一种基于非重叠正方形NAM的灰度图像表示方法

针对三角形子模式的不足,使用正方形作为NAM表示模型的预定义子模式,提出了一种新的灰度图像表示方法。从单个子模式需记录的参数、算法时间复杂度、编码产生的总数据量等方面进行了理论分析,实验表明:与灰度图像的TNAMG表示方法和LQT表示方法相比,本文方法能够显著减少目标块记录的数量并节省数据存储空间,是一种高效、紧凑的灰度图像表示方法。

基于重叠矩形图像表示方法的贝塞尔-傅里叶矩快速计算

贝塞尔-傅里叶矩作为一种图像特征在计算机视觉、图像处理等领域得到了广泛的应用。提出一种基于重叠矩形图像表示方法的贝塞尔-傅里叶矩快速算法。该算法利用重叠矩形图像表示方法,将灰度图像的贝塞尔-傅立叶矩的计算转化为对一系列仅包含单个矩形区域的二值图像的贝塞尔-傅立叶矩的和,使得最耗时间的积分运算与具体图像无关,从而可以利用查表法提前完成大量的运算,提高算法的执行效率。实验结果表示,新算法比贝塞尔-傅里叶直接生成算法在速度上有较明显的提高。

多聚焦像素级数字图像信息融合

根据图像的清晰恢复结合数字图像处理的基本理论算法,采用多聚焦图像融合技术,提出基于像素级的多聚焦数字图像的融合算法.用统计学的方法计算出不同聚焦图像上的聚焦点,并将其取出合成为一张清晰图像.根据以上算法设计了图像融合软件,并进行了实验验证.

彩色人脸图像鉴别特征抽取综述

近年来,人脸识别技术得到了迅猛发展,而基于彩色图像人脸识别的研究尚处于初级阶段.本文在对所有彩色人脸图像表示法和鉴别特征抽取方法分析比较的基础上,综述了彩色人脸鉴别特征抽取的研究现状.

一种快速边缘检测算法

边缘检测是对图像中像素值的不连续性的度量、检测和定位,是图像分析领域中的一个基础问题.基于斜面分解的非对称逆布局图像表示方法(IDNAM)借鉴斜面拟合和逆布局的思想,使用矩形斜面子模式(RIP子模式)实例的集合来表示图像.基于IDNAM,提出一个RIP子模式内的理想边缘模型,将RIP子模式内的边缘分成五种,并给出了每一种边缘的强度和方向的计算公式.为了消除噪声对边缘检测结果的干扰,提出了RIP子模式内边缘存在性判定条件.根据理想边缘模型和判定条件,提出了一种基于IDNAM的边缘检测算法.理论分析和实验结果均表明,基于IDNAM表示的边缘检测算法的处理速度较传统的边缘检测算法更快.