基于球面谐波基图像的任意光照下的人脸识别

提出了一种基于球面谐波基图像的光照补偿算法,用以在任意光照条件下进行人脸识别.算法分两步进行:光照估计和光照补偿.基于人脸形状大致相同和每个人脸的反射率基本相等的假设,首先估计了输入人脸图像光照的9个低频谐波系数.根据光照估计的结果,提出了两种光照补偿方法:纹理图像和差图像.纹理图像为输入图像与其光照辐照图之商,与输入图像的光照条件无关.差图像为输入图像与平均人脸在相同光照下的图像之差,通过减去平均人脸在相同光照下的图像,减弱了光照的影响.在CMUPIE人脸库和YaleB人脸库上的实验表明,通过光照补偿,不同光照下人脸图像识别率有了很大提高.

室外场景光照估计的基图像分解算法

基于室外固定场景的太阳光与天空光基图像分解理论,证明了同一太阳方位在不同天气情况下的3幅图像具有线性相关性,使得基图像方程欠约束,导致基图像无法自动求解.为此提出利用2个太阳方位、2种天气情况下的4幅图像求解基图像的算法,并利用太阳光与天空光基图像在太阳光照区域内点的像素色调一致性,优化基图像及太阳光和天空光光照参数.实验结果表明,该算法自动求解基图像,且根据基图像和光照系数准确重构原图像的均方误差,并将其控制在2像素值以内,从而可用于高品质的增强现实技术.

基于奇异值分解的基图像的人脸识别

研究了基于奇异值分解的人脸识别问题。首先证明了图像的大量信息主要体现在图像矩阵奇异值分解的前几个最大奇异值所对应的左、右奇异向量中,然后给出了模板图像的基图像,并将图像展开成基图像的线性表示,提取其组合系数作为图像的代数特征并用于人脸识别中。实验表明,较以投影系数向量为代数特征的人脸识别方法,该方法所需的运行时间明显降低,而且与基于奇异值向量作为图像特征的方法相比,该方法的识别精度明显提高。

基于基图像提取的二维经验模式分解方法

在图像处理中,传统经验模式分解(BEMD)方法存在图像边缘处的跳跃特性而造成的原图像细节丢失,以及分解图像中存在的严重"灰度斑"现象和原图像边缘信息无法保留在分量中等问题。提出一种先利用加权最小二乘估计提取基图像后进行BEMD分解的方法用来克服上述问题。实验证明,这种方法可以很好地保留细节和边缘信息,并极大减弱了"灰度斑"现象。

分割基图像编码算法中基于结构的标识提取方法

提出了一种新的基于结构的标识提取方法。分析结果表明 ,这种方法 ,可以实现更高的计算效率 。

适应于极低传输码率的物体基图像编码

本文介绍了物体基编码的基本方法、算法流程及其关键技术。该编码方法的重要特点是既考虑到所处理对象的一般性，又利用了一定的先验知识，因此可用于极低传输速率的图像编码（６４ｋｂｉｔ／ｓ以下），是电视电话中的一种很有应用前景的编码方法。

二维DCT的基图像及其绘制

基图像是图像正交变换中比较重要的概念,但目前的文献对基图像的解释不够清楚,对基图像的绘制也没有 提及。以二维DCT为例对基图像的概念和意义进行了详细地阐述;分析、解释了基图像的绘制原理;提出了一种用Matlab 绘制二维DCT基图像的简便方法,该方法也适用于绘制其他正交变换的基图像。

一种基图像提取和内容无关图像重构方法研究

图像作为一种典型信号,理论上可由一系列基本信号构成。为寻找一组可重构图像的基本信号,提出了基于特征的基图像提取和重构方法,使得可由任意图像集进行基图像提取并可由提取的基图像重构内容无关的任意图像。使用特征提取算法从训练集图像中分解出一系列基图像,阐述了基图像分解和提取的算法流程,通过将测试集图像投影到k个基图像构成的空间中得到投影系数,建立由投影系数和基图像重构原图像的方法和过程。实验结果表明,通过控制基图像数量k,图像的重构误差和质量可以达到较高要求,基图像的提取和重构的图像具备内容无关性,同时,该方法对于图像抽象特征的理解、深度神经网络应用等具有重要作用。

一种采用I-nP帧模式的模型基图像编码器

简单回顾了模型基方法在图像编码中的应用与成果.根据应用中存在的一些问题,提出了一种新的模型基图像编码器.计算机模拟结果显示编码器性能较为理想.

