基于Tetrolet变换域核维纳滤波斑点噪声抑制

针对图像中广泛存在的斑点噪声,提出了一种基于Tetrolet变换域抑制方法。该方法首先对噪声图像进行三层Tetrolet分解,获得低频和高频分解系数;然后对于高频Tetrolet分解系数采用基于核方法的自适应维纳滤波器进行滤波处理;对于低频Tetrolet分解系数设计出一种可调节参数的自适应阈值函数进行噪声抑制;最后进行系数重构。实验结果表明,该算法具有较好的滤波效果。

基于改进时空特征的三维人体位姿估计方法

针对传统三维人体位姿估计方法后期处理易受自我遮挡或镜像的影响,提出直接从边界盒的时空体估计中央帧的三维位姿的方法。选择连续帧中目标周围的边界盒,利用卷积神经网络进行运动补偿,使目标始终位于中央位置,形成修正时空体,从时空体中提取三维梯度方向直方图特征,作为修正时空特征,训练回归器估计中央帧的人体三维位姿。对Human3.6m、HumanEva和KTH多视角足球3种数据集进行实验,实验结果表明,与传统方法相比,提出方法通过综合利用外观信息和运动信息,三维人体位姿的估计准确性得到明显提高,泛化性能更强。