图形处理中的亮度自适应算法
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2013-06-18
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亮度自适应补偿
在实验室环境中，当光照条件发生变化时，人脸颜色也会发生一定的变化。
实验表明，当待检测图像的亮度高于训练图像的亮度时，即光线较强时，人脸
大部分区域的颜色不会超出正常光照条件下人脸颜色的变化范围。但当待检测
图像的亮度低于训练图像的亮度时，即光线较暗时，人脸颜色的变化受亮度降
低的影响较大，此时待检测图像中人脸的颜色很可能超出正常光照条件下人脸
颜色的变化范围。为了解决这一问题，有必要对待检测的图像首先进行亮度补
偿。
精确的人脸颜色补偿需要建立复杂的颜色恒常性模型，考虑到研究的问题
——计算机自动登录系统要求检测的实时性，给出一种简单而又行之有效的自
适应亮度补偿算法如下：
1) 训练时计算训练用图像中各点的 R，G，B 分量的平均值
m
R
，m
G
，m
B
，方差 s
R
, s
G
, s
B
和亮度的平均值 m
L
；
2) 计算待检测图像中各点的亮度平均值 m
L
；
3) 若 m
L
-m
′
L
＞5 则进行亮度补偿，计算待检测图像中各点的 R，G，B 分
量的平均值 m
′
R
，m
′
G
，m
′
B
，方差 s
′
R
，s
′
G
，s
′
B
.
对待检测图像中的每一点 A，令 R
A
，G
A
，B
A
分别表示点 A 补偿前的
R，G，B 值，RAc，GAc，BAc 分别表示补偿后的 R，G，B 值，有：
RAc=R
A
+(m
R
-m
′
R
)
．
(s
R
/s
′
R
)；
GAc=G
A
+(m
G
-m
′
G
)
．
(s
G
/s
′
G
)；
BAc=BAc+(m
B
-m
′
B
)
．
(s
B
/s
′
B
).
这里进行的亮度补偿是全局性的，考虑到实验室背景下光照条件的变化一
般是比较均匀，因此这种全局性的亮度补偿时可以达到较好的补偿效果。
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