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kk_2010

木虫 (正式写手)

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[交流] 如何检测光照变化，用于目标识别

现在关于目标的检测和识别问题，比如说，人脸识别，车牌号识别，字符识别，虹膜，指纹识别等等。对于一个实际的系统应用来说，一般是全天候运行的，从早晨到晚上，所以光照的变化很普遍，光照有强到弱，有弱到强，导致图像采集系统所采集的图片变亮，变暗，不断交替出现。关于光照条件下的人脸识别，前提是假设光照在变化的情况下产生的图像，进而围绕如何去除光照变化的影响，来提取鲁棒的特征，进行识别。如何根据光照变化下的图片，来判断这图片是在光照发生了变化的情况下采集的，与标准图像没有发生光照变化的做对比。如果对一个实时的系统来说，对每一张图片对进行光照处理的话，就会增加运行的时间，而对于那些不需要进行光照处理的，也要进行光照处理的话，显然多余了。如何检测图片是否是否发生了光照变化呢？类似于目标的检测一样，如果图片中没有目标的话，还要进行跟踪或者进行处理，是没有必要的。

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1楼 2012-04-12 14:43:56

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michael.lu

金虫 (著名写手)

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虫号: 742466

★
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引用回帖:

10楼: Originally posted by weigo1987 at 2012-06-26 09:19:24
直方图均衡化就可以消除光照影响了。
不过在实际使用过程中一般就检测最亮部分和最暗部分。最亮部分不高于255，最暗部分不低于0即可。也就是说，在直方图显示上这个区间上有值。但实际中由于成像部件噪声和其光谱响 ...

恩呢，是个好方法。
但是如果是对背景建模，然后利用background subtraction的时候，这样操作的结果并不是很好，原因可能是，直方图均衡化是基于全局的，但是当新物体进入视野后，会对全局统计产生影响。