多模态遥感图像模板匹配Log-Gabor滤波方法

针对多模态遥感图像匹配难的问题,本文提出了一种基于Log-Gabor滤波的高精度匹配方法。该方法采用由粗到细的多层级密集匹配框架,无须进行特征点检测,避开了多模态图像特征点检测重复率低的问题,能够提取大量高精度匹配点对。本文方法主要分为两步:首先,利用多尺度多角度Log-Gabor滤波器构建对图像间非线性辐射差异稳健的特征金字塔;然后,利用粗尺度的底层特征图进行密集模板匹配,提取大量粗粒度的特征匹配点对,在此基础上再利用特征金字塔,实现粗匹配点自下而上的逐层优化,完成高精度特征匹配点对的提取。同时,针对模板匹配滑窗运算效率不高的问题,提出了一种密集模板匹配的快速实现方式,有效减少了密集模板匹配的运算时间。本文使用多组不同模态的遥感图像进行试验,结果表明,本文方法能够克服图像间非线性辐射差异的影响,在正确匹配数目、匹配准确率与匹配精度上均优于现有多模态图像特征匹配方法。

基于自适应局部Log-Gabor能量的多聚焦图像融合

利用全局搜索策略,设计适用于图像融合的最佳Log-Gabor滤波器组,并提出了一种基于自适应局部Log-Gabor能量的多聚焦图像融合方法:首先将多聚焦图像进行自适应分块,然后用最佳Log-Gabor滤波器组对这些子图像进行滤波,从而提取出该子图像的Log-Gabor能量,比较对应子图像的Log-Gabor能量,以挑选出其中清晰的像素并进行一致性检验,重构图像.本文给出了融合实验结果和各项评价指标,结果表明该方法与经典的融合方法相比性能更优,明显提高融合图像质量和运行效率.

一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法

针对2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在部分非有效特征点等问题,提出一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法。采用奇对称2D Log-Gabor滤波器对虹膜纹理的相位和幅度信息在不同频率和方向进行分析,运用特征融合技术消除冗余信息,较好地解决了2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在的问题。实验表明,该算法在抗噪声和抗干扰中具有强鲁棒性,有较高的理论和实用价值。

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Log-Gabor滤波的指纹图像增强

自动指纹识别系统的性能在很大程度上依赖于指纹图像的采集效果。指纹图像增强用于改善原始指纹图像的质量,以保证指纹特征提取的准确性,是十分必要的。Gabor滤波是比较有效的指纹图像增强方法,但是仍存在一定的局限性。与传统的Gabor滤波器相比,Log-Gabor滤波器可以在取得最佳空间定位的同时具有更宽广的频带,有利于改善指纹图像的滤波效果。本文提出采用Log-Gabor滤波器来实现指纹图像增强,先利用加窗傅里叶变换来提取指纹图像的局部频谱信息,再在频域进行滤波。在详述了滤波器的设计方法之后,给出具体的图像滤波方案,并与传统方法作了比较。实验结果表明,所提出的算法能有效改善指纹图像的质量和提高指纹识别的可靠性。

基于Log-Gabor小波和二维半监督判别分析的人脸图像检索

针对光照、表情变化给人脸识别造成的影响以及大型人脸图像库的训练样本中只有部分标记的问题,结合多通道Log-Gabor小波和半监督流形学习算法,提出一种新的人脸图像检索方法。该方法首先使用Log-Ga-bor小波对人脸图像进行滤波获得特征矩阵,进一步利用提出的二维半监督流形学习算法进行维数约简,得到低维判别特征。由于该方法直接作用于Log-Gabor特征矩阵,克服了小样本带来的奇异问题;另外,通过充分利用标记和未标记信息,还保留了数据的局部流形结构,增强了特征匹配的相似性。在CMU PIE和AR人脸数据库上的实验结果表明,该方法有效且优于其他方法。

