一种改进的自适应肤色检测算法

针对Hsu R L的肤色检测方法的不足，提出了一种改进的自适应肤色检测算法。用白平衡算法取代了Hsu R L的光线补偿方法，从而较好地解决了由光照引起的图像彩色偏移，使得检测结果更加稳健。在Hsu R L的统计模型的基础上，提出了一种自适应检测算法，该算法根据肤色值在非线性变换后的色度空间的二维直方图分布，自动确定肤色模型的位置，从而能更加准确地描述肤色在一幅图像中的分布情况。并将该算法用于彩色视频图像中的人脸检测，实验结果表明，该算法比Hsu R L的方法更能取得满意的检测效果。     

一种基于变分水平集的红外图像分割算法

红外图像大都存在边缘模糊或离散状边缘的特点,并且图像的先验知识较少,因此红外图像的分割是比较困难的。针对这种情况,该文提出了一种基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集红外图像分割方法,不考虑图像边缘梯度的影响,将图像全局信息作为外部能量项,在很大程度上克服了边缘模糊时过分割的情况。同时通过引入内部变形能量约束水平集函数逼近符号距离函数,省去了重新初始化水平集函数的过程,简化了计算,减小了因重新初始化水平集函数带来的误差。将算法应用在红外图像的分割中,验证了算法的有效性。     

基于Contourlet变换的加权小波特征抽取算法

特征提取是模式识剐中的一个关键问题.本文提出了一种基于Contourlet变换的特征抽取算法.Con-tourlet变换具有多方向性和各向异性,能以接近最优的方式描述图像的边缘和纹理.文中算法利用Contourlet变换各子带系数的统计特性,构造特征矢量.Contourlet变换获得的特征是图像的局部特征,图像不同子带特征的分类能力是不相同的,针对各子带数据的离散程度进行加权处理.为分类能力强的特征量赋予较大的权值.该算法充分利用样本的统计信息,简捷、高效,并具有一定的鲁棒性.将该算法应用于Brodatz图像库纹理图像的检索,验证了算法的有效性.     

静态彩色图像的多维DCT变换压缩

为了在高信噪比条件下来对静态彩色图像进行高倍压缩 ,提出了一种具有自适应功能的多维离散余弦变换图像编码算法。该算法首先将图像分割成互不覆盖的 8× 8子块 ;然后抽取每个子块的统计特征 ,再根据子块的方差和均值来判断子块内部信息的丰富程度 ,其中对于内部信息丰富的子块 ,可利用三维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间的相关性 ,而对于内部信息不丰富的子块 ,则利用四维DCT编码来消除块内相邻像素间、色彩空间Y、U、V各分量间、相邻子块间的相关性 ;最后对变换系数进行量化编码。实验结果证明 ,此算法可以提供比JEPG更高的压缩率和更高的平均峰值信噪比     

基于光照方向估计的人脸图像阴影补偿

光照变化是影响人脸识别率的关键问题之一.人脸图像中的阴影严重影响了光照不变特征的有效提取.采用了一种基于光照方向估计的阴影补偿方法.因为人脸形状的相似性,某一点光源方向产生的阴影特性具有相似性.利用这一特性,首先通过子空间方法确定人脸图像的光源方向,然后再对该人脸图像进行相应的阴影补偿.在对人脸库YaleB和Extended YaleB （38人脸）的实验中表明,64种光源方向的识别率为96.8％.该方法能有效消除阴影便于后续光照不变特征的有效提取.     

彩色序列图像中的人脸检测与跟踪*

提出了一种彩色视频序列图像中的人脸检测与跟踪方法.该方法将人脸检测与人脸跟踪有效地结合在一起,采用Condensation滤波跟踪算法对区域进行跟踪,在跟踪过程中提出引入基于支持向量机的人脸置信度,样本的置信度随时间进行更新,人脸检测的结果基于置信度的后验概率.同时,该方法对Condensation滤波跟踪算法作了改进,在跟踪过程中采用了基于Metropolis算法的重采样方法以及自适应的动态模型,实现了复杂背景下的对人脸自由运动的跟踪,且精度较高.实验结果表明,该方法有效地解决了复杂背景中人脸姿态变化情况下的人脸检测与跟踪问题,与静态人脸检测相比有更好的检测效果.     

一种自适应小波域图像降噪方法

Donoho所提出的去噪算法由于没有考虑到图像的局部特征,而滤除了过多的小波系数,影响了图像的去噪效果。本文介绍了一种自适应阈值的小波系数收缩算法,该算法利用邻域小波系数与噪声方差关系,同时根据小波分解级数的不同而动态地改变小波系数收缩的幅度。由于阈值的自适应性。从而可以利用更多小波分解级数而不会滤除过多的小波系数,因此在去噪方面达到了更好的效果。本文还讨论了如何选取合适的小波分解级数、窗口大小、以及算法的复杂性。通过大量的实验结果可以看出,本算法在去噪的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)指标上,优于其他去噪算法,同时,算法的执行和原理非常简单。     

Marr边缘检测算法的研究

针对Marr边缘检测算法中LOG模板的构造进行了研究.根据实际应用中LOG模板的设计要求,提出了不等间隔采样和非均匀量化相结合的数字化方法;导出了构造LOG模板的一般公式;给出了调整公式中参数的方法.实验结果表明,该方法能够满足实际应用的要求.