基于组合方法的人脸识别算法研究

该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入（LLE）加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机（SVM）进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar＋LLE识别效率比单独使用主成分分析（PCA）和LLE更高效。     

基于组合方法的人脸识别算法研究

该文试探一种加权融合流形学习的方法进行人脸识别,该算法通过Haar小波和局部线性嵌入(LLE)加权融合的方式来进行人脸识别。首先通过Haar小波变换对人脸图像进行一级分解,得到四个子图;然后利用LLE算法对四个子图降维处理,并加权融合;最后利用支持向量机(SVM)进行分类判决。通过在ORL库中进行实验,结果表明,该文提出的Haar+LLE识别效率比单独使用主成分分析(PCA)和LLE更高效。     

结合伽马变换和小波变换的PCA人脸识别算法

为了有效地提取人脸特征,提出了一种在传统PCA算法的基础上,结合伽马变换与小波变换的人脸识别算法。该方法对人脸图像进行伽马变换,消除光照等非线性因素的影响;对变换后的人脸图像进行小波分解,用得到的低频分量来替代原始人脸;对得到的人脸低频分量作PCA特征提取,得到最终的鉴别特征。在ORL人脸库上进行测试,该算法的识别率比传统的PCA算法提高了6.5%。     

基于形态Haar小波的SAR图像斑点噪声抑制方法

针对现有相干斑抑制算法不能在去除斑点噪声和保持图像边缘、细节信息之间做到很好的折中,提出了一种新的基于形态Haar小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声抑制方法。该方法首先对SAR图像进行二维形态Haar小波分解,图像的边缘、细节和纹理信息在低频子带中得到了更好的保留,噪声主要分布在高频子带;然后,根据各高频子带噪声的特点,分别对高频子带进行均值和中值滤波达到去除斑点噪声的目的;最后,再对低频子带和处理后的高频子带进行形态Haar小波精确重构得到去斑图像。实验证明:该算法不仅大大改善了原始SAR图像的画面质量,同时很好地保持了原始SAR图像的纹理特性和细节信息;该算法去斑性能指标总体优于传统的Lee滤波、Frost滤波、Kuan滤波和小波软阈值法。     

数字图像多小波逆变换及后置滤波算法

为了使数字图像多小波变换域的数据能够快速和有效地还原到空间域,并使还原后的图像具有很好的视觉效果,提出包括多小波逆变换和后置滤波的多小波还原算法。该方法通过前置滤波和多小波正变换将空域图像变换到多小波域,并对多小波域的低频分量和高频分量按一定规律重新组合,在没有额外内插零的情况下进行逆变换和后置滤波还原出空域图像。实验结果表明,所提算法得到的还原图像与原始图像相比90%以上像素点的误差值小于0.0001。     

基于小波变换、二维主元分析与独立元分析的人脸识别方法

结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和独立元分析(ICA)的特点,提出一种人脸识别方法.首先,利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,从而消除噪声.然后,通过2DPCA对该图像进行降维,求得白化矩阵.再利用ICA获得训练样本的独立元成分,同时求得训练样本独立基构造的独立基子空间.最后,将训练样本与测试样本分别朝该独立基子空间投影,获得样本的投影特征,并依据最近邻准则完成人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,本文方法正确识别率高于2DPCA、2DPCA-ICA与WT-2DPCA算法.     

基于小波变换和光照补偿的人脸识别方法

针对光照对人脸识别影响的问题,提出一种结合小波变换和光照补偿的人脸识别方法。该方法首先利用离散小波变换将人脸图像的低频子带和高频子带分离,在小波变换的低频子带上分别进行直方图均衡化和对数变换,将处理后的低频子带进行融合构成新的低频子带。接着对高频子带进行阈值去噪后乘以一个标量,构成新的高频子带。最后利用小波逆变换重构出新的人脸图像并利用PCA算法进行识别。实验结果表明,该方法能有效地削弱光照的影响,提高人脸识别率。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

