摘 要：针对列车高速行驶过程中，进入隧道后低光照和出隧道后的高光照图像，分别采取低光照和高光照图像增强方法进行处理，增强列车司机人脸图像阴暗区域，提出一种复杂光照下列车司机人脸自适应图像增强方法并进行了研究，实验结果表明，在复杂光照下列车司机人脸自适应图像增强方法能有效提高人脸检测成功率，降低误检率，为后续研究 AdaBoost 算法进行人脸精准检测，提取 Haar 特征以及积分图训练弱分类器和训练强分类器奠定一定基础。
关键词：图像增强；低光照；直方图均衡化；人脸检测率
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.05.025
基金项目：2019 年广东省普通高校青年创 新人才类项目（2019GKQNCX100）；2020 年广 东省科技创新战略专项资金（重点项目）（pdjh2020 a1140）
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）05-0103-05
An Adaptive Image Enhancement Method for Train Driver’s Face under Complex Illumination
JIANG Yuelong，HUANG Zhen
（Guangzhou Railway Polytechnic，Guangzhou 510610，China）
Abstract：In the process of high-speed train driving，the low illumination and high illumination images after entering and leaving the tunnel are processed by low illumination and high illumination image enhancement methods respectively to enhance the dark area of the train driver’s face image. An adaptive image enhancement method for train driver’s face under complex illumination is proposed and studied. The experimental results show that the adaptive image enhancement method for train driver’s face under complex illumination can effectively improve the face detection success rate and reduce the false detection rate，which lays a foundation for the follow-up study of AdaBoost algorithm for accurate face detection，Haar feature extraction and integral image training of weak classifier and strong classifier.
Keywords：image enhancement；low light；histogram equalization；face detection rate
参考文献：
[1] 刘志强 . 全国城市轨道交通运营里程达 7545.5 公里 [N]. 人民日报，2021-01-07（10）.
[2] 赵亚利，魏迎梅，老松杨 . 一种基于聚类分割的航空图像 道路提取方法 [J]. 系统仿真学报，2014，26（9）：2198-2202.
[3] 田江丽，李攀 . 低照度的舰船图像增强研究 [J]. 舰船科学 技术，2021，43（2）：88-90.
[4] 陈清江，李金阳，胡倩楠 . 基于并联残差网络的低照度图像 增强算法 [J/OL]. 激光与光电子学进展：1-17[2021-02-24].http:// kns.cnki.net/kcms/detail/31.1690.tn.20210222.1313.029.html.
[5] 张超，杨晶晶，王盛，等 . 基于动态场景估计的自适应图 像增强算法 [J]. 计算机工程，2013，39（5）：34-41.
[6] 马悦.基于深度学习的低照度图像增强方法 [J].信息技术， 2021（1）：85-89.
[7] 王际航 . 基于视频图像的眼动系统算法研究与实现 [D]. 长春：吉林大学，2016.
作者简介：江跃龙（1984—），男，汉族，福建龙岩人，讲师， 电子技术工程师，硕士研究生，研究方向：人工智能、智能信息系 统、机器学习、机器视觉；黄震（1999—），男，汉族，江西上饶人， 研究方向：铁道通信与信息化技术 。