一种结合像素空间信息和多维直方图的彩色图像快速分割算法

本文提出了一种新的结合空间和彩色信息的彩色图像快速分割方法.首先对三个单色的直方图进行多阈值分割得到一组谷值和峰值,再用谷值向量将真彩色三维直方图分割成不同区域,然后以峰值组成种子向量实现三维直方图的多阈值分割,最后基于空间相邻关系的最优准则对分割的区域不连续性和"洞"重新分割,提高了过渡区域像素的分割精度.     

基于子带收敛因子阈值法的轮廓波消噪方法

提出了适用于轮廓波变换消噪中确定子带阈值收敛因子的样本噪声响应法.该方法根据标准高斯白噪声作用在每个子带上的统计特性,得到每个子带的收敛因子;使用该收敛因子对标准的3σ(或4σ)准则进行修正来确定不同尺度不同方向子带的硬阈值;并在轮廓波域进行子带硬阈值处理之后,使用自适应维纳滤波进行后处理.实验结果表明,本文提出的消噪方法,对含有高斯白噪声的图像进行消噪,无论在峰值信噪比方面还是在视觉效果方面均可以取得比较满意的消噪效果;在一定的范围内,采用较小的样本图像计算子带收敛因子,在加快消噪速度和减小内存需求量的同时,仍然可以保持满意的消噪结果.     

自适应阈值的小波图像去噪

针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法.根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪.实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理.     

应用权重直方图的DW-AdaBoost快速算法

提出一种改进的AdaBoost算法,提高人脸检测的训练速度,以及检测速度和精度.先将每个Haar-Like 特征下所有样本的特征值量化,然后据此分别计算出人脸和非人脸样本,再快速计算出简单分类器的阈值和偏置.分析样本特征值的分布特性,进一步提出了双阈值快速算法.在MIT-CBCL训练库上对算法进行了验证,结果显示基于权重直方图的双阈值AdaBoost算法-DW-AdaBoost的训练速度提高150多倍,收敛速度更快.在MIT CMU人脸测试库上进行了测试,结果表明该方法在检测精度和速度等方面都优于相应的单阈值方法.     

The Face Recognition Algorithm Based on Improved LBP

针对基本LBP算子提取的特征不够完整,不能全面地表达出人脸局部特征的问题,提出了基于分块的完备局部二值模式(CLBP)人脸识别算法.首先对原始人脸图像进行分块处理,对每一分块的图像进行局部差异值和中心像素灰度值分析,用Su2CLBP(8,2)、Mu2CLBP(8,2)和CCLBP(8,2)算子分别提取每一分块的直方图统计特征,然后将所有分块的CLBP直方图序列连接起来,得到人脸图像的CLBP特征,将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,用最近邻准则进行分类.所提出的算法分别在ORL、FERET、YALE数据库中进行实验,分别取得了高达99.5％、92％、98.67％的识别率,与分块LBP算法相比识别率分别有2.5％、8％、2.67％的提高.实验结果表明,完备LBP提取的特征比较全面且具有较强的鉴别能力,在ORL.FERET、YALE人脸库中均能获得较好的识别率.     

利用粗糙集和属性直方图的图像增强方法

利用粗糙集理论进行图像增强,子图的划分是关键。属性直方图是对直方图概念的推广,是一种由先验知识约束的直方图;将它用于子图的划分,在此基础上提出了一种基于粗糙集理论和属性直方图的图像增强方法。该方法利用属性直方图的 Otsu 算法确定灰度阈值,根据灰度阈值利用不可分辨关系,将图像划分为背景子图、目标子图和噪声子图,对去噪后背景子图和目标子图进行增强变换,并将它们合并得到增强图像。将该方法用于一种海底小目标图像增强。实验结果表明该方法处理增益为 11dB,明显地增强了图像,且不损害图像的边缘。该方法适用于图像有某种先验知识的场合。     

肤色建模和肤色分割的人脸定位研究

为了实现彩色图像中人脸的精确定位,提出了一种基于肤色模型、肤色分割处理的人脸定位算法.通过建立肤色模型计算得到图像的相似度分布图,经自适应阈值的二值化处理后,再进行肤色分割,将非人脸区域去除:最终利用眼睛与嘴巴构成三角形特征结合人脸椭圆模板匹配定位人脸.实验结果表明,该算法对于复杂背景下的彩色图像中的人脸正面定位和人脸转动一定角度后定位都有较好效果.     

分块PCA在脸像识别中的应用

鉴于整幅人脸图像主成分提取(PCA)特征脸算法的高计算复杂度,本文提出了基于分块PCA的脸像识别算法,先对每幅脸像等分成相同的块,再对各子块图像预处理,采用像素均值法的降采样和能量归一化处理以降低维数和消除光照的影响,再合并成一个向量,将预处理得到的向量进行PCA降维,最后采用k-近邻分类器进行分类识别。在Yale人脸库中实验结果表明该方法的有效性。     

一种自适应阈值的Canny边缘检测算法

针对传统Canny算法阁值选择困难的问题,本文提出一种基于最大类间方差法的自适应同步搜索高低阈值的方法.该方法首先根据梯度直方图信息将对应的像素分为三类;其次基于改进的Otsu算法定义评价函数,该评价函数描述了类间方差;最后依次搜索评价函数的一个最大值,自动获取Canny算子的高低阈值.该方法不需要人为设定任何参数.与...     

自适应的彩色图像光照补偿新方法

环境光照变化、光照分布不均匀会影响彩色图像中人脸的正确检测。在融合了不同的基于空域的解决方案的基础上,提出了一种自适应的彩色图像光照补偿新方法。分别对光照过亮、过暗以及中间灰度区域进行自适应的处理。对亮度值最小、最大的5%的像素,如果这些像素的数目足够多(本文大于100),在变换后分别压缩为0和255;用对数函数做非线性变换函数来修正中间灰度区域。在人脸PIE数据库上对光照不均的彩色图像进行了实验,验证了该方法能对人脸检测中的光照进行有效的补偿。