一种矿井低照度图像增强算法

针对小波变换在图像边缘保持和细节处理方面无法保持平衡及多尺度Retinex算法易造成图像出现光晕伪影和噪声污染严重等问题,将小波变换与基于多尺度引导滤波的多尺度Retinex算法相结合,提出了一种矿井低照度图像增强算法。该算法首先将低照度图像进行小波分解得到高频分量和低频分量;然后对图像高频分量采用三段式阈值函数进行小波去噪,对图像低频分量采用非线性全局亮度校正以增强图像亮度,同时采用多尺度引导滤波函数代替传统多尺度Retinex算法的高斯滤波函数来估计照射分量,进而求取反射分量,并运用主成分分析法对反射分量与非线性全局亮度校正的图像进行融合,有效提升图像边缘细节保持效果;最后对图像高频分量和低频分量进行小波重构,并对小波重构后的图像进行非线性变换,解决图像泛灰问题。实验结果表明,该算法具有很强的噪声抑制能力,可有效提升图像亮度和对比度,使图像边缘保持性能和细节信息丰富度得到有效平衡,避免了图像出现光晕伪影、颜色失真等现象。     

基于形态Haar小波变换的多聚焦图像融合

针对多聚焦图像融合问题,提出一种基于形态Haar小波分解和重构的新方法。通过形态Haar小波分解源图像,在低频分量中保留图像边缘和细节,并采用加权平均法进行融合。高频分量先经Gauss滤波去除噪声和边缘效应,再按取大值的原则进行融合。结合形态Haar小波重构融合后的高低频系数获得融合图像。实验结果表明,该方法能最大限度地保留图像边缘和细节信息,与总体平均法和小波变换法相比,融合图像的熵较大,总体交叉熵较小。     

小波域基于差分统计量直方图平移的图像鲁棒可逆信息隐藏算法

随着互联网技术的飞速发展和5G时代的到来,数字多媒体的交流和传播变得越来越便捷。为了解决网络环境下,数字图像的版权保护、完整性认证和篡改定位等问题,本文提出了一种小波域基于差分统计量直方图平移的图像鲁棒可逆信息隐藏算法,其主要思想为：1）对载体图像进行Haar小波变换;2）对变换后所得到的低频子带进行分块并计算分块的差分统计量以构造差分统计量的直方图;3）通过平移直方图将秘密信息嵌入到图像的低频子带中,并通过Haar小波逆变换得到带秘密信息的图像;4）在接收方,通过计算低频子带的分块差分统计量可以将秘密信息准确地提取出来,并且通过执行直方图平移的逆操作可以无损地还原出原始的低频子带,从而无失真地恢复出原始载体图像;5）带秘密信息的图像在遭到一定程度的图像处理操作的攻击后,被嵌入的秘密信息仍然可以被有效地提取出来,例如压缩因子为30的JPEG压缩和标准差为30的加性高斯噪声。与现有的几种鲁棒可逆信息隐藏算法相比,本文算法有更强的鲁棒性。实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于小波零树的图像编码优化方法

Shapiro提出的小波零树编码(EZW)方法是一种有效的基于小波变换的图像编码方法.通过对Shapiro零树编码方法进行研究,提出了一种利用检索方式保存高频细节分量的方法,有效地消除了同一子带内高频细节分量的数据相关性.仿真实验表明在相同的压缩比下,该算法较原EZW算法在一定程度上提高了图像的压缩质量和编码效率.     

基于状态权的小波边缘检测算法

提出了一种基于小波变换和各向异性扩散的图像多尺度边缘检测方法。对噪声图像进行小波变换,得到高频和低频小波系数。对高频小波系数归一化后进行各向异性扩散得到状态权,把该权值作用在原高频小波系数上,得到了既去除噪声又保持结构不变的小波系数。对低频小波系数直接用小波阈值方法去噪,利用小波系数模极大值法对去噪后的高频和低频小波系数进行边缘检测,得到最终的边缘图像。实验结果表明,该边缘检测方法由于结合了小波和各向异性扩散方法,从而有效地抑制了噪声,得到了连续、清晰的边缘。     

