brezier曲线和光照模型的QT,Web，VC,C#,OpenGL,Java的实现

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种新的基于小波的光照归一化算法。首先对人脸图像进行三级小波分解,获取低频和高频系数;接着对低频成分直方图均衡化,减弱光照的影响,同时对高频成分阈值去噪,再放大高频以增强图像边缘;最后进行逆小波变换,得到归一化后的人脸图像。在Yale B人脸库上的实验结果表明:本文方法可有效减弱光照变化对人脸识别的影响,显著地提高了人脸识别系统的识别率。

基于单片机的光照度自动调节系统设计(完整版)资料.doc

基于视觉的室内场景定位与建图（VSLAM）在智能设备自主定位与导航领域内扮演着极为重要的作用，但是当前主流算法的回环检测及重定位环节上在动态光照情况下存在匹配丢失，严重影响定位累计误差的修正与建图精度。因此提出了基于一种改进的点云特征提取与匹配的定位方法，将由RGB图像得到的点云通过聚类的方法分割成一个个稳定区域，并建立基于面片特性及相互空间关系的场景特征描述，最后通过该特征描述进行两帧图像的数据关联及相机的定位，利用更具有鲁棒性的区域特征提取方法克服光照变化情况下的视觉定位不足问题。实验证明提出的方法不仅可以适应动态光照环境，而且定位效果优于目前主流的基于图像点特征的定位算法。

博客地址：STM32实现光照强度传感器（BH1750）（标准库与HAL库实现） https://blog.csdn.net/XiaoCaiDaYong/article/details/127677513?spm=1001.2014.3001.5502

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

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使用GEC6818开发板，在开发板上显示温湿度，光照强度和烟雾值；还设计了音乐播放功能，可以触屏控制播放、暂停、上一首、下一首；可以触屏控制小灯开关（需要驱动）；程序用C语言编写；使用交叉编译，编译环境是Linux；将我的main和图片歌曲导入开发板即可使用；

为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。