基于局部线性嵌入和Haar小波的人脸识别方法

为了抑制局部线性嵌入算法对噪音的敏感性,结合Haar小波变换,提出了一种人脸识别的新方法。利用Haar小波变换将原始图像数据分解为高频分量和低频分量,忽略水平高频与垂直高频分量,并将低频分量按行堆叠的方式引入其原始图像数据中。通过LLE对该图像数据进行降维,求得训练和测试样本各自对应的矩阵。依据最近邻准则完成人脸识别。基于ORL与Sheffield人脸数据库的实验结果表明了该方法对改善传统LLE算法识别率的有效性。     

基于改进Contourlet变换的遥感图像融合算法

针对基于Contourlet变换的遥感融合图像空间分辨率较低的问题,提出了一种基于改进的Contourlet变换(MCT)的遥感图像融合方法。首先,对多光谱图像进行亮度-色调-饱和度(IHS)变换,得到其亮度、色调、饱和度三个分量;其次,取多光谱图像的亮度分量,与直方图匹配后的全色图像进行改进的Contourlet变换,分别获得低频子带系数与高频子带系数;然后,对低频子带系数采用平均法进行融合,对高频子带系数采用新改进的拉普拉斯能量和(NSML)作为融合规则进行融合;最后,把融合结果作为多光谱图像的亮度分量,通过IHS逆变换得到融合的遥感图像。将所提方法与基于主成分分析(PCA)和Shearlet的方法、基于PCA与小波的方法以及基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法相比,所提方法在清晰度评价指标平均梯度上分别提高了7.3%、6.9%和3.9%。实验结果表明,所提方法提高了Contourlet变换的频率局部化特性和分解系数利用率,在保持多光谱信息的基础上,有效地提高了遥感融合图像的空间分辨率。     

基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法

提出一种基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法。首先利用小波变换,提原始图像的低频子图,然后利用独立分量分析（ICA）进行特征提取,最后采用最大熵模型进行分类识别。实验表明该方法能更好地提高人脸的自动识别。     

非下采样Contourlet变换耦合区域信息特征的遥感图像融合算法

当前遥感图像融合算法主要是通过图像的能量信息来完成低频系数的融合,忽略了图像的光谱信息特征,导致融合图像中存在光谱扭曲等不足。设计基于非下采样Contourlet变换与区域信息特征的遥感图像融合算法。引入HSV(Hue,Saturation,Value)变换,从多光谱图像中提取亮度分量。采用非下采样Contourlet变换,对全色图像与多光谱图像的亮度分量进行分解,获取图像的低频系数与高频系数。联合低频系数的区域能量以及信息熵特征,构造低频系数的融合模型,完成低频信息的融合。通过高频系数的区域方差相似度,建立高频系数融合规则,对高频系数完成融合。通过非下采样Contourlet逆变换与HSV逆变换,获取融合图像。实验结果表明,与当前遥感图像融合方法相比,该算法的融合图像具有更好的光谱与空间特性。     

基于小波和流形学习的人脸姿态表情分析

针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。     

结合2DWT和Fisherfaces的人脸特征提取新方法

针对人脸表情变化对人脸识别的影响,提出一种结合小波变换(DWT)、特征脸方法(PCA)和线性判别法(LDA)的人脸特征提取新方法.首先将人脸图像通过二维小波变换(2DWT)提取其低频分量,然后将低频图像经过PCA变换映射到一个低维空间,最后在低维空间中利用LDA方法进行人脸特征的提取.通过此方法,采用ORL人脸库和Yale人脸库进行测试,我们可实现更准确的特征提取,并有效解决表情变化对人脸识别的影响问题.实验结果显示,本文方法在提高人脸识别率的同时,也提高了人脸识别速度.     

基于Contourlet变换的遥感图像融合

利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于Contourlet变换的遥感多光谱与全色波段图像融合新算法。算法首先对多光谱图像进行IHS变换,然后将多光谱的I分量和全色图像进行Contourlet分解,进而在不同子带中进行图像融合,低频采用一种新的基于形态学梯度算子的边缘信息融合算法,高频采用区域标准方差融合并使用形态学进行一致性检测,最后将得到的灰度融合图像进行线性拉伸并替代原来的I分量,进行IHS反变换后得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的图像融合算法相比,该算法能够更有效地融合源图像信息,保持源图像特征。     

融合全局和局部特征并基于神经网络的表情识别

在表情中含有最多特征信息的是面部眉毛、眼睛和嘴巴这三个区域,为充分利用这些特征,减少图像中无用信息在识别过程中对计算机内存的占用,提高人脸表情识别系统的准确率和速度,首先采用haar 和 adaboost人脸检测算法,对图像中的人脸进行识别,获得人脸图像并提取眉毛、眼睛和嘴巴,生成局部(眉毛、眼睛、嘴巴)二值化图,利用PCA方法对人脸图像降维,降维后的全局和局部灰度特征值组成一个列向量。样本由表情数据库产生,经过神经网络样本训练后,进行表情识别。结果表明,该系统对人脸表情识别速度明显快于Gabor 小波算法;识别的准确率高于单独使用PCA算法和神经网络算法;消耗内存比用Gabor 小波算法少,运行较流畅。得出结论：因为提取出包含表情特征信息集中区的眉毛、眼睛和嘴巴,尽可能地多保留了这些局部特征信息,因而提高了表情识别准确率,同时,采用PCA方法对原始图像进行降维处理,有效的减少了信息冗余。     

