．-An improved low illumination image enhancement algorithm with color preserving
Image-Enhancement-in-Tobacco-Sorter
- 烟草异物剔除系统中实时低照度图像增强:该方法能有效校正低照度图像的颜色、对比度和亮度，对光照不均有很好的均衡作用，具有较好的自适应性.-Low Illumination Real-time Image Enhancement in Tobacco Sorter
succeed
- 采用MATLAB程序来编写图像处理。只要是对人脸特征提取中的光照补偿等预处理的相关代码!-Pretreatment, light processing, geometry processing
25292626
- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
Retinex
- 本文采用了几种常见的图像增强算法对光照不均的人脸图像进行处理。 这些方法包括以直方图均衡化算法为代表的Retinex增强算法-The quality of face image will be reduced by the problem of non-uniform illumination
doublethreshold
- 在不同光照环境下进行双阈值的最大类间方差二值化图像，效果相当不错的，里面包含我的实验图片-using double threshhold