基于可调因子Gabor小波变换的地震高分辨处理方法

时频分析是利用地震资料识别薄层的重要方法之一,常规的时频分析方法受到固定时窗、窗函数等因素影响。为此,采用一种基于可调因子Gabor小波(Tunable Factor Gabor Wavelet,TFGW)的连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)(简称TFGW-CWT)的时频分析方法对地震资料进行处理。该方法采用具有可调因子的Gabor小波进行变换,然后使用最小绝对值投影方法组合每个可调因子的连续小波系数,降低邻近频率的交叉干扰,提高局部时频分辨率。进一步采用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)对时频数据体降维,得到一个低秩的特征数据结构关系体,减少了高维空间的数据冗余,凸显了高频信息,达到提高地震资料分辨率的目的。模拟记录和实际资料处理结果证实了该方法的有效性,可为薄层检测提供一种新的技术手段。

基于分区选择和Gabor小波的遮挡人脸识别

局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上.

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.

基于Gabor小波变换和神经网络算法的人脸智能自动识别方法

常规人脸智能识别方法使用Fused-MBConv结构生成智能识别参数,易受输入图像的浅层特征影响,导致人脸识别准确率较低,为此提出基于Gabor小波变换和神经网络算法的人脸智能识别方法。为验证该方法的识别效果,将其与其他人脸智能自动识别方法进行对比。实验结果表明,该方法的识别率较高,具有一定的应用价值。

基于Gabor小波和SSA优化的SVM人脸表情识别研究

针对传统支持向量机网格搜索算法寻优时间长,提出了一种识别率较高而且计算快速的人脸表情识别的方法。首先,使用Gabor小波技术获取人脸表情纹理特征,然后,经主成分分析法降维,得到图像的关键特征,将这些特征输入到经麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的支持向量机(support vector machine,SVM)进行表情的分类。在JAFFE数据集上进行实验识别率可达90.69%,在CK+数据集上识别率可达99.00%,并且在此数据集上和传统的网格搜索算法对比,在寻优的时间上更有优势。

基于Gabor小波的浮选泡沫图像纹理特征提取

矿物浮选泡沫表面纹理是浮选工艺指标高低的重要指示器,为了获取泡沫图像纹理的细微差别进而对浮选生产状态进行机器识别,提出一种基于Gabor滤波的泡沫图像纹理特征提取方法。首先利用Gabor小波提取了泡沫图像多尺度与多方向上的泡沫纹理幅度谱(GMTR)与相位谱(GPTR);然后根据GMTR与GPTR的分布特征,通过估计GMTR的Gamma分布参数和计算GPTR的熵作为泡沫纹理特征参量;最后,利用所提取的泡沫纹理特征对浮选工业生产状态进行无监督的模糊聚类分析与有监督的生产状态识别。实验结果表明,该纹理特征提取方法能有效地获取各种浮选状态下泡沫表面纹理的细微差别,基于该纹理特征参量的浮选状态识别准确率高于90%。

基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象分类方法

为了提高棉花盲椿象测报精度,提出了一种在自然环境下基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象自动分类方法。该方法以5种棉花盲椿象为研究对象,利用Gabor小波和颜色矩分别提取盲椿象图像的纹理和颜色特征,并结合主成分分析和支持向量机,实现了棉花盲椿象的分类。通过特征提取与优化试验发现,利用主成分变换得到的第1主成分、第2主成分和第3主成分分量累计贡献率为87.3%,且聚类效果较好;通过棉花盲椿象分类试验得出,经过主成分分析与径向基核函数支持向量机相结合的棉花盲椿象分类效果最好,其训练时间为89 ms,分类正确率达91%。该方法能准确对棉花盲椿象进行分类与识别。