结合互信息量和Log-Gabor特征的嵌入式人脸识别

Log-Gabor函数在高频端有个延长的尾巴,能有效改善普通Gabor函数低频表示不足而高频过度表示的缺点,且Log-Gabor滤波器无直流分量,带宽不受限制,比Gabor滤波器更适于提取人脸特征。一幅人脸图像经4个尺度6个方向的Log-Gabor滤波器组成的滤波器组特征提取之后,数据量是原来的24倍,而嵌入式设备资源有限,难以处理如此多的数据。提出了结合互信息量和Log-Gabor特征的嵌入式人脸识别方法。该方法使用Log-Gabor滤波器组对人脸图像进行特征提取,利用互信息量计算权值,然后用权值将Log-Gabor特征进行融合,并使用2DPCA进一步降维,最后运用最近邻分类器进行识别。实验结果表明,该方法能够在保持识别率的情况下,有效缩短识别时间。

基于Log-Gabor滤波的小波显微图像融合

针对现有图像融合方法对纵向覆盖范围较大的显微样本的图像融合效果不理想的问题,提出了一种序列显微图像融合方法。该方法以小波变换方法为基础,利用区域Log-Gabor滤波方法设计尺度系数的融合规则,既使融合后的图像不会产生块效应,又避免了以往的小波方法造成的过度模糊现象。讨论了方法中的参数设置对融合结果的影响,实验结果表明,与其它融合方法相比该方法的融合效果更好。

基于2D Log-Gabor滤波器的虹膜识别研究

Log-Gabor滤波器无直流分量,带宽不受限制,比Gabor滤波器更适于提取虹膜纹理特征。提出了基于2DLog-Gabor滤波器的虹膜识别方法。通过多通道2DLog-Gabor滤波器提取虹膜纹理特征并进行相位编码,运用加权海明距离匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰。在CASIA和UBIRIS虹膜库进行了测试,与传统方法相比,可取得更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率。

基于Log-Gabor小波变换和证据推理的车型识别

针对车型识别问题,提出了一种基于特征车的车型识别方法——基于Log-Gabor小波变换和DS证据推理的车型识别算法。该算法先对特殊车辆图像进行多分辨率的Log-Gabor小波变换,最后形成车辆Log-Gabor特征。将1-a-1多分类SVM应用于基本概率分配函数的确定,使用证据推理的方法得到车型识别的结果。实验结果表明该方法是有效、可行的。

基于Log-Gabor滤波器的织物起球客观评级方法

作为传统Gabor小波的一种改进,Log-Gabor滤波器在机器视觉领域已经得到广泛的应用,利用Log-Gabor滤波器的特性结合主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)对织物起球的等级进行客观评价。针对Log-Gabor特征的高维问题,改进了传统的特征提取方法,提高了实验的计算效率,减少了运行时间。通过与Gabor小波的实验结果比较,该方法可以有效捕捉起球信息,最高正确识别率达到了95%。

基于Log-Gabor和正交等度规映射的人脸识别

针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor和正交等度规映射(Orthogonal IsoProjection,OIsop)的人脸识别算法。算法首先采用Log-Gabor小波对图像进行滤波来提取高阶非线性统计信息。然后,在原始的优化问题中增加正交约束条件,推导出能得到一组具有正交性最优映射向量的迭代公式,使得算法更利于保留人脸非线性子流形空间与距离有关的结构信息和重构样本。通过ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。

基于多通道Log-Gabor小波与（2D）~2 PCALDA的人脸识别方法

为了降低光照变化对基于子空间的人脸识别方法性能的影响,结合多通道Log-Gabor策略与(2D)2 PCALDA特征提取方法,提出了一种新的人脸识别方法。将不同尺度与方向作为独立通道,在每个通道内采用(2D)2 PCALDA对人脸图像的Log-Gabor表示进行特征提取、分类,然后对各通道分类结果进行决策融合得到最终的类别归属。在CAS-PEAL-R1、ORL与Yale人脸数据库上的实验结果表明,该算法具有较好的识别性能。

