李富生 作品数:4 被引量:5 H指数:1 供职机构: 深圳大学信息工程学院 更多>> 发文基金: 广东省科技计划工业攻关项目 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 自然科学总论 更多>>
基于视觉灵敏度与DCT系数的显著性检测 2014年 提出一种基于人类视觉灵敏度与空间加权离散余弦系数差异度的显著性检测模型.该模型将图像块的离散余弦低频系数作为其特征向量,以取代颜色和亮度等基本特征.每个图像块的显著性不仅计算与其余所有图像块的空间加权特征差异度之和,还用人类视觉灵敏度加权.通过与6种典型的显著性检测模型在3个眼动跟踪数据集上进行对比实验,结果表明,该模型显著性检测性能优于所有对比算法.此外,将该显著性检测模型用于新一代高效率视频编码(high efficiency video coding,HEVC)中也获得了很好的效果. 李霞 李富生 陈园琴关键词:显著性检测 离散余弦变换 视觉显著性检测及其在视频编码中的应用研究 视觉显著性检测模型是预测人眼在观看视频图像时可能感兴趣区域的一种仿真计算模型。该模型通过对视频和图像的不同特征建立不同的数据仿真模型来模拟人眼视觉系统。论文主要研究结合人眼视觉注意力机制和图像的频域特征用以预测图像中的人... 李富生关键词:显著性检测 离散余弦变换 视频编码 文献传递 基于改进四元傅里叶变换的显著性检测及其视频编码应用 被引量:4 2015年 针对基于感兴趣区域的有损视频压缩在低码率编码条件下容易产生明显的编码人工痕迹,提出一种基于注意力权重矩阵的四元傅里叶变换的视觉显著性视频编码模型。该方法引入人眼视觉注意力权重矩阵对不同区域图像四元数予以加权,该四元数由图像的亮度、色度和运动特征组成。图像视觉显著图可由其四元数特征的四元傅里叶相位谱获取。结合中心凹恰可觉察失真(FJND)模型将其应用于基于感兴趣区域视频编码,可提高视频编码质量。与五种流行的显著性检测算法在两个大型眼动跟踪数据库上进行对比实验,结果表明提出的算法显著性检测精度明显高于对比算法。此外,与最新的基于显著性视频编码方法在10段标准视频上进行编码视频的主观质量对比,该方法能提高低码率编码视频的主观视觉质量,且优于对比算法。 李富生 李霞 陈宇关键词:显著性检测 视频编码 基于分类的M近邻判别性低秩字典学习算法 2015年 针对稀疏编码学习的字典过大而导致字典冗余和计算复杂的问题,提出了一种M近邻判别性低秩字典学习(MLR)算法。该算法首先引入低秩表示,去除字典的噪声,使同类字典原子之间具有更强的线性相关性,可增强字典的紧凑性和纯粹性,提高字典的质量。然后用K-奇异值分解(KSVD)算法更新字典,保持字典的表示性能,获取最优的稀疏解。在分类中,结合M近邻思想,可得到与测试样本能量相近的字典原子,增强其聚类能力,并能提高分类的精确度。基于扩展的Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该方法用较小的字典得到更好的分类性能,并优于对比的算法。 陈宇 李富生 李霞