目標(biāo)識(shí)別尤其是人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能在很大程度上受到光照變化的影響。本文基于低照度圖像增強(qiáng)方法,系統(tǒng)研究了人臉識(shí)別技術(shù)中的光照補(bǔ)償方法,并設(shè)計(jì)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別系統(tǒng)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,根據(jù)人臉識(shí)別的研究現(xiàn)狀,系統(tǒng)分析人臉識(shí)別中存在的問(wèn)題,其中光照問(wèn)題對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的性能造成較大的影響,在總結(jié)目前人臉識(shí)別中光照問(wèn)題的解決方法基礎(chǔ)上,系統(tǒng)研究了圖像增強(qiáng)方法以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法。其次,針對(duì)基于Retinex理論的低照度圖像增強(qiáng)算法中光照?qǐng)D像估計(jì)問(wèn)題,提出一種基于YCb Cr顏色空間的低照度圖像增強(qiáng)方法。該方法將原始低照度圖像從RGB（Red Green Blue）顏色空間轉(zhuǎn)換到Y(jié)Cb Cr顏色空間,提取該空間中Y分量構(gòu)建為原始光照?qǐng)D像₁L（x,y）,并對(duì)₁L（x,y）進(jìn)行Gamma校正得到增強(qiáng)的光照?qǐng)D像₂L（x,y）,經(jīng)Retinex模型得到增強(qiáng)圖像R（x,y）,采用多尺度細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法對(duì)圖像R（x,y）進(jìn)行細(xì)節(jié)增強(qiáng),得到最終增強(qiáng)圖像_eR（x,y）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與...

【文章頁(yè)數(shù)】：90 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1直方圖均衡效果及直方圖對(duì)比

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文10高峰的圖像，直方圖均衡化處理后會(huì)過(guò)度增強(qiáng)，同時(shí)由于灰度級(jí)合并易造成圖像細(xì)節(jié)丟失。從低照度圖像數(shù)據(jù)集VV-data數(shù)據(jù)集[33]選擇一張圖片進(jìn)行直方圖均衡處理，圖2-1為處理結(jié)果，由圖可以看出，經(jīng)過(guò)直方圖均衡后圖像整體亮度獲得提升，呈現(xiàn)了更多的細(xì)節(jié)內(nèi)容，....

圖2-2Gamma函數(shù)曲線

第二章論文相關(guān)理論介紹11圖像暗區(qū)的提升明顯，由對(duì)應(yīng)的直方圖也可以看出，灰度值在變大。圖2-2Gamma函數(shù)曲線Fig.2-2Gammafunctioncurve圖2-3不同值處理后的圖片及直方圖對(duì)比Fig.2-3Picturesprocessedwithdifferentval....

圖2-3不同值處理后的圖片及直方圖對(duì)比

第二章論文相關(guān)理論介紹11圖像暗區(qū)的提升明顯，由對(duì)應(yīng)的直方圖也可以看出，灰度值在變大。圖2-2Gamma函數(shù)曲線Fig.2-2Gammafunctioncurve圖2-3不同值處理后的圖片及直方圖對(duì)比Fig.2-3Picturesprocessedwithdifferentval....

圖2-5同態(tài)濾波增強(qiáng)效果及直方圖對(duì)比

天津工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文12圖2-5同態(tài)濾波增強(qiáng)效果及直方圖對(duì)比Fig.2-5Homomorphicfilterenhancementeffectandhistogramcomparison2.1.4基于Retinex理論的圖像增強(qiáng)方法Retinex理論是Land提出的一個(gè)關(guān)于人....

本文編號(hào)：4013557