Nâng cao chất lượng ảnh màu mặt người bởi SVD của DCT trong miền Logarit ứng dụng trong hệ thống nhận dạng mặt người

Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một phương pháp cân bằng ánh sáng hữu hiệu để nâng cao chất lượng ảnh mặt người trong không gian màu RGB ứng dụng trong nhận dạng mặt người. Trước tiên, ảnh mặt người trong không gian màu RGB được phân tách thành ba kênh màu và tham chiếu Gaussian được biến đổi sang miền logarit. Sau đó sử dụng biến đổi Cosin rời rạc để xác định các thành phần tần số thấp mang thông tin độ sáng của ảnh mặt người. Các hệ số bù sáng tương ứng với ba kênh màu RGB sẽ được tính toán một cách tự động thông qua tỉ lệ các giá trị riêng lớn nhất của các ma trận hệ số biến đổi Cosin rời rạc, tần số thấp của ba kênh màu và tham chiếu Gaussian. Kết quả thử nghiệm trên hai bộ cơ sở dữ liệu màu nổi tiếng CMU-PIE và FERET cho thấy, ảnh khuôn mặt người thu được không chỉ rõ hơn, lấy lại được màu da người tự nhiên, ứng dụng rất nhiều trong lĩnh vực thị giác máy tính, mà còn nâng cao được hiệu suất của hệ thống nhận dạng mặt người, tốt hơn các phương pháp hiện nay như ASVD và TSVD.

Từ khóa: Nâng cao chất lượng ảnh màu, Ảnh màu mặt người, DCT trong miền Logarit ứng dụng, Hệ thống nhận dạng mặt người, Biến đổi cosin rời rạc