【摘 要】
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提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和二维最大边缘准则(2DMMC)的2DDM特征提取算法,证明了2DMMC可以直接应用于DCT域,利用欧氏距离测度进行分类的结果与在空域中进行得到的结果完全相同。2DMMC方法可直接应用于基于DCT压缩的JPEG格式的图像。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,在空域2DMMC的识别率高于2DPCA和2DLDA,2DDM的识别率又高于2DMMC,而且2DD
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提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和二维最大边缘准则(2DMMC)的2DDM特征提取算法,证明了2DMMC可以直接应用于DCT域,利用欧氏距离测度进行分类的结果与在空域中进行得到的结果完全相同。2DMMC方法可直接应用于基于DCT压缩的JPEG格式的图像。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,在空域2DMMC的识别率高于2DPCA和2DLDA,2DDM的识别率又高于2DMMC,而且2DDM的耗时要低于2DMMC。
其他文献
在计算机辅助设计中,经常需要不同形式的曲线、曲面之间的变换,以完成曲线、曲面的降阶以及不同几何造型系统之间数据交换的操作,而这些变换的误差将依赖于相应变换矩阵的条件数。由于这个原因,我们研究了Jacobi-Bernstein矩阵的与其条件数相关的若干性质,而且通过计算变换矩阵与逆变换矩阵的无穷范数我们以显形式给出了这些条件数的上界。我们还给出了这些条件数在CAGD中的应用实例。
在经历了较为漫长的发展历程后,RFID标签的技术已经成熟,相关标准也已到位,空客和波音的供应商已准备好将无线射频识别(RFID)标签贴在飞机上。下一步要解决的问题是如何将RFID数据与信息技术系统联系在一起。
Spirals are curves with one-signed, monotone increasing or decreasing curvature. They are commonly useful in a variety of applications, either for aesthetic or for engineering requirements. In this pa
提出一种血管提取速度较快、中心路径提取精度较高的算法.首先,利用八叉树对体数据分块,进行血管的阈值分割和边界距离场计算时,根据每一块体数据的最大最小值与阈值的关系,只处理包含血管体素的体数据块;然后,利用血管体素的梯度值倒数和拉普拉斯变换值作为边界距离场计算的初始值;最后,利用重心法修正初始中心路径使之处于或更接近血管空腔的实际中心路径.选取了2条血管路径进行实验,结果表明本算法能够有效地提高血管
针对阈值分割存在精确性不高和分割效率低的问题,提出一种基于模糊集理论的迭代多值化图像分割方法。采用自顶向下的迭代分割策略综合考虑分割区域的灰度分布特征和各像素点的邻域信息,用模糊综合评判代替分割阈值,实现对图像中各像素点的合理分类,既摆脱了阈值分割方法需要找到若干确定的阈值才能实现图像多值化分割的约束,又提高了图像分割的质量和效率。为验证该方法的优越性和快速性,采用Otsu法和Kapur法两种经典
基于多分辨分析(MA)策略,提出了以图像最大互信息(MI)为匹配测度的图像拼接粒子群优化算法(OA-MI),使参数随图像的MI计算和多分辨率级数进行自适应调整,解决了灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题。实验证明,该方法能够有效地避免局部极值的影响,通过有限次寻优迭代即可找到最优配准变换,提高了图像配准的计算速度和图像拼接的质量。
提出了一种基于Contourlet变换域统计模型的图像去噪算法,用于复杂背景下的路面病害图像,可以获得较为清晰的裂纹病害信息。利用χ2统计假设检验方法得出Contourlet变换系数近似服从拉普拉斯分布,进而应用最大后验贝叶斯估计推导出对含噪图像Contourlet系数的萎缩公式。实验结果表明,该算法能较好地实现噪声抑制和信号保留间的平衡,与小波去噪算法比较,其去噪后图像的信噪比提高4 dB。
用目标轮廓上点的相对位置分布关系对其形状进行描述,基于统计的思想,提出了一种极坐标下形状轮廓点分布特征描述符,不仅符合人眼的视觉感受,而且计算简单;提出了在极坐标下用于度量EMD(earth move′s distance)距离的地面距离计算方法,实验表明,该算法在基于形状的图像分类与检索中取得了良好的效果,而且对目标形状的缩放、平移和旋转等形变具有很好的鲁棒性。
在传统的基于深度图像复制(DIBR)的基础上提出一种基于图像修复的DIBR方法,将预处理深度图像和图像修复算法相结合来填补三维图像映射后的空洞。与传统方法相比更加灵活,本文方法仅需传输一路参考图像序列,从而有效降低DIBR系统的传输带宽。实验结果证明,本文所提出方法是有效的。
在传统时空联合算法的基础上,提出了一种基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法。首先,通过对帧差图像进行噪声抑制和膨胀连接获得变化检测模板;然后,对原始图像进行开闭重构简化,求取形态学梯度,通过对形态学梯度图像进行非线性变换和梯度等级划分并最终由分水岭算法获得对象的精确边界,通过比例运算提取出视频对象的初始二值化模板;最后,通过定时段区域补偿获得最终的完整视频对象模板。实验结果证明了该算法的正确