基于小波变换的图象水印嵌入方法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术，已受到越来越多的关注，为保证水印的安全性，提出了一种基于小波变换的水印嵌入方法，即在嵌入之前先对水印做置乱处理，然后根据小波变换后，高、低频分量的特点，在高频部分嵌入较多的水印信息，而在低频部分嵌入较少的信息，亦即利用小波变换的层次结构，将同一水印反复嵌入到不同的位置，实验证明，该方法对剪裁、JPEG压缩和锐化等图象退化处理均具有一定的抵抗力，是一种行之有效的水印嵌入方法。     

基于范重心抗局部非线性几何攻击水印算法

为了实现数字图像的版权保护,设计了一种基于范重心和提升小波变换的抗局部非线性几何攻击数字水印算法。算法首先将水印图像进行置乱加密预处理,其次对原始图像进行三级小波提升,分别提取低频图像和高频图像范重心,并根据子图范重心坐标生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始图像的版权信息。实验结果表明,该算法对图像遭受的局部非线性几何攻击具有较强的鲁棒性,同时密钥的使用保证了算法的安全性。     

基于曲波变换的红外/可见光图像融合

和小波变换相比较,曲波变换能更好地表示图像的边缘信息.在此基础上给出了一种基于曲波变换的图像融合方法,并将其应用于红外和可见光图像融合.首先,对红外图像和可见光图像分别进行曲波变换,得到两幅图像的低频分量和不同尺度的高频分量.在对源图像的各分量融合时,对低频分量采用平均加权进行融合.对高频分量采用取绝对值较大的方法进行融合,得到融合后的低频分量和不同尺度的高频分量,最后对这些融合后的分量进行重构,得到融合图像.仿真结果表明:和基于小波变换的融合算法相比较,该算法较好地保留了源图像的细节信息,提高了融合的效果.     

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上。利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他3个高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计。该算法首先对图像进行3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

基于小波变换和模糊理论的裂纹图像增强算法

针对传统图像增强算法的缺陷, 提出了一种基于小波分析和模糊理论的图像增强算法, 该算法先对原始图像进行小波变换得到图像的高频和低频小波系数, 再定义新的模糊隶属度函数对低频系数进行模糊增强, 对不同方向上的高频系数进行小波阈值去噪, 通过小波重构得到增强后的图像, 所有算法通过Matlab编程验证, 能有效的增强图像, 改善图像的视觉效果. 实验结果表明, 算法是可行有效的.     

A fast watermarking algorithm with enhanced security using compressive sensing and principle components and its performance analysis against a set of standard attacks

An algorithm for watermarking of digital images is proposed in this paper which utilizes Compressive Sensing (CS) with Principle Components (PCs) to achieve robustness, speed and security. CS is applied on PCs of watermark image to get the CS measurements. The singular values of these CS measurements are embedded with a scale factor into the HL subband of the cover image. The generated watermarked image contains three-layer security: one from PCs and other two from CS measurements. To recover PCs from CS measurements, a convex optimization tool, namely, the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) is employed. Experiments are performed on both types of cover images; one with more low frequency components and another with more high frequency components. The algorithm offers state-of-the art values of robustness and security in presence of different checkmark attacks like geometrical, non-geometrical and JPEG compression. A comparison of robustness of proposed algorithm with existing algorithms reveals that the proposed algorithm outperforms for most of the noise attacks. The performance of proposed algorithm with different wavelet families (e.g., orthogonal, biorthogonal, symmetric and asymmetric) are compared in terms of robustness and execution time. Such comparison may be helpful in selecting a suitable wavelet for a class of cover images in presence of checkmark attacks. The Haar wavelet performs better for geometric noise attack whereas Bior6.8 and Sym8 for non-geometric and JPEG compression type of noise attacks. The execution time of proposed algorithm with Haar wavelet is found to be minimum for all checkmark attacks. Moreover, it is quite less as compared to Optimization based methods and close to the other watermarking technique used for H.264 video standard.