排序方式: 共有43条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
针对传统的主动轮廓模型对噪声敏感的缺陷,在推广梯度矢量流的基础上,提出了基于二进小波变换的改进外力场的计算方法.通过综合利用图像小波分解的高频信息,迭代计算获得其外力场,使蛇在图像的多尺度空间中搜索目标轮廓.针对蛇模型对初始轮廓的依赖性问题,给出了在一维最大熵阈值分割后的图像上获取初始轮廓点的方法,减少了人工的干预,加快了蛇的收敛速度和效果.实验结果表明该模型能有效地排除噪声的干扰,搜索凹陷轮廓,而且对脆弱轮廓有很好的逼近能力. 相似文献
2.
有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
3.
基于改进的自适应局部保持投影算法的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构造近邻图的过程中,LPP会遇到两个参数K和σ的选择问题。近邻图的构建对算法的识别效果起着重要的作用,因而这两个参数的选择会在很大程度上影响LPP的识别率。为了避免参数的选择对识别率造成影响,提出了一种基于改进的自适应局部保持投影的人脸识别算法。首先,构造无参数的近邻图,其能够自适应地选取样本的近邻点并确定其相应的边权。其次,由于在计算过程中出现了矩阵维数过高的问题,因此采用QR分解进行降维处理。最后,利用共轭正交化使得投影轴具有统计不相关性,以降低特征矢量间的统计相关性,提高识别率。在ORL人脸库和YALE人脸库上进行了实验,结果表明改进的算法在识别率方面整体上好于LPP算法、DLPP算法、LMMC算法。 相似文献
4.
5.
6.
加权三维Otsu方法在图像分割中的应用* 总被引:1,自引:2,他引:1
从信息散度角度出发,提出一种新的三维Otsu加权方法,对分布不均匀的图像做细致分割。由于三维Otsu中三个维度在分割中所起的作用不同,可以通过调整不同维度的权因子,使不同的图像都能得到很好的分割效果。最后利用加权的特点,将三维Otsu分解为三个一维Otsu,在加快运算速度,降低时间复杂度的同时得到了比较好的分割效果,使得加权方法更具有实际效用。 相似文献
7.
8.
9.
基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割* 总被引:2,自引:1,他引:1
针对模糊C-均值聚类算法需预先给出初始聚类中心、未考虑邻城信息、计算复杂度高等缺点,提出了一种基于分水岭和改进的模糊聚类图像分割方法.该方法首先利用分水岭分割方法对原图像进行预分割,然后利用粒子群的全局寻优能力从预分割的小区域中搜索出较为准确的初始聚类中心;最后,在对小区域进行模糊聚类时,建立了包含邻域信息的聚类目标函... 相似文献
10.
提出了一种基于图像特征的小波域自适应水印算法。该算法选用有意义二值图像为水印,把宿主图像分成互不重叠的图像块,用分数盒维数分析各块的特征,提取特征块和次特征块,对它们分别进行一级小波分解,先将水印以不同强度自适应地嵌入到特征块的小波域低频子图中,在保证隐蔽性的前提下,再次将水印以不同强度自适应地嵌入到次特征块的小波域低频子图中,该算法较好地实现了水印的隐蔽性和稳健性。为增强水印的安全性和稳健性,在嵌入前利用Arnold迭代变换将水印置乱。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、加噪、剪切、滤波等具有较强的稳健性。 相似文献