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1.
自然图像很容易受到不同失真的干扰,比如模糊、噪声、块效应等,这些失真都会降低图像的质量.在所有失真图像里面,失焦图像是最常见的失真图像,而且占据了很大的比例.然而,针对失焦图像质量评价的研究仍然较少.因此,在这篇文章中,提出了一个专门的失焦图像质量评价的方法,叫做GPSQ.在GPSQ中,首先提取2种低视觉层次的特征,包括梯度幅值(Gradient Magnitude)和相位一致性(Phase Con-gruency)来度量图像的模糊度;然后,对失焦图像进行显著性检测,从而得到图像的显著图.最后,利用图像的显著图加权图像的结构图而对图像的视觉质量做出估计.实验结果证明了本文提出的方法GPSQ取得了与主观质量评价较高的一致性.  相似文献   
2.
目前存在的CS恢复算法中大都采用固定的基函数,也就是在确定的域中对信号进行分解,比如:DCT域、小波域和梯度域,但这些域都忽略了自然信号的非平稳特性,缺乏自适应能力,从而不能够将图像分解得足够稀疏,也就使得CS恢复的效果很差,限制了CS在图像方面的应用。提出了一种基于分离Bregman迭代方法求解协同稀疏模型正则化的图像压缩感知恢复算法,能够在有效地刻画图像的局部平滑性和非局部自相似性的同时,获得更高质量的图像恢复效果。实验证明了本文提出算法的有效性,并且在峰值信噪比PSNR方面,比目前主流最好的算法高1 dB。  相似文献   
3.
本文提出了一种基于局部自回归模型和非局部自相似模型的正则化的压缩图像插值技术.传统的基于图像先验模型正则化图像插值技术存在着2个缺陷.一方面,通常是只利用一个图像的先验特性,不能得到视觉质量很好的超分辨率效果;另一方面,在描述图像的非局部自相似特性时,多数利用一种相似块加权的方式来描述当前块,没能够将具有相同纹理的一系列的相似块的特性描述完整.基于以上2点考虑,研究设计整合了2种不同的模型:局部自回归模型和非局部自相似模型,形成一个整体的正则化的框架.不同于传统的只利用高低分辨率之间几何二元性的自回归模型,本文提出了一种自适应加权的在高分辨率图像上迭代的自回归模型;而非局部的自相似模型,并且以相似块组成的一个三维数据结构的变换域稀疏性来对一系列的相似块统一描述.由于压缩图像的特点,研究针对压缩图像提出了软数据精度项,最终采用分离布莱格曼方法来求解整体的正则化目标函数.  相似文献   
4.
厉国柱  梁楚华  赵德斌 《机械》2009,36(5):71-74
以新型的行星轮爬壁机器人为研究对象,介绍了行星轮爬壁机器人的工作原理、机构运动方案设计、结构尺寸设计及运动分析等内容,完成了机器人机构运动方案设计及其机构整体尺寸设计,并对它进行了运动分析。分别详细阐述了基于Solid Edge和UG对行星轮爬壁机器人进行的三维建模、虚拟装配和动态仿真以及它的完善,得到了行星轮爬壁机器人的爆炸图、干涉分析报告及动态仿真动画。  相似文献   
5.
众所周知,地震学的主要任务之一是根据地球表面测定的数据去推断地球内部的结构,进而通过处理整个地震图,给出一种估计地下结构和震源参数的方法。根据安艺敬一(Keiiti Aki)的观点,地球物理正演问题是从给定的地球结构和地震震源模型出发,去计算可观测的地震运动的特性,这就是走时、频散曲线、近场谱与强地面运动、自由振荡周期、远场  相似文献   
6.
7.
DCT是数据压缩的主要技术之一,它能将图象的主要能量集中在很少的几个DCT系数上,可是,DCT对于含有较多边缘的图象并不十分有效,因为DCT变换作用于这样的图象块后不能导致有效的能量集中。文中提出了一种自适应DPCM/DCT混和编码方法用于解决这一问题。对于每一个图象块,边缘检测器自动判断该块是否含有较强的边缘,如果含有较强的边缘,则使用DPCM编码器;如果不含有较强的边缘,则使用DCT编码器。D  相似文献   
8.
DCT是数据压缩的主要技术之一 ,它能将图象的主要能量集中在很少的几个 DCT系数上 .可是 ,DCT对于含有较多边缘的图象块并不十分有效 ,因为 DCT变换作用于这样的图象块后不能导致有效的能量集中 .文中提出了一种自适应 DPCM/ DCT混和编码方法用于解决这一问题 .对于每一个图象块 ,边缘检测器自动判断该块是否含有较强的边缘 ,如果含有较强的边缘 ,则使用DPCM编码器 ;如果不含有较强的边缘 ,则使用 DCT编码器 .DPCM编码器自动从给定的预测器中选定一个产生最小预测误差的预测器 ,然后用 Rice编码器对误差图象编码 .对于非边缘块 ,使用DCT、游程和变长编码技术 .实验结果显示文中所提出的方法在压缩比和解码时间方面优于 JPEG无失真模式和标准 JPEG模式 (当 bpp=1— 4时 )  相似文献   
9.
图片卫士:一个自动成人图像识别系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
设计并实现了一个自动识别成人图像识别系统“图片卫士”。图片卫士采用3层识别框架,利用肤色、纹理、图像视觉特征分层逐级识别成人图像。为了可靠地检测到图像中的肤色区域,提出了一种新的自适应统计肤色模型。在肤色检测基础上,通过皮肤纹理验证过程,图像中的人体皮肤区域被准确地分割出来。基于图像中皮肤区域,提取9个经验特征来表示图像内容,并采用AdaBoost算法构造一个总体分类器进行图像分类,识别正常图像和成人图像。在算法评估中,建立了一个78205幅图像的测试集,其中59885幅为正常图像,18320幅为成人图像。图片卫士显示了良好的系统性能,具有成人图像88.5%的识别率,正常图像92.5%的识别率。在PentiumⅣ1.5GHz的个人计算机上,图片卫士的平均处理速度为正常图像每秒5.6幅和成人图像每秒1.9幅。图片卫士可以应用在个人计算机或网络传输中,实时监控和过滤成人图像,还可以为网络安全等应用提供技术支持。  相似文献   
10.
CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基本评测介绍   总被引:12,自引:0,他引:12  
人脸图像数据库是人脸识别算法研究、开发、评测的基础,具有重要的意义.介绍了自行创建并已经部分共享的CAS-PEAL大规模中国人脸图像数据库及其基准测试结果.CAS-PEAL人脸图像数据库中包含了1040名中国人共99450幅头肩部图像.所有图像在专门的采集环境中采集,涵盖了姿态、表情、饰物和光照4种主要变化条件,部分人脸图像具有背景、距离和时间跨度的变化.目前该人脸图像数据库的标准训练、测试子库已经公开发布.与其他已经公开发布的人脸图像数据库相比,CAS-PEAL人脸图像数据库在人数、图像变化条件等方面具有综合优势,将对人脸识别算法的研究、评测产生积极的影响.同时,作为以东方人为主的人脸图像数据库,CAS-PEAL人脸图像数据库也使人脸识别算法在不同人种之间的比较成为可能,利于人脸识别算法在国内的实用化.还给出了两种基准人脸识别算法(Eigenface和Correlation)和两个著名商业系统在该人脸图像数据库上的测试结果,定量分析了该人脸图像数据库对于人脸识别算法的难易程度和人脸识别算法的发展现状.  相似文献   
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