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合成孔径雷达(SAR)成像制导通常采用光学基准图和SAR实时图进行特征提取和景象匹配.提出了一种光学/SAR异类影像匹配方法,利用多尺度多方向Gabor模板提取图像的Gabor特征后进行特征匹配,首先对SAR图像进行方向Frost滤波预处理,然后分别计算光学图像和SAR图像的高斯梯度图像,再利用多尺度多方向二维Gabor滤波器模板分别对两幅高斯梯度图像进行特征提取,最后对两组特征矩阵进行归一化互相关匹配.该方法直接利用光学图像和SAR实时图进行景象匹配,实验表明,该异类影像匹配方法较其他传统方法具有较高的鲁棒性和准确性. 相似文献
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本文提出一种Gabor和灰度共生矩阵相结合的特征来检测叶片泵中叶片装配质量的方法。首先构建叶片图像数据集,用5种尺度的和4种方向的Gabor滤波器对图像滤波,根据滤波后的图像计算得到幅值特征图,然后提取幅值特征图的灰度共生矩阵特征,最后融合归一化各个幅值特征图提取到的特征,利用主成分分析法降维,并用这些特征向量训练支持向量机(SVM)分类器,实现对叶片装配质量的评估。将本文提出的混合特征与LBP特征、灰度共生矩阵分别进行了比较得到的分类效果约提高了约10%。基于Gabor和灰度共生矩阵混合特征的叶片装配质量检测准确率提升到了93%。实验结果表明Gabor特征和灰度共生矩阵结合后能够很好从多尺度、多方向上提取图像的纹理特征,并应用于图像分类取得了良好的效果,在一些图像识别上有很宽广的应用前景。 相似文献
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在基于内容的图像检索中,纹理特征是一种重要而又难以描述的特征。为提高图像检索中纹理特征的提取效率,通过对Gabor滤波器滤波特点的研究,提出一种基于多尺度Gabor小波纹理的图像检索方法。设计了一组具有多种尺度和多个方向的滤波器组,选择并优化滤波器组的各参数,对图像进行滤波和特征提取。设计并实现了一个基于Gabor纹理... 相似文献
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基于Gabor滤波和K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位 总被引:2,自引:2,他引:0
针对人眼检测过程中存在的表情、光照和眼镜遮挡 等干扰因素的影响,提出一种基于Gabor滤波和 K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位方法。首先采用鲁棒性较好的眼部横向特征作为 检测对象来设计了Gabor 滤波器,以突出眼部的横向特征;然后根据Gabor滤波后的眼部特征,并结合K-medoid算法 设计了聚类算法检测人眼;在人眼检测基础上,结合灰度分布特征和熵函数设计了瞳孔定 位方法。在BioID人脸库和FERET彩色人脸 库上进行了实验,结果表明,本文方法在两个图库的3470幅人脸图像 上能够达到97.8%的检 测率,并且在设置误差阈值较小(0.15)情况下仍能达到95.5%的瞳孔定位准确率。 相似文献
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人脸识别的关键在于特征提取,过去主要从完美的低维特征子空间来刻画高维图像,但是近年来深度学习模型为特征提取提供新方向。本文提出在Gabor特征描述子调制下的深度子空间模型,在深度子空间这一新型深度学习框架基础上,使用Gabor滤波器组处理图像,并构建深度特征提取多层网络,得到Gabor调制下的深层抽象特征。首先将传统的8个方向5个尺度的40个Gabor滤波器在尺度上进行压缩得到8个基本Gabor滤波器组;然后将经过Gabor滤波的描述特征分别送入深度化改造的子空间模型,得到图像的深层特征表示;其次将这些特征进行哈希编码,直方图分块,作为描述特征。本文在FERET、ORL、CMU_PIE等数据库上讨论加入Gabor滤波器调制后的深度多层子空间特征提取模型在人脸识别问题上性能的提升,实验结果表明,该算法可以取得较好的识别率,并对光照、表情、姿态等有很好的鲁棒性,能够弥补浅层网络易受训练图像影响的缺点。 相似文献
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Seyed Mehdi Lajevardi 《Signal, Image and Video Processing》2014,8(6):1103-1110
A novel Gabor filter structural similarity algorithm (GFSSIM) is proposed for facial expression recognition (FER) on noisy images. Low-resolution facial images with low SNRs are specifically dealt with FER system. The features are extracted using 40 Gabor filters, and a feature subset is selected for classification. The test image is classified based on proposed GFSSIM algorithm. The experimental results show that the recognition rate for heavily deteriorated images outperforms the conventional classifier method. In addition, the proposed method is more efficient from the computational complexity point of view. 相似文献
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Dominant Local Binary Patterns for Texture Classification 总被引:6,自引:0,他引:6
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由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。 相似文献
