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为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。 相似文献
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提出了一种基于复数Curvelet 变换域复数高斯尺度混合(CGSM)模型的图像去噪方法.指出Curvelet
变换重构图像存在“划痕”和“嵌入污点”的主要原因是Curvelet 变换域存在频谱混叠,为此,采用复数小波变换和
改进的Radon 变换分别代替原Curvelet 变换中的实小波变换和Radon 变换.构造了具有抗混叠性能的复数Curvelet
变换.本文同时把高斯尺度混合(GSM)模型扩展到复小波域,形成对复小波系数的幅值和相位信息具有有效捕捉
能力的复数GSM 模型,并在复数Curvelet 变换域,采用贝叶斯最小平方(BLS)估计器对CGSM 模型下含噪复系数
进行有效估计,从而实现降噪.实验结果表明,无论是用PSNR 指标评估,还是在视觉效果上,本文方法的去噪性能
均好于传统Curvelet 去噪、Curvelet 域HMT 去噪和小波域BLS-GSM 去噪.本文方法在有效去噪的同时,具有很好
的图像边缘和细节保护能力. 相似文献
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基于风险的检验在大型常压储罐群的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据API 581常压储罐基于风险的检验(RBI)技术原理,利用DNV的ASTRBI软件对20台大型常压储罐进行了风险评估,结果表明该储罐群没有高风险项,中高风险项、中风险项和低风险项的比例分别为:12.5%,67.5%和20%。针对各台储罐不同的风险等级,提出降低风险的措施,并制定了优化检验策略。最后有针对性地选取一台中高风险储罐和一台中风险储罐,通过对底板的漏磁检测,与评估结果进行对比分析,验证了储罐RBI技术的可靠性。 相似文献
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提出了一种四树复小波包变换域层内层间系数相关性图像增强新方法。该方法利用四树复小波包变换具有移不变性、良好方向选择性和对高频信号的细致分析能力,把含噪图像分解成低频逼近子图和若干高频方向子图;在保留低频逼近子图复系数不变的同时,充分利用变换域信号复系数层间相关性强和噪声复系数层间相关性弱的特点,采用非高斯双变量模型对每一个方向子图复系数进行降噪处理。同时考虑图像的弱边缘在变换域某些方向子图内复系数值较大,而在其他方向子带内其值较小的特点,甄别出弱边缘点对应的复系数并进行增强处理。实验结果表明,无论是PSNR指标,还是在视觉效果上,该方法的增强性能均好于传统的双树复小波变换去噪、四树复小波包变换去噪和小波域高斯尺度混合模型去噪,在有效抑制噪声的同时,具有很好的图像弱边缘增强和细节保护能力。 相似文献
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为了改善SAR图像的质童,提出了劣质SAR图像的退化模型.根据在斑点非完全发育的非平稳域,SAR图像受斑点噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点,设计了两种具有代表性的复原流程,并采用复小波域层内层间相关性斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原.实验结果表明,复原后图像的视觉效果和PSNR值均有明显的改善. 相似文献
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智能手机印刷电路板装配(printed circuit board assembly,PCBA)集成度高、焊点间隙小,小视场下成像易引入噪声,圆形焊点边缘粘合、断缺现象明显,导致圆形焊点轮廓提取准确性不高.为此,提出PCBA圆形焊点轮廓自适应提取算法.首先,采用引导滤波算法,在有效地抑制噪声的同时捕捉圆形焊点边缘梯度信息;其次,依据自适应OTSU分割算法实现焊点区域分割,采用8邻域边界跟踪算法及Canny算子提取圆形焊点轮廓信息;最后,利用圆形焊点的轮廓几何特性和边缘滑动窗口机制对轮廓信息进行筛选,从而获得更精细的圆形焊点轮廓.在实验设备采集的90幅PCBA图像数据集上与3种典型方法进行实验的结果表明,所提算法的精确率、召回率、F值分别为96.96%,97.88%,97.42%,运行时间为310 ms,可快速、有效地提取出PCBA圆形焊点轮廓. 相似文献
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根据API581基于风险的检验原理.采用储罐RBI软件对一大型储罐群进行了风险评估,得到了储罐壁板和底板的失效可能性、失效后果与风险等级。通过分析结果,识别出储罐的主要失效模式及损伤机理。针对不同的失效可能性等级和风险等级制定了相应的检验策略,达到降低风险的目的。 相似文献