【摘 要】
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Traditional gradient domain seamless image cloning is a time consuming task,requiring the solving of Poissons equations whenever the shape or position of the cloned region changes.Recently,a more effi
【出 处】
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Journal of Zhejiang University-Science C(Computer & Electron
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Traditional gradient domain seamless image cloning is a time consuming task,requiring the solving of Poissons equations whenever the shape or position of the cloned region changes.Recently,a more efficient alternative,the mean-value coordinates(MVCs)
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基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解
传统的ROI(region of interest)检测方法忽略了图像中的上下文信息,为了解决这个问题,本文利用概率潜在语义分析(probability latent semantic analysis,PLSA)来对图像中的每块区域周围的图像特征进行分析,并利用其作为上下文特征来辅助ROI的检测。实验表明,该方法与直接进行分类相比,能够取得更好的分类效果。
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为解决传统脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)仅限于二值分割且无法对灰度缓慢变化的大范围区域进行完整分割的问题,提出了一种基于PCNN的多区域图像分割算法。将分割图像经过平滑和归一化后送入PCNN,在快速连接机制作用下,每次迭代处理中具有相似状态的神经元可实现同步点火,完成单个图像区域的完整分割。经过预定的迭代次数后,以各神经元的点火次数为新输入图
多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个高斯分布作为一个示例,生成图像的多示例包。然后,在对图像进行分类时,采用了信息瓶颈聚类把多示例包转化成单示例,从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个
使用缩短小波包算法对图像进行处理.对图像进行多层次小波包分解,分解之后用小波包重构高频子空间从而减少图像边缘信号损失。最后依据每层阀值化后的系数,得到图像的边缘.实验结果表明,该算法既能根据需要分别求出不同尺度不同方向下图像的边缘,又能保持图像边缘的完整性和清晰性。
The gray of two images of a same particle taken by a digital camera with different exposure times is different too. Based on the gray difference of particle images in a double-exposed photo and autoco
点探测器的位置是决定双轴共焦显微技术层析能力的关键因素之一,理想的共焦显微成像系统要求点探测器放在光轴上并且没有离焦情况出现。通过理论和实验分析了点探测器偏离理想位置对双轴共焦显微技术的轴向响应特性造成的影响。结果表明,点探测器的微小轴向偏移对轴向响应特性造成的影响基本可以忽略,但点探测器的微小横向偏移会使轴向响应曲线沿着z轴方向产生一定的移动,移动量随着偏移量的增大而增大。
提出了一种基于Split Bregman方法的快速曲率驱动(CDD)图像修补模型算法。由于CDD模型中曲率项的影响,数值求解高阶偏微分方程过程中需要大量迭代运算,修复速度缓慢。鉴于Split Bregman方法在L1正则化问题的成功应用,为提高算法计算速度,在CDD修补模型中引入Split Bregman方法。实验结果表明,与其他类似方法相比,新算法的实现速度显著加快,且视觉效果好。