人脸图像光照预处理方法[Matlab]

【实例简介】
光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个 新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。在公开的人脸数据库（Yalebext，CMU-PIE，CAS-PEAL和FRGC v2.0）上的实验表明，对全局的光照处理方法（HE，GIC，L
【实例截图】
【核心代码】
FaceIlluminationProcessing_release_1.0
├── IlluminationPreprocessing_release_v1.0
│   ├── DCTN.m
│   ├── DX.m
│   ├── DY.m
│   ├── GHP.m
│   ├── GIC.m
│   ├── GIC_Canonical_PIEIllum_64x80.bmp
│   ├── GIC_Canonical_PIEIllum_64x80.mat
│   ├── GIC_Canonical_YaleBExt_64x80.bmp
│   ├── GIC_Canonical_YaleBExt_64x80.mat
│   ├── HE.m
│   ├── IlluminationNormalization4OneImg.m
│   ├── ImagesForDebug
│   │   ├── 00001_P00A+000E+00.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-005E-10.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-005E-10_GIC.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-010E-20.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-035E-20.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-035E-20_GIC.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-050E+00.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-070E+00.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-095E+00.bmp
│   │   ├── 00001_P00A-095E+00_GIC.bmp
│   │   ├── 00002_P00A-060E-20.bmp
│   │   ├── 00003_P00A+000E+00.bmp
│   │   ├── 00003_P00A+020E+10.bmp
│   │   ├── 00006_P00A-020E+10.bmp
│   │   ├── 00007_P00A+000E+00.bmp
│   │   ├── 00039_P00A-110E-20.bmp
│   │   ├── 000_105x120.bmp
│   │   ├── 001_105x120.bmp
│   │   ├── 002_105x120.bmp
│   │   ├── 003_105x120.bmp
│   │   ├── 004_105x120.bmp
│   │   ├── 005_105x120.bmp
│   │   ├── 006_105x120.bmp
│   │   ├── 00ORI_02463d683.bmp
│   │   ├── 02463d475_ORI.bmp
│   │   ├── 02463d505_ORI.bmp
│   │   ├── 04055_27_09.bmp
│   │   ├── 04059_27_18.bmp
│   │   ├── I.bmp
│   │   └── I_yaleB.bmp
│   ├── LN.m
│   ├── LT.m
│   ├── LTV.m
│   ├── LoG.m
│   ├── OverlappedBlock.m
│   ├── README.txt
│   ├── RETINEX.m
│   ├── SQI.m
│   ├── TVL1_v2.32
│   │   ├── Changes.txt
│   │   ├── Graph_anisoTV_L1_v2.m
│   │   ├── Graph_anisoTV_L1_v2_consistent_weights.m
│   │   ├── Graph_anisoTV_L2_v2.m
│   │   ├── Graph_anisoTV_L2_v2_consistent_weights.m
│   │   ├── Readme.txt
│   │   ├── Supported Environments.txt
│   │   ├── compile_display.m
│   │   ├── compile_display_debug.m
│   │   ├── compile_no_display.m
│   │   ├── private
│   │   │   ├── 2009-10-04 mexw32 compiled with MATLAB R2007b MinGW XP 32bit, DEBUG version.txt
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_16bit.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_16bit.mexw64
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_16bit_A.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_16bit_A.mexw64
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_1bit.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_1bit.mexw64
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_1bit_A.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_1bit_A.mexw64
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_8bit.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_8bit.mexw64
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_8bit_A.mexw32
│   │   │   ├── dnc_TV_L2_8bit_A.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_16bit.mexw32
│   │   │   ├── mt_TV_L1_16bit.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_16bit_A.mexw32
│   │   │   ├── mt_TV_L1_16bit_A.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_1bit.mexw32
│   │   │   ├── mt_TV_L1_1bit.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_1bit_A.mexw32
│   │   │   ├── mt_TV_L1_1bit_A.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_8bit.mexw32
│   │   │   ├── mt_TV_L1_8bit.mexw64
│   │   │   ├── mt_TV_L1_8bit_A.mexw32
│   │   │   └── mt_TV_L1_8bit_A.mexw64
│   │   └── sources
│   │   ├── DNC_algorithms
│   │   │   ├── MATLAB_compiling_commands.txt
│   │   │   ├── dnc_v2_TVPara.cpp
│   │   │   ├── dnc_v2_TV_L2_core.h
│   │   │   └── dnc_v2_globalvars.h
│   │   ├── MultiThread_algorithms
│   │   │   ├── MATLAB_compiling_commands.txt
│   │   │   ├── To do's.txt
│   │   │   ├── mtl1_Core_2D_v2.h
│   │   │   ├── mtl1_TVPara_v2.cpp
│   │   │   └── mtl1_globalvars_v2.h
│   │   └── shared
│   │   ├── Common_DNC_MT.h
│   │   └── Common_DNC_MT_types.h
│   ├── retinex_frankle_mccann.m
│   └── retinex_mccann99.m
└── README.txt

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