【摘 要】
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提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自身信息构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型加权,以充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对红外图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表明,本文算法可获得边
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提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自身信息构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型加权,以充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对红外图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他算法。
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描述一套全新的基于时空纹理特征的群体行为模型并对其特征进行分析。该模型针对实时环境中的安检应用,使用丰富的底层图像特征及简洁的行为识别算法,另外定义并提取视频图像中群体行为的纹理特征,使用同性随机场加以描述。所建模型可以方便地定位出异常群体行为的发生位置及时间。通过实验可证明,该方法能快速有效地提取及分析视频异常行为,并能在基于闭路电视的智能安检系统中发挥其优势。
本文基于PSO粒子间的相互作用,对解空间随机搜索,利用粒子群的全局寻优与PCNN脉冲耦合特性相结合,合理设置人脸图像分割的关键参数,完成人脸图像的分割,仿真实验证明,该方法明显提高了人脸图像分割的效果和速度,保证了分割质量,为人脸特征提取提供可靠保证。
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光电混合联合变换相关器可以实现光学图像的探测、自动识别、实时跟踪和高精度定位。但当实际的目标图像对比度低、背景噪音大时,相关峰对比度降低,甚至没有相关峰。文章将空域直方图均衡化与频域滤波器相结合,提高了目标图像的对比度,减小了背景噪音,获得了尖锐的相关峰,解决了复杂背景低对比度目标图像的识别问题,获得了很好的实验结果。大量的计算机模拟和光学实验表明,相较于其他复杂的算法,该算法简单、实现速度快,效
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基于特征点自动匹配的图像配准技术通常无法实现亚像素精度的配准,在多模态图像集上甚至无法完成整像素配准.为了提高多模态图像配准精度,对亚像素图像配准技术进行研究,提出了一种基于人工交互的适用于多模态图像的亚像素配准算法.对待配准图像和参考图像输入控制点,利用投影变换和最小线性平方差算法进行粗配准,根据双边平均配准误差对控制点进行亚像素调整,从而达到精确配准.定性与定量实验结果表明,相比基于尺度不变特
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