基于分类自相关的图像超分辨率重建

应用自相关算法对图像进行超分辨率重建处理,通过对自相关算法进行分类匹配改进,对图像进行基于平滑度的区域划分,对不同的图像区域采取不同的匹配策略,并对纹理进行增强,最终获得了理想的超分辨率重建结果。实验结果表明改进后超分辨率重建算法的效果明显优于原来的自相关算法,消除了图像在对比度较高的边缘和纹理区域发生的混淆震荡现象,得到了清晰准确的超分辨率重建结果。重建图像的峰值信噪比PSNR平均提升0.64dB,结构相似度SSIM提高0.015左右。

基于环形Gabor小波与CS-LBP算法在人脸识别中的应用

多尺度多方向的Gabor变换能提取人脸在空域和频域的局部信息,表达并刻画出人脸的大量特征,但在特征描述上会产生大量冗余,环形对称Gabor变换同样具有小波的共性并且能降低冗余量,在方向上具有严格的不变性。中心对称局部二值模式(CS-LBP)能提取出人脸中细节的纹理特征,把上述两种算法相结合,利用设定Gabor能量来获取最适合的滤波窗口,并对人脸特征进行提取和识别,最后用实验结果验证了环形Gabor和CS-LBP算法在人脸识别中具有很好的应用。

基于频谱特征和归一化互相关系数的3D视频格式自动识别算法

根据不同格式的3D视频图像像素排列的不同,用傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,通过对傅里叶幅度谱的分析,并结合图像宽高比值及3D视频图像左、右眼画面相近等特点,提出一种采用3个层次的分析判定对3D视频格式进行识别的算法。通过该算法可以快速识别出3D视频格式,准确率高。