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基于视觉系统模型的SAR图像压缩方法: 2010年; 提出一种基于视觉模型的合成孔径雷达(SAR)图像压缩方法,对SAR图像分解后不同频带的小波系数结合其能量分布和人眼对不同频率段的敏感度采用可变步长进行量化与压缩编码,应用嵌入式小波图像压缩算法,以峰值信噪比和均方误差等作为评价指标,对比进行了实验。结果表明,在保证压缩比不变的前提下,采用本算法获得的恢复图像的主观质量有所提高,较好地保留了图像的纹理细节,提高了图像的峰值信噪比。; 沈冰张海波郎方年朱兴华杨定宇; 关键词：SAR图像压缩嵌入式零树小波

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法被引量：8: 2012年; 在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。; 赵汝哲房斌文静; 关键词：人脸识别单样本局部二值模式加权

PDTDFB变换和双变量模型在图像去噪中的应用: 2011年; 对金字塔复方向滤波器组和贝叶斯最大后验估计理论架构下的双变量模型进行研究的基础上,结合二者的优点,提出一种新的图像去噪算法。PDTDFB(Pyramidal Dual-Tree Directional Filter Bank)变换具有近似时移不变性、多尺度、多方向选择性好的特点;双变量模型充分突出图像分解后系数的尺度内和尺度间的双重相关性;对噪声估计方法做出了详细阐述。仿真实验表明,与已有的多尺度理论(如:轮廓波等)和一些典型的图像去噪算法相比较,该算法的客观评价指标PSNR以及去噪后图像的主观视觉效果都有明显的提高和改善,能有效地保留原始图像的纹理和细节信息。; 袁博尚赵伟郎方年张峰国庆; 关键词：图像降噪贝叶斯估计双变量模型

小波域多方向信息融合的纹理图像检索被引量：5: 2010年; 由于能提供较多的方向信息,双树复小波变换在纹理图像检索中的检索率高于传统小波变换,但传统小波变换与双树复小波变换得到的方向子带不同。针对该问题,提出一种融合传统小波和双树复小波变换的一阶统计信息从而提取特征进行纹理图像检索的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,该方法优于传统小波和双树复小波方法。; 姜琳房斌唐远炎徐大园; 关键词：纹理图像检索复小波变换

基于改进K均值的脸形聚类算法: 2013年; 针对海量人脸图像数据库检索时顺序匹配速度慢等问题,提出把聚类技术应用于数据库预分类,利用脸形特征对人脸图像自动聚类。首先用改进主动形状模型提取脸形特征,再用改进K-均值算法对人脸图像进行聚类。使用Hausdorff距离计算两个特征点集的相似度。实验表明,该算法的聚类结果比较稳定、精确且符合人类视觉认知特性。; 章淑丛房斌; 关键词：主动形状模型

基于矢量运算的彩色图像边缘检测算法被引量：3: 2013年; 在矢量运算基础上提出一种加权的矢量相似度彩色图像边缘检测法,给出了算法思想和计算步骤,并进行了验证。该算法首先将彩色图像转换到YCbCr颜色模型并构造像素的矢量表达,然后利用矢量欧氏距离计算像素间的相似度分布,相似度具有局域最小特征的点即为边缘。该算法通过颜色模型转换实现亮度和颜色分离,从而可以引入权值控制亮度和颜色对边缘的贡献。实验结果表明,矢量空间相似度可以很好地表达图像边缘,亮度和颜色分离的方式也有利于彩色图像的边缘检测。; 张海波孙辉朱兴华; 关键词：边缘检测彩色图像

基于复方向滤波器组和HMT的图像去噪被引量：3: 2010年; 提出一种基于金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)分解系数模的HMT模型,该模型结合PDTDFB理论、复数的模和HMT的特点,利用PDTDFB对图像分解后复系数的模建立HMT模型,由EM算法训练模型获得去噪后的模,恢复复系数、重构图像。实验结果证实,与其他几种典型的去噪算法定性比较,该模型去噪效果有不同程度的提高,更好地保留了图像的边缘信息。; 尚赵伟张峰马尚君朱贝贝国庆; 关键词：隐马尔可夫树模型图像去噪

提取多尺度光照不变量的人脸识别被引量：1: 2009年; 光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法。利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别。通过Matlab编程实验,在YaleB人脸库中达到了较高的识别率。; 姜琳房斌张太平唐远炎姚同庆; 关键词：人脸识别光照不变量小波变换多尺度分析欧氏距离

场论与自适应彩色图像边缘检测被引量：2: 2010年; 传统彩色图像灰度化边缘检测方法大都将彩色像素的R、G、B三分量分别乘以固定系数,从而将彩色图像转换为灰度图像,然后利用处理灰度图像的系列检测方法进行后续处理。仅从数学上分析,彩色图像可认为是彩色像素矢量平面,灰度化处理步骤实际上可理解为固定投影方向彩色像素矢量场通量的求解,根据通量场上的通量密度分布信息则可进行边缘提取。提出基于彩色图像矢量平面自适应投影矢量的检测算法,根据不同图像本身的像素值分布,寻找使得通量场中梯度场的散度在图像平面上积分达到最大的投影方向,并根据该自适应的投影方向对原始图像进行灰度化处理。该方法旨在追求获取最为全面的彩色图像边缘成分,而不偏向局部细节信息的强化或者弱化。实验表明,彩色图像RGB三分量之间存在较强的相关性和互补特性,而采用该算法,利用任意两种彩色分量就能够达到同时使用三种彩色分量的边缘检测效果。通过自然图像的实际测试,能够证明算法的合理性,以及相对于传统灰度化方法的优越性。; 张海波田丽媛; 关键词：矢量场通量边缘检测

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国家自然科学基金(60873092)