基于Log-Gabor和正交局部保持投影的人耳识别方法

针对人耳角度变化引起识别率下降的问题,提出一种结合Log-Gabor滤波和正交局部保持投影(OLPP)的人耳识别方法。首先采用Log-Gabor对图像进行滤波来提取多尺度多方向的人耳纹理特征;然后在局部保持投影的原始优化问题中增加正交约束条件,迭代计算出一组具有正交性最优映射向量,约简了丰富的Log-Gabor特征,并保留了人耳非线性流形子空间与距离有关的结构信息和重构样本;最后用最小欧氏距离分类器进行分类识别。对比相关的方法,该方法提高了姿态人耳的识别率。实验结果表明该方法能良好地表征姿态人耳,对角度变化具有很好的鲁棒性。

基于Log-Gabor和AdaBoost的人脸识别算法研究

随着模式识别和计算机图形处理技术的发展,人脸识别技术在公共安全、居所门禁、信息安全领域广泛应用,如何提高人脸识别算法的效率与准确度是首要问题。在运用基于Log-Gabor小波的滤波器实现提取人脸特征的基础上,采用AdaBoost迭代算法训练强分类器,以降低特征向量数,从而达到提高识别效率的目的。与通常的算法比较,在不损失准确度的基础上,可显著节约匹配时间。

基于Log-Gabor变换和ADABOOST的人脸表情识别

介绍了为提高因受不同程度光照和形变影响的二维人脸表情图像的识别效率,采用了Log-Gabor小波变换方法对输入二维人脸表情图像进行滤波处理。并采用级联Adaboost方法对二维人脸表情进行识别处理。特别是对于二维人脸表情在受到一定程度形变和光照影响下对其正确识别率依然达到较好的效果,在计算速度上也有所提高。

基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹识别算法研究

本文对掌纹识别相关理论和算法进行了研究,提出了一种基于Log-Gabor小波相位一致的掌纹线特征提取方法。掌纹线特征是掌纹识别中最基本、最直观的特征,但由于掌纹线的特殊性和复杂性,如何有效提取掌纹线特征一直是掌纹识别的难点。本文从频率域角度考虑,使用Log-Gabor小波相位一致方法提取掌纹图像线特征,包括掌纹方向相位一致特征和掌纹整体相位一致特征。该方法提取的线特征可有效包含纹线的结构信息、强度信息和宽度信息,且提取的线特征比较稳定。在掌纹整体相位一致特征图像上进一步检测出具体的掌纹线,仅使用掌纹线结构特征来表示和识别掌纹,实验验证了Log-Gabor小波相位一致提取掌纹线特征用于识别的有效性。

基于二维log-Gabor小波的相位一致PCB芯片缺陷提取

随着电子贴片技术的不断发展,PCB板的焊接元件越来越趋于微小型化,这对PCB板焊接缺陷侦测技术提出了新的挑战,如何精确定位、识别诊断焊接故障,是经常面临的问题。本文利用相位一致性算法来提取图像的如阶跃边缘、线边缘及融合两者特征的边缘等边缘特征,通过Hamming距比较的方法进行特征匹配,进而完成对PCB板微小型元件的焊接故障识别,避免了对图像灰度级的依赖,同时具有较高的清晰度,定位的精准性也大大提高。

基于Log-Gabor和AdaBoost的人脸识别模块设计

采用Log-Gabor变换和AdaBoost分类器算法,开发设计具有人脸识别的功能模块.以ORL、YALE和FERET人脸数据库数据以及实地采集图像为实验样本,通过大量直接训练实验和5子集交叉校验,验证了将人脸识别应用于真实环境的可行性和有效性.

基于Log-Gabor滤波和LBP算子的光照不变人脸识别方法

提出了一种基于Log-Gabor滤波和局部二值模式(local binary patterns,LBP)算子的光照不变人脸识别方法.该方法首先对人脸图像进行对数变换预处理,有效改善剧烈光照变化对人脸图像的不利影响.然后采用Log-Gabor滤波器与图像进行卷积,得到不同尺度和不同方向下的人脸Log-Gabor特征图像.在此基础上,再使用LBP算子对Log-Gabor图像进行描述,最后将所有的Log-Gabor图像的LBP特征进行简单连接,作为人脸的特征向量.将所提出的方法在YaleB数据库上进行实验,实验结果表明该方法能够有效提高复杂光照条件下的人脸识别率.