【摘 要】
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研究基于Retinex图像增强算法的皮肤光泽度评价方法。通过对196名志愿者进行仿真实验,构建面部皮肤图库,利用单尺度Retinex算法将读入的人脸皮肤图像S(x,y)转换成反射图像R(x
【基金项目】
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北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划资助项目(CIT&TCD201404031);北京工商大学促进人才培养综合改革项目(19005428069/007)
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研究基于Retinex图像增强算法的皮肤光泽度评价方法。通过对196名志愿者进行仿真实验,构建面部皮肤图库,利用单尺度Retinex算法将读入的人脸皮肤图像S(x,y)转换成反射图像R(x,y),计算出R(x,y)的像素均值和方差值,将其与使用光泽度测试仪测出的光泽度值分别归一化,并利用相对平方误差法进行误差分析。结果表明,R(x,y)像素均值法对面部皮肤光泽度评价效果理想,误差在0.13以内。
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