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我正在做一个人脸识别项目。我的图片具有不同的照明，因此我需要进行照明归一化。我读了一篇声称进行照度归一化的论文。本文介绍了以下功能和值。

1-使用gamma = 0.2进行伽玛校正
2-（使用（sigma0 = 1，sigma1 = 2）进行高斯（DOG）滤波的差异）
3-对比度均衡（本文中使用截断阈值为10且压缩分量为0.1）

我CvPow用于伽玛校正，CvSmoothDoG和Threshold()截断（我不知道如何指定压缩分量），但是我没有得到确切的图像。我使用直方图均衡进行对比度均衡。

如果有人以前做过或有任何想法？？

链接到本文：http : //lear.inrialpes.fr/pubs/2007/TT07/Tan-amfg07a.pdf

代码如下：（Peb Aryan的Python代码转换为JAVACV）

public static IplImage preprocessImg(IplImage img)
{
    IplImage gf = cvCreateImage(cvSize(img.width(),img.height()),IPL_DEPTH_32F, 1 );
    IplImage gr = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);
    IplImage tr = IplImage.create(img.width(),img.height(), IPL_DEPTH_8U, 1);

    IplImage b1 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
    IplImage b2 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
    IplImage b3 = IplImage.create(img.width(),img.height(),IPL_DEPTH_32F, 1 );
    CvArr mask = IplImage.create(0,0,IPL_DEPTH_8U, 1 );

    cvCvtColor(img, gr, CV_BGR2GRAY); 
    gamma(gr,gr,gf);

    cvSmooth(gf,b1,CV_GAUSSIAN, 1);
    cvSmooth(gf,b2,CV_GAUSSIAN,23);
    cvSub(b1,b2,b2,mask); …