基于CLAHE的红外图像增强算法

针对原始红外图像信息在压缩转换中数据信息丢失或弱化的问题,提出一种基于CLAHE(对比度受限自适应直方图均衡)的红外图像增强算法。该算法首先对14位原始红外图像的像素灰度级进行调整,然后通过CLAHE算法获得基图像,再通过原始图像与双边滤波后图像的差值获得细节图像,进一步通过高斯滤波算法滤除细节图像的噪声,最后合成得到输出图像。仿真结果显示:通过该算法,原始图像的对比度及边缘细节信息得到很大程度的增强。本文算法的图像增强效果优于PE算法和CLAHE算法。

单源双能量CT扫描单能谱成像技术基物质图像在痛风结节中的应用

目的探讨单源双能量CT扫描单能谱成像技术基物质图像在痛风结节诊断中的应用价值。方法选取本院2017年1月至2019年1月收治的77例高度怀疑痛风患者,均进行单源双能量扫描及尿酸基图和钙基图的分拆、重建,同时结合常规能量扫描进行诊断。以美国风湿病协会制定的痛风诊断标准为基准,计算单源双能量CT诊断痛风结节的敏感度、特异度与准确率。结果根据美国风湿病协会制定的痛风诊断标准,77例患者中57例患者确诊为痛风结节。共56例患者经单源双能量CT扫描检测到痛风结节,其中11例为单关节受累,45例为多关节受累。单源双能量CT诊断痛风的敏感度为91.23%,特异度为80.00%,准确率为87.18%;常规CT诊断痛风的敏感度为77.19%,特异度为60.00%,准确率为72.73%。单源双能量CT诊断痛风的敏感度、准确率显著高于常规CT(P<0.05)。单源双能量CT共检出痛风结节131处,直径0.1~14.7cm;常规CT共检出痛风结节104处,直径0.4~14.7cm,0.1~0.3cm痛风结节未能显示。结论单源双能量CT扫描操作简单、费用低,可利用单能谱成像技术基物质图像上的结晶标记颜色鉴别尿酸和非尿酸结晶沉积,痛风结节诊断的敏感度与准确率较高,且可检出较小痛风结节,值得在痛风的临床诊断中推广应用。

改进的非负稀疏编码图像基学习算法

图像基学习是图像特征提取与表示的重要方法之一。非负稀疏编码不仅具有标准稀疏编码算法的自适应性、空间的局部性、方向性和频域的带通性,而且更能反应哺乳动物的视觉机制。本文在非负稀疏编码的基础上,利用经验模态分解技术加入了图像的结构信息,提出了结合经验模态分解的非负稀疏编码算法,保证了系数矩阵的稀疏性与所提取图像特征的结构性。学习得到的图像基不仅具有非负稀疏编码的特征,而且更好地表示出图像的结构信息。

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法.采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征.不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同.实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5%.

基于灰色聚类的图像检索技术

受现有灰色系统研究成果的启发,将灰色聚类方法应用于CBIR的研究中,建立了CBIR与灰色聚类的对应关系,提出了一种全新的基于灰色聚类的图像检索技术。该方法首先对用户主观性相似判断进行定性分析,确定若干个灰类;然后采用相应的训练算法建立各个灰类的白化函数;最后,采用灰色聚类方法对数据库图像进行聚类分析,得到检索结果集。这种方法既考虑了人类视觉感知的特点,同时又简化了问题的复杂度,从而使图像检索的效率与性能得以同时提高。