基于独立分量分析的人脸超分辨率重建

提出一种基于独立分量分析(ICA)的人脸超分辨率重建算法。该算法利用ICA从高分辨率训练图像中提取出独立分量,并对ICA系数进行先验估计。对于给定的低分辨率图像,结合最大后验概率估计求出ICA系数,进行ICA反变换得到高分辨率图像的近似估计,并利用局部结构张量对图像进行精化处理得到重建图像。仿真结果表明,该算法在实现人脸超分辨率重建的同时保持了人脸整体结构特征,且对光照、表情、姿态等具有一定的鲁棒性,将重建结果用于人脸辨识,有效提高了辨识效率。     

加权小波和流形正则化的NMF融合的人脸识别

为了获取更充分的人脸特征信息以提高识别性能,应用加权小波变换和流形正则化非负矩阵分解的方法实现人脸识别。采用小波变换,提取训练样本人脸图像的加权高频分量和低频分量的特征信息;应用流形正则化非负矩阵分解方法,在保持人脸特征数据原始几何结构和局部特征的基础上获取最终的识别特征;利用最近邻方法进行分类识别。将该算法在ORL人脸库和YALE人脸库上进行测试验证,结果表明,与传统的非负矩阵分解方法相比,其识别率高出5%左右,且计算时间很低,说明该方法耗时短,效率高。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于Contourlet变换的多波段SAR图像融合

针对不同波段SAR图像的融合,该文提出了一种在Contourlet变换域融合的方法,利用Contourlet变换的充分表示图像边缘信息的能力,将图像分解为低通系数和不同方向的高频系数,对方向高频系数定义一个边缘信息量测指标,选择量测指标大的系数作为融合系数,解决了小波变换融合中图像边缘信息容易丢失的问题。通过对两波段SAR图像进行融合实验并与小波变换融合结果比较,在视觉特性与统计因子客观评价上均取得了更好的效果。     

基于非向下采样Contourlet变换的多聚焦图像融合

近年来图像融合已成为图像处理的一个热点,提出了一种基于非向下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contour-let transform)的多聚焦图像融合方法。首先对两幅源图像分别进行非向下采样轮廓波变换得到一个低频子带和多个高频方向子带,然后对高低频子带分别采取方向对比度的区域均值和局部熵的融合规则来选取相应的系数,最终通过反变换得到融合图像。实验中,与离散小波a、trous小波变换、NSCT的简单方法进行了比较,结果表明该方法的融合效果最好。     

改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别

提出一种基于改进Contourlet变换的3D掌纹图像识别方法;该方法通过形状指数将3D掌纹图像映射成灰度图像,以克服常用的均值或高斯曲率映射难于精确描述3D掌纹特征的缺点;基于此,将7/5滤波器引入Contourlet变换,并在变换域提取形状指数映射图各方向子带的均值与方差作为掌纹图像的特征信息,从而有效利用了Contourlet变换优越的方向特征表达能力,又可有效消除传统Contourlet变换各子图像存在的相关性;最后采用欧氏距离最近邻分类法,实现了测试图像的分类识别。实验结果表明,针对香港理工大学所提供的三维掌纹数据库,该方法总体识别率较PCA方法提高了2.9%,具有明显的优势。     

基于Contourlet变换和DCT量化的零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和DCT量化的数字图像零水印算法。对原始载体图像进行Contourlet变换,对其低频逼近子图进行分块DCT变换,并将系数值的量化结果和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。实验仿真结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,有较强的鲁棒性。     

基于Contourlet变换和NMF的掌纹识别算法

提出一种基于Contourlet变换和非负矩阵分解(NMF)的掌纹识别算法。通过对源图像Contourlet进行小波变换,将提取出的低频分量用NMF法提取特征值,用最近邻方法进行分类。实验结果表明,该算法较单纯的NMF和2DPCA等算法识别性能有较大提高,能较好地捕捉图像的边缘信息。     

基于Contourlet变换和增强位平面的零水印算法

提出一种基于Contourlet变换和增强位平面的数字图像零水印算法。对原始载体图像进行Contourlet变换,利用其低频逼近子图的增强位平面和置乱后的水印图像进行一定运算得到构造图像,再加密成密钥图像。密钥图像被用来提取水印。最后给出了实验仿真结果,并和一般图像二值化零水印算法进行了比较。结果表明,该算法比较简单,不可觉察性很好,并对附加高斯噪声、中值滤波、联合图像专家组（JPEG）压缩等图像处理攻击有较强的鲁棒性。     

基于贝叶斯估计的Contourlet域图像降噪方法

提出了一种基于贝叶斯估计的Contourlet域图像降噪方法。该方法对输入的带噪图像进行多尺度、多方向的Contourlet稀疏分解,并在Contourlet域利用最小Bayesian风险函数对分解系数进行估计,通过Contourlet反变换得到预降噪图像。实验结果表明,该方法较其他的Contourlet域收缩阈值降噪效果好,进一步提高了PSNR值和降低了MSE值,能获得更好的图像恢复的质量。     

基于改进型WBCT的多光谱图像融合方法

针对多光谱图像的融合问题,以提升小波变换代替传统小波变换,提出一种改进的WBCT方法。利用该方法对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频分量,采用不同的融合规则对其进行处理,得到融合后的系数,并通过逆变换得到融合图像。实验结果表明,与Contourlet变换和提升小波变换相比,改进方法的融合效果有明显提升。     

基于Contourlet变换和Wiener滤波的图像降噪

提出一种新的基于Contourlet变换和Wiener滤波的图像降噪方法。该方法充分利用Contourlet变换域系数服从广义高斯分布的特点,在Contourlet域采用Bayes收缩阈值法进行预降噪,采用Wiener滤波法对预降噪图像中的残留噪声进行进一步处理,以提高图像的恢复精度。仿真结果表明,该方法较传统的Contourlet域降噪方法具有更好的降噪效果,进一步提高了PSNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量。