【摘 要】
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本文通过分析人眼视觉系统(HVS)的对比敏感度特性,利用小波变换提取每一频率分量的失真指标,提出了一种图像结构失真评价的新方法.其基本思路是根据HVS特性中的对比度敏感度、即空间频率特性曲线,构造一个与图像大小相同的加权系数矩阵,对图像进行多级小波变换后的系数进行加权,对每一频率分量提取相应的频率均值失真、对比度失真和相关度失真三个指标,然后将这三个指标进行结合,并构造一个距离函数,求得图像结构失
【机 构】
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江西财经大学信息管理学院,南昌,330013;江西省高性能计算技术重点实验室,南昌,330022
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本文通过分析人眼视觉系统(HVS)的对比敏感度特性,利用小波变换提取每一频率分量的失真指标,提出了一种图像结构失真评价的新方法.其基本思路是根据HVS特性中的对比度敏感度、即空间频率特性曲线,构造一个与图像大小相同的加权系数矩阵,对图像进行多级小波变换后的系数进行加权,对每一频率分量提取相应的频率均值失真、对比度失真和相关度失真三个指标,然后将这三个指标进行结合,并构造一个距离函数,求得图像结构失真的评价.实验表明该方法能较好的反映人的主观感受,对各种结构失真的图像具有评价效果,且明显优于一般的图像质量评价方法.
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二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文从二维最大散度差线性鉴别分析的本质入手分析了它与传统的最大散度差线性鉴别分析的等价性,进而提出了一种改进的二维最大散度差线性鉴别分析方法.该方法通过对图像矩阵的重新构造,使其抽取的鉴别特征从理论上更加有利于分类识别.最后在ORL、AR标准人脸库上
二维最大散度差线性鉴别分析方法不仅有效地避免了在人脸识别中传统的Fisher线性鉴别分析通常存在的"小样本问题",而且使其特征抽取的速度有了大幅度的提高.本文通过引入著名的"核技巧",将二维最大散度差线性鉴别分析扩展到非线性空间,提出了一种新的二维核最大散度差鉴别分析方法.该方法不仅抽取了图像中更加有效的非线性鉴别特征,使正确识别率显著提高,而且为二维非线性鉴别分析提供了一个统一的构架.最后在AR
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本文对基于像素点时间信号傅立叶变换的脉冲光热辐射测量技术中缺陷大小的定量检测进行分析研究,用数学形态学边缘检测的方法确定获得的相位图像、幅值图像及原始热图像、对比度图像中缺陷区域的大小.通过对检测缺陷大小和真实大小的对比,分别研究了幅值、相位图像和对比度图像的定量检测效果,讨论了热扩散对定量检测的影响.另外,初步探讨了不同频率下的相位图像的检测效果.
图像分割在SAR图像处理中占有很重要的位置.提出了一种基于Gaussian-Hermite矩的SAR图像分割方法.针对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声对现有分割方法带来的影响,利用Gaussian-Hermite矩的不同阶矩并结合SAR图像特征将目标从含噪背景中分割出来.实验部分同时采用了仿真数据和实测SAR数据上,通过与小波能量等5种方法的分割结果进行比较,显示出了此方法的有效性。
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以曲波(Curvelet)变换和轮廓波(Contourlet)变换为代表,多尺度几何分析的发展给图像处理及高维数据分析带来深刻的影响.针对目前模型主要以自然图像的简化模型为基础进行分析,导致与真正的自然图像还相差甚远的特点,本文采用直方图估计曲波域和轮廓波域的边缘分布,分析联合分布统计信息,提出曲波域广义高斯模型和轮廓波域隐马尔可夫模型,2模型都能够有效地描述变换域系数在尺度间,尺度内和方向间的统
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