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1.
典型相关分析的理论及其在特征融合中的应用   总被引:19,自引:0,他引:19  
利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,探讨了将典型分析用于模式识别的理论构架,给出了其合理的描述.即先抽取同一模式的两组特征矢量,建立描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数,然后依此准则求取两组典型投影矢量集,通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征并用于分类.其次,解决了当两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异时,典型投影矢量集的求解问题,使之适合于高维小样本的情形,推广了典型相关分析的适用范围.最后,从理论上进一步剖析了该方法之所以能有效地用于识别的内在本质.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提出了新的思路.在肯考迪亚大学CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库和FERET人脸图像数据库上的实验结果证实了该方法的有效性和稳定性,而且识别结果优于已有的特征融合方法及基于单一特征进行识别的方法.  相似文献
2.
基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别   总被引:14,自引:0,他引:14  
利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.  相似文献
3.
各向异性权重的模糊C均值聚类图像分割   总被引:7,自引:0,他引:7  
传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中未考虑各个点的灰度特征及其邻域像素的关联程度,导致其对于噪声十分敏感.而各种改进算法虽然较好地克服了图像噪声的影响,但由于使用均值滤波等方法导致分割图像边缘模糊.为此,提出一种基于各向异性权重的FCM图像分割方法,通过引入新的邻域窗口权重的计算方法,使得中心点邻域内各点具有各向异性的权重;并使用基于灰度级的快速算法,提出了各向异性权重的模糊C均值聚类算法.实验结果表明,文中方法具有较强的抗噪性,对于噪声具有良好的稳定性,分割精度较高.  相似文献
4.
结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强   总被引:5,自引:3,他引:2  
目的 在遥感应用如目视解译等任务中,需要提高遥感影像的视觉质量,为此提出一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。方法 由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,故使用双边滤波估计大气光幕,进而获得优化透射图,代替He算法中softmatting过程,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。最后,基于景深图像和暗通道原理获得增强后的遥感图像。结果 实验结果表明,本文算法能够有效地增加图像的对比度。与基于双边滤波单尺度Retinex图像增强、四尺度Retinex增强、直方图均衡化及MSRCR增强的结果进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。结论 本文模型能够使处理后的遥感图像更符合视觉特性,以便于目视解译与分析。该算法适用于遥感图像的可视化增强。  相似文献
5.
基于特征约束及区域相关的体视匹配方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点,对边缘特征点再做灰度等区域相关匹配处理,然后在匹配的边缘特征点约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,得到整体高密度视差图。这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性。实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值。  相似文献
6.
片相似性各项异性扩散图像去噪   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景.  相似文献
7.
结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价   总被引:3,自引:1,他引:2  
为了更有效的评价各种失真类型的图像,本文提出了一种新颖的通用型无参考图像质量评价方法,它采取学习感知特征和空域自然统计特征相结合的方法来构建图像质量评价模型。方法是在提取显著分块的36个空域自然统计特征的基础上,增加基于相位一致性熵、基于相位一致性均值、梯度均值以及失真图像的熵四个感知特征,采用支持向量机回归的学习方式来构建图像特征与人的主观分数的映射关系,进而根据所提取特征预测图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,文中算法预测质量分数与人的主观分数具有较高的一致性,基本呈线性关系,鲁棒性较好,运行时间较短,综合性能较好。  相似文献
8.
一种新的指纹奇异点快速检测方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
作为指纹最重要的全局特征之一,奇异点在基于模型的方向场计算、人工合成指纹、指纹分类、指纹特征匹配等方面发挥了非常重要的作用.在指纹方向场分割的基础上提出了一种称之为方向丰富度的特征,并据此形成了一种新的指纹奇异点快速检测方法.该方法首先将指纹方向场分割为一系列互不重叠的同质区域;然后通过同质区域边缘检测及边缘端点提取实现了奇异点快速定位;最后依据奇异点处方向丰富度特性判断其类型.实验验证了文中算法的有效性.  相似文献
9.
利用频谱特性鉴别运动模糊方向   总被引:2,自引:1,他引:1  
点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度(方向)和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。  相似文献
10.
SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
综合利用了SURF(speeded up robust features)算法和RANSAC(random sample consensus)算法各自的优势,提出了一种SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法。首先利用SURF算法提取特征点并进行预匹配,然后用RANSAC算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法中存在的误差匹配和错误匹配问题。通过实验验证了所提算法的有效性,并且该算法在实际应用中也取得了良好的效果。  相似文献
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