基于双密度双树复数小波变换的图像融合研究

双密度双树复数小波变换综合了双密度小波、双树小波和复数小波的优点,具有平移不变性以及良好的方向性,将其引入图像融合能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息。该文提出一种基于双密度双树复数小波变换的图像融合方法,首先将图像进行双密度双树复数小波变换,然后在相应尺度上利用融合规则将变换系数融合,最后进行重构得到融合结果。采用多组具有不同特征的源图像进行融合实验,并对融合图像进行了主客观评价。实验结果表明,该文方法的融合效果优于传统的小波变换方法。     

基于DT-CWT和PCA的唇部特征提取方法

针对单视觉唇读系统中唇部特征的提取问题,提出了基于双树复小波和PCA的唇部特征提取方法.利用双树复小波变换的近似平移不变性,通过将变换后的系数幅值重新排列,克服了感兴趣区域中唇部偏移的影响.与DCT相比.双树复小波变换既可反映输入信号的频域特性,又能反映其空间域特性,具有近似平移不变性.这些特性使得DT-CWT+PCA...     

基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别

提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0.     

基于双广义高斯模型和多尺度融合的纹理图像检索方法

纹理因素是描述图像的重要特征之一,为了准确地刻画纹理特征,增强图像的区分能力,该文提出一种基于双树复数小波域统计特征的纹理图像检索方法。首先对图像采用双树复数小波变换得到各子带系数,由于系数存在细微不完全对称分布特性,将其建模为双广义高斯模型。其次,因为各子带系数之间不完全独立也不完全冲突,存在不确定关系,所以采用模糊集合和证据理论(FS-DS)的方法,融合各子带系数特征。最后,对Brodatz和彩色纹理图像库进行仿真实验,并与多种统计建模的方法相比较。结果表明,该方法有效地提高了纹理图像的平均检索率。     

基于Radon和小波变换的图像检索

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法.对原始图像进行坐标系的方向归一化,再对方向归一化后的图像进行Radon变换.根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性.采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此作为纹理特征进行图像检索.基于纹理特征的试验结果表明该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与其他算法相比具有较高的检索率.     

基于多尺度LBP和SVM的掌纹识别算法研究

为了提高掌纹识别算法识别率,降低特征向量维数,采用基于关键点定位对掌纹进行预处理,利用双向直方图均衡化增强掌纹图像的对比度和纹理细节。使用纹理频谱度量的方法寻找掌纹主线方向,确定Ga-bor滤波器的方向参数,在此基础上,结合多尺度的LBP算子对Gabor变换后的掌纹特征进行提取。最后利用GA优化SVM参数的方法对掌纹图像进行分类。实验结果表明,本文算法能够获得高达97.5%的正确识别率。     

基于双树复数小波变换的SAR图像噪声抑制方法

利用双树复数小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的近似平移不变性和多方向选择性,提出了一种基于DTCWT变换的SAR图像噪声抑制方法。首先对无噪声污染图像的复数小波系数的统计概率分布进行建模;然后利用此先验概率模型,采用最大后验概率方法从含噪小波系数中估计出无噪声污染的小波系数;最后经重构得到滤波后的图像。实验结果表明,此方法优于其他一些相干斑抑制方法。     

改进的BiShrink与DTCWT相结合的遥感图像去噪

基于双树复数小波变换(DTCWT)良好的平移不变性和多方向选择性,以及尺度内DTC-WT系数的领域相关性,提出了一种bivariate shrinkage(BiShrink)的改进算法,对遥感图像进行去噪处理。实验结果表明,经本文算法降噪后,图像的峰值信噪比(PSNR)得到显著提高,较好地保持图像的边缘和细节信息,并抑制混淆现象。     

基于小波神经网络的掌纹识别方法的研究

为提高掌纹图像识别率,首先利用手掌的几何轮廓对所采集到的掌纹图像进行预处理,进行分割得到感兴趣的区域.再利用小波变换对掌纹图像分别进行多层分解,进而提取小波特征.最后利用BP神经网络进行分类.通过仿真实验表明,与单一的神经网络方法进行掌纹识别相比,这种将小波分析与神经网络相结合的方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率.     