纹理图像基及其应用

纹理图像被视为基本微模式的线性组合·拓扑图格独立分量分析首先被用来学习图像基,然后根据生成模型,通过变换图像基获得基本微模式·最后给出了其两个应用例子:从微模式中提取基本视觉元素,并提出了相应的算法;将学习获得的分离基视为滤波器,实现其纹理分割·对比实验分析表明,该算法可取得满意的分割结果·

基于FastICA的电子显微镜图像去噪研究

提出了一种新的图像去噪方法。该方法适用于电子显微镜图像拍摄的生物大分子的投影图像。通过分析显微镜图像的特点,在ICA算法的基础上,使用改进的Fast ICA对图像中的噪声实现盲源分离,达到对图像去噪的目的。实验结果表明,利用该方法能分离出组成图像的各个基图像,然后重组基图像,得到去噪以后的图像。分析实验结果发现,与Bayes Shrink、OWT_SURELER、SURE、BL-GSM方法相比,采用该方法获得的PSNR值分别提高了0.76%,2.33%,1.25%和2.21%,SSIM值分别提高了0.02,0.05,0.03和0.04.因此,该方法能有效提高显微镜图像的质量。

空间碎片天基监测图像仿真研究

空间碎片天基光学监测可以有效弥补地基监测的时空覆盖缺陷.目前天基观测数据不足甚至没有数据,这给监测系统研制、数据处理算法研究及软件系统研发和验证造成了一定困难.因此,研发能够为相关研究提供空间监测图像的空间碎片天基监测图像仿真软件系统具有重要意义.本文根据天基监测图像的特点,研究基本算法,设计仿真流程,给出仿真图像并对结果进行分析.为得到符合实际观测场景的高精度仿真图像,软件系统采用瞬时惯性坐标系;基于Tycho2星表提出了采用基于索引文件的快速星表查询方法来生成背景星图;利用两行根数(Two-Line Element,TLE)数据集仿真空间碎片观测值;并对结果图像中目标的运行轨迹进行分析,得出天基监测空间目标的成像特性.仿真结果表明,该仿真系统能够针对不同观测条件和观测平台,在兼顾精度与时效性的情况下,获得较为真实的空间碎片天基光学系列观测图像.

孕育图像基玩具市场的廉价传感器

多年来,电子学和光电子学两种技 术在玩具工业中起着重要的作用,已经孕育出一个与传统玩具 行业不同的新一类业务。最明显的例子 是任天堂公司,它在本世纪初是以生产 扑克牌起家的,现已发展成一家专业视频游戏机大公司。然而,视频游戏机市 场在向需要更强计算能力的复杂图像 发展时,人们并未忘记传统的玩具行 业。现在又面临一个“传统视觉玩具”时 代。

基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别

提出了一种基于HMM的单样本可变光照、姿态人脸识别算法.该算法首先利用人工配准的训练集对单张正面人脸输入图像与Candide3模型进行自动配准,在配准的基础上重建特定人脸三维模型.对重建模型进行各种角度的旋转可得到姿态不同的数字人脸,然后利用球面谐波基图像调整数字人脸的光照系数可产生光照不同的数字人脸.将产生的光照、姿态不同的数字人脸同原始样本图像一起作为训练数据,为每个用户建立其独立的人脸隐马尔可夫模型.将所提算法对现有人脸库进行识别,并与基于光照补偿和姿态校正的识别方法进行比较.结果显示,该算法能有效避免光照补偿、姿态校正方法因对某些光照、姿态校正不理想而造成的识别率低的情况,能更好地适应光照、姿态不同条件下的人脸识别.

基于集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的燃烧过程NO_x预测算法

通过研究燃烧过程中的火焰自由基图像与NO_x排放之间的关系,提出了集成深度玻尔兹曼机和最小二乘支持向量回归的NO_x预测算法.首先采用深度玻尔兹曼机对4类火焰自由基图像(OH*、CN*、CH*和C*_2)进行自动图像特征学习,然后用最小二乘支持向量回归来拟合图像特征与NO_x排放量之间的关系,进而对NO_x排放量进行预测.结果表明:NO_x排放预测值与NO_x排放参考值具有一致性;与已有的基于图像的NO_x预测算法相比,所提方法在预测精度方面具有明显的优势.