针对光照不均匀、光线暗等环境导致图像采集单元采集到的图像视觉效果差、噪声大等问题，本文提出一种基于视网膜和皮层(Retinex)理论改进的低照度图像增强算法去恢复图像原有的视觉特征。将低照度图像从红、绿、蓝(RGB)空间转换到色调、饱和度、亮度(HSV)空间，在HSV空间的V通道去对低照度图像进行处理，这样能够避免图像三基色比例关系被破坏；采用改进的多尺度Retinex (MSR)算法估计光照分量，用非局部均值(NLM)滤波代替高斯滤波，利用滤波窗口与相邻窗口间的递归关系来简化计算，不仅能准确估计光照分量，还能够提高图像的处理速度；最后进行颜色空间逆变换，转换到人眼习惯的RGB颜色空间。实验结果表明该算法可以有效提高图像清晰度，保护图像的细节信息。

matlab光照模型代码 光声成像（PAT）全过程模拟matlab代码 分为四部分： 创建成像物体的3D模型，并进行网格的划分，得到".msh"文件（网格的划分可以使用[GMSH]（ 使用模拟激光照射，并得到光吸收分布. 使用模拟声场，得到探测点处的声压. 得到测量矩阵和真实探测器数据. 传统迭代重建(lsqr, l1_ls)和稀疏重建(yall1, yall1_group).

近年来，汽车中的电子成分不断提升，帮助提升燃油经济性，减少排放，增强安全、照明、车载网络及信息娱乐系统等。其中，汽车前照灯是安全驾驶的一个重要环节，安森美半导体创新及行业的汽车自适应前照灯系统（Adaptive Front-lighting System, AFS）电机驱动方案克服传统前照灯的局限，帮助提升行车安全性。本文分析AFS的特性，介绍安森美半导体的AFS方案，以及应用设计要点，帮助客户应用汽车AFS方案。 　　自适应前照灯系统（AFS）的应用优势及工作原理 　　传统汽车前照灯的灯光跟车身方向始终一致，在汽车转弯时无法有效照明弯道内侧的盲区，如果弯道内侧恰好存在人或物体，而车速又未

一般证件照的动作,打开ps直接加载就可以，

使用Photoshop的小2寸照片动作可以批量制作证件照中的小2寸照片

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face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。一共由5个模块组成： 1. 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 2. 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 3. 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 4. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 5. 界面

由于天气和光照等外部因素的影响，经常会出现亮度和亮度低的影像。此处将基于Retinex理论的算法和经颜色空间变换后对亮度和饱和度分量进行增强的算法进行结合，提出一种根据多尺度Retinex理论的改进算法，在保证色调基本不变的情况下，对亮度和饱和度进行调整，同时加入影像边缘细节特征，使增强后的影像更加符合人眼视觉特性，亮度和尺寸减小提高，影像细节更丰富，并且避免了颜色失真。

人脸识别证件照批量裁剪软件是我自己找人开发的 对学校、影楼要批量处理证件照等人来说非常有用，可以大大提高效率 注意：加载文件夹需要等几秒钟后才能点击开始批量裁剪，操作太快可能引起错误。