基于多尺度2D Gabor小波的视网膜血管自动分割

眼底视网膜血管分割对临床视网膜疾病诊断具有重要意义.由于视网膜血管结构微小,血管轮廓边界模糊,加上图像采集时噪声的影响,视网膜血管分割非常困难.本文提出一种视网膜血管自动分割新方法.首先,应用对比度受限的自适应直方图均衡法增强视网膜图像;然后,采用不同尺度的2D Gabor小波对视网膜图像进行变换,并分别应用形态学重构(Morphological reconstruction,MR)和区域生长法(Region growing,RG)对变换后的图像进行分割;最后,对以上两种方法分割的视网膜血管和背景像素点重新标记识别,得到视网膜血管最终分割结果.通过对DRIVE和STARE数据库视网膜图像的分割实验,证明了该算法的有效性.

基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法

提出一种基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法MA-Gabor(Memetic Algorithm-Gabor).算法使用一组特定的Gabor小波滤波器对人脸图像重要区域进行针对性的特征提取运算,可在较短处理时间内获得更具区分能力的识别数据.为提升识别性能,MA-Gabor引入Memetic算法用于Gabor小波滤波器组的优化设计.实验结果表明,Memetic算法可获得比传统优化方法更佳的设计效果.通过将优化设计的Gabor小波滤波器组用于人脸图像的特征提取,MA-Gabor算法可取得比现有人脸识别方法更高的识别率.

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。

基于二维Gabor小波的人脸识别算法

该文提出了一种基于二维Gabor小波的人脸识别算法。该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并把优化的模型参数用于人脸识别。实验结果表明,该方法识别率高,复杂度较低。

基于Gabor小波和核保局投影算法的表面缺陷自动识别方法

研究了Gabor小波变换和核保局投影(Kernel locality preserving projections,KLPP)算法的原理,分析了热轧钢板表面缺陷的特点,提出了一种基于Gabor小波和KLPP算法的特征提取方法,并应用于热轧钢板表面缺陷自动识别.首先利用Gabor小波将图像分解到5个尺度8个方向的40个分量中,接着对原始图像和各个分量的实部和虚部分别提取均值和方差,得到一个162维的特征向量,然后利用KLPP算法将该特征向量的维数降到21维,最后利用多层感知器网络对样本进行分类识别.本文提出的特征提取方法具有计算简单、可并行处理的特点,对沿一定方向分布的边缘和纹理具有较高的区分能力.利用从工业现场采集的缺陷图像对本文方法进行了实验,识别率达到93.87%.

基于HOG特征与二维Gabor小波变换的高铁接触网支撑装置耳片断裂故障检测

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。

一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法

针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。

基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。

基于Gabor小波的火灾烟气识别新方法

研究提出一种基于Gabor小波的火灾烟气模型,以提高基于视频图像的火灾烟气检测的准确性。本文采用混合高斯模型与色度方差相结合的方法定位火灾烟气目标区域,并基于Gabor小波对烟气纹理及边缘特征进行描述,从而提出烟气变化能量模型与方向角分布模型来分析纹理变化的动态性质。最后采用Gentle Boosting设计分类器对模型特征进行分类与匹配,并实现在训练的同时进行最优特征选择。与传统方法相比,基于本文方法的火灾烟气检测在降低漏报率与误报率方面拥有更好的性能。

基于Gabor小波变换的医学图像纹理特征分类

Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时,由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题,在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化,即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明,加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。

一种改进的基于Gabor小波的指纹增强算法

鉴于当前的利用Gabor小波对指纹进行增强的方法中滤波范围固定的缺点,提出了一种改进指纹增强方法.对Gabor小波的性质和指纹图像的内在特点做了深入的分析,确定Gabor小波的方向和频率参数,并设定了一个可以根据局部纹路方向和频率自动调整的区域作为滤波范围对指纹图像进行增强.实验结果表明,该方法可以有效地去除噪音,并且很好地恢复出纹路信息以增加指纹匹配后续操作的准确度.

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.

基于Gabor小波和二维主元分析的人脸识别

论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验。仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能。