基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法

针对掌纹纹理特点,提出一种基于灰度曲面匹配的掌纹识别方法。将掌纹灰度图像看作是三维空间下的灰度曲面,并将该曲面作为特征进行匹配,由于将整个图像作为特征,有难以被伪造的特点,抛弃了特征提取和编码等传统操作,提高了掌纹识别系统的安全性和识别速度。对100个手掌类的1 000幅掌纹图像数据库,进行了匹配实验。用Haar小波降低分辨率到3级的情况下,其正确识别率仍然能够达到98.45%。识别时间为23.5 ms。理论分析与实验结果表明,该方法识别准确率高,识别速度快。     

基于最近相关性分类器的单样本掌纹识别

为了解决单样本掌纹识别的困难,研究了基于最近相关性分类器(NCC)的单样本掌纹识别方法。首先对掌纹图像进行分块,划分为若干个子图像;然后运用统计特征、傅里叶变换、离散余弦变换(DCT)和Gabor变换4种方法对子图像进行特征提取,将所有子图像的特征向量组合在一起形成该图像的特征向量;最后应用NCC进行分类识别。运用PolyU掌纹图像库,对本文算法进行测试。实验结果表明:与最近邻分类器(NNC)和支持向量机(SVM)相比,在不同大小的子图像上,运用不同的特征提取算法,NCC均提高了识别率;分类时间在0.3～0.7s之间,满足实时系统的需求。     

基于小波变换和部分最小二乘的掌纹识别

子空间法作为一种传统的识别方法,识别时基于整幅图像,复杂性比较高,而且没有考虑类别信息.为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息,研究了一种基于小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别算法.在建议的识别方法中,首先通过小波三级分解提取低频子图像,对低频子图像应用PLS提取掌纹特征,然后将样本投影到提取的特征上作为特征向量进行分类识别.应用PolyU掌纹图像库进行实验分析,实验结果表明:与主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和独立主元分析(ICA)相比,该方法的识别率得到了很大的提高,大大减小了误识率和拒识率,验证了该方法的有效性.     

基于曲面类型与深度学习融合的三维掌纹识别技术

传统的2维掌纹识别在图像采集时容易受到干湿度、残影和压力等影响,使得其鲁棒性和准确性降低.为解决这些问题,3维掌纹识别技术应运而生.现有的3维掌纹身份认证技术需要将掌纹的特征提取与匹配识别分开进行,不仅延缓了识别时间,更增加了不同方法优化组合的难度.该文提出一种基于曲面类型(ST)与深度学习融合的3维掌纹识别方法.该方...     

大鱼际掌纹图像特征提取方法研究

为了更客观更准确的判断出患者的大鱼际掌纹的级数,可以采用图像处理技术对大鱼际掌纹进行预处理、特征提取和分类,以实现大鱼际掌纹的量化与客观识别.文中提出一种基于改进的二维主成分分析技术（2DPCA）再结合Gabor滤波的特征提取方法.以定位分割并经增强处理的大鱼际掌纹图像为基础,获得图像的特征矩阵,作为下一步量化分级的特征输入量.仿真实验结果表明该方法是适用有效的.     

基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取

研究掌纹线的特点,提出了一种基于相位一致的掌纹线特征提取方法,多方向、多尺度的Log-Gabor小波用来计算掌纹图像的相位一致不变量以获得更丰富的掌纹线特征信息和精确的特征定位.方法提取的线特征不仅包含掌纹的结构信息,还具有纹线的强度和宽度信息;此外,由于使用图像的相位信息,方法受图像亮度和对比度影响较小,提取的特征比较稳定.方法在PolyU掌纹库上测试,结果(EER=0.6%)表明线特征提取的良好效果.     

Cancelable palmprint template generating algorithm based on adaptive threshold

Aiming at the problem of low recognition rate and poor security in the process of palmprint identity authentication, a cancelable palmprint template generating algorithm is proposed, which is based on local Gabor directional pattern with adaptive threshold by mean (mLGDP), difference local Gabor directional pattern with adaptive threshold by mean (mDLGDP) and feature fusion of them. In this method, the feature code of the image is segmented and the fea-ture vectors are extracted and binarized. Then the Bloom filter is used to achieve many-to-one mapping and the location scrambling of palmprint image. Finally, the scrambling result matrix and the user key are irreversibly transformed by the convolution operation to obtain a revocable template of the palmprint image. Both theoretical and experimental results analysis show that, in the case of key loss, the method of feature fusion can enhance the diver-sity of the original palmprint template effectively, improve the recognition rate efficiently, and have better security.     

基于多线性核主成分分析的掌纹识别

提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别.首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库...