人脸识别技术作为生物识别技术中的一种,已经在实际应用中得到广泛应用。但是影响人脸识别效果的因素还很多,其中非均匀光照产生的阴影问题就是一个主要的因素。本文充分利用了新一代多尺度几何分析工具——Contourlet变换所具有的多尺度、局部化和多方向性的特点,有效地改善了非均匀光照条件下的人脸图像的阴影补偿效果和非均匀光照条件下人脸图像阴影区域的光照不变量的提取。本文首先详细介绍了离散Contourlet变换的产生及构造方法,引出了连续Contourlet变换,并对Contourlet变换进行了仿真实验,它具有多尺度、局部化和多方向性的特点。然后实现了2D图像阴影补偿算法和基于Contourlet变换的阴影补偿算法,但两种算法都存在自己的优缺点,将二者的优点相结合,能够有效的提取阴影部分的细节信息并保留非阴影部分的信息,有效地改善了补偿后的图像质量,为人脸识别提供了很好的消除非均匀光照阴影的预处理方法。最后介绍了全变分模型,结合全变分模型和Contourlet变换的优点,提出一种基于Contourlet变换的TV模型提取光照不变量的方法,这种方法可以有效地去除TV模型所产生的局部常值区域,所以有较高的识别率。