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This research aims to work on the specific medical domain. In this work, retrieval of the head–neck medical images from a database is discussed. Content-based medical image retrieval system (CBMIR) is used for retrieving the head–neck images. CBMIR is automatic and more efficient compared with the text-based approach. Shape and texture features are used for constructing feature vector. Texture feature is extracted using a modified Gabor filter based on power-law transformation method. Shape feature is extracted using rank BHMT (rank-order blur hit or miss transformation) method. Shape and texture features are combined to form a single feature vector. Threshold value very near to zero is used to retrieve images from the database. The proposed method is compared with log-Gabor filters and rank BHMT method. Combinations of modified Gabor filter with rank BHMT gave better performance than other methods. 相似文献
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《Journal of Visual Communication and Image Representation》2014,25(5):970-977
This paper proposes a homomorphic filtering in spatial domain for reducing of illumination effects in face recognition systems. Also, in this research a simple kernel of homomorphic filter is proposed. Application of this method causes considerable reduction in computational time in the preprocessing step. When a new face image with an arbitrary illumination is given, the homomorphic filter is applied and its reflectance component is extracted. Then the reflectance component is divided into several local regions and histograms of each local region are extracted using multi-resolution uniform local Gabor binary patterns (MULGBP). These histograms are combined for obtaining the overall histogram of the images. Finally, for face recognition, a simple histogram matching process is performed between new face image histogram and the gallery images histogram. The results show that the proposed method is robust for large illumination variation with a reasonable computational complexity. 相似文献
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本文提出了针对字符图像的基于Gabor变换的汉字识别新方法.在对Gabor变换深入分析的基础上,本文针对汉字图像的统计信息,提出了一种有效的Gabor滤波器组参数优化方法;同时,对Gabor滤波器组的输出进行非线性变换,使其适应不同亮度和低质量灰度字符图像的识别.本文还改进了分块特征的抽取算法,提高了对字符细节的分辨能力.实验表明,这种特征抽取方法大大加强了识别系统抵御图像噪声、干扰、亮度变化、笔画模糊、笔画断裂以及字符形变的能力,在应用于各种低质量的二值或者灰度的印刷和脱机手写字符图像识别时,能获得较其他算法更良好的识别性能. 相似文献
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提出了一种基于Gabor滤波器和独立分量分析(ICA)技术对合成孔径雷达(SAR)目标识别的算法.该方法提取预处理后SAR图像的低频子带图像,利用Gabor滤波器组对该低频子带图像在不同方向和尺度上滤波,再用主成分分析(PCA)+ICA方法对Gabor滤波后图像提取有效特征向量作为目标识别特征,最后用支持向量机(SVM)对该特征进行分类完成目标识别.使用MSTAR数据库中3类SAR目标数据对该方法进行目标识别的仿真实验,平均识别率最高可达96.56%.通过与其他识别方法对比实验,验证了文中方法的有效性. 相似文献
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该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader, SAR)图像目标识别算法。首先, 利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波, 增强SAR图像中目标及其阴影的关键特征;然后, 利用TPLBP算法对Gabor滤波之后的图像进行局部纹理特征提取, 该算法克服了Local Binary Patterns(LBP)算法无法描述大范围领域纹理特征的缺陷, 并且保持了LBP旋转不变的特性, 减少了SAR图像目标方位变化对识别效果的影响;最后利用极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)分类器实现目标识别。该文通过MSTAR数据库中的3类SAR目标识别实验验证了该算法的有效性。 相似文献