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傅博
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- 所属机构:辽宁师范大学
- 所在地区:辽宁省 大连市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
- 王相海

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- 傅博宋传鸣王迪王瑞子冯婉婷
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- 2013年
- 对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法:依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值,采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度;考虑了各通道识别能力的差异性;更好地解决了分类'边界'问题.在AR,CAS-PEAL-R1,YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明,本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率,平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.
- 李文辉高璐林逸峰傅博王莹
- 关键词:计算机应用人脸识别模糊加权
- 基于图像集的图像去噪方法
- 本发明公开一种基于图像集的图像去噪方法,增加了可修复图像的图像块数量,充分利用图像集中的多幅参考图像,通过聚类的方式将内容相同的参考块归为一类,可以有效提高去除高斯白噪声效果。
- 傅博赵晓阳宋传鸣王相海
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- 基于非局部均值法的视频图像快速去噪方法
- 本发明公开一种处理效果好、有效提高实时性的基于非局部均值法的视频图像快速去噪方法,通过采集视频图像当前帧图像的前5帧图像,计算并存储该5帧图像的非局部去噪法滤波权值,此后,对于不断输入的当前帧图像,判断当前帧图像与之前5...
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- 边缘导向的非局部均值图像滤波被引量:7
- 2020年
- 传统去噪方法在处理高强度噪声干扰图像时,往往不能有效去除噪声且在修复过程容易引入二次污染。为此,提出一种边缘图导向的非局部图像均值滤波算法。首先获取二阶差分边缘信息,在非局部范围内搜索相似块,以边缘导向图与噪声图像共同生成滤波器权值,进而构建由边缘信息导向的非局部协同滤波框架。与传统滤波为代表的局部线性滤波方法相比,所提出算法能挖掘图像边缘信息并利用一种新的非局部协同滤波框架进行图像去噪,因此增强了高强度噪声干扰环境下的边缘修复能力。实验证明,提出算法在高强度噪声污染的情况下,修复的图像不仅获得了更高的测量指标,视觉效果也更加理想。
- 傅博吴越楚王丽妍王瑞子
- 关键词:非局部均值图像去噪
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- 傅博荣欣萌宋传鸣王相海
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- 关键词:图像编码
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- 宋传鸣王相海傅博赵长伟