人脸识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点，它涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、机器学习等多个学科领域，人脸识别在国家安全、公安系统和城市的公共安全等方面有着十分重要的应用前景。由于人脸是非刚性物体，并容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，要实现一个高识别率、高鲁棒性的全自动人脸识别系统仍然是一个极具挑战性的课题。光照是人脸图像的成像条件之一。在拍摄过程中光照过强或过暗会导致图像中人脸肤色不同于人的正常肤色，如果用这样的图片直接进行识别，人脸识别算法的正确识别率将会大幅度下降，所以，解决光照问题对人脸识别系统的影响十分必要。　　本论文的研究围绕着光照问题展开，以提高人脸识别系统对光照的鲁棒性和识别率为主要目标，提出了对人脸图像进行预处理的方法，该方法自动提取过亮块和过暗块并对其进行亮度校正，取得了较好的效果。本文的主要工作包括以下几个方面:　　1.提出了一种自适应的过亮、过暗区域提取方法。该方法首先利用图像的亮度直方图得到过亮、过暗像素点，然后再将过亮点、过暗点合成过亮块、过暗块，最后进行膨胀和腐蚀处理，得到区域内完整、边界平滑的过亮区域及过暗区域。　　2.基于传统的Gamma校正方法，提出了Gamma校正与非线性回归相结合的亮度校正算法。该算法通过对500幅彩色图像组成的样本空间进行分析，得到图像亮度与Gamma校正系数间的关系函数。　　3.按照自适应分块亮度校正策略，设计实现了一个人脸图像亮度校正的实验系统。