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。     

基于层结构的Contourlet多阈值图像去噪算法

研究了多尺度几何分析工具Contourlet，提出了一种基于层结构的Contourlet多阈值去噪算法。该算法将硬阈值算法与基于子带相关的图像去噪方法相结合，根据Contourlet变换后各层分解的系数数目及噪声强度设定阈值，并利用硬阈值函数实现图像去噪。使用该算法去噪后的图像在主观视觉效果和客观质量等方面较小波算法有显著提高。     

WBCT域系数相关性的图像融合算法研究

基于小波变换的Contourlet变换(WBCT)是一种非冗余的多尺度几何分析变换,比Contourlet变换具有更好的信息挖掘能力.因此将WBCT应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提供更多的原始图像特征信息.WBCT域系数相关性的图像融合算法是针对WBCT分解系数尺度内以及不同区域内像素点间的相关性设计图像融合规则.实验表明,以WBCT为基础设计的系数相关性融合算法能更有效、更准确地提取图像中的特征,为融合图像保留更全面的原始图像信息,是一种有效可行的图像融合算法.     

一种基于提升小波的图像融合方法

文章探讨了一种新的基于提升小波变换的图像融合算法。该算法能够有效地解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性。同时，该算法可以最大限度地保留待融合图像的信息，提高了待融合图像的清晰度。实验结果表明，该算法在执行时间和融合后的图像质量上都优于传统的方法。     

基于多孔小波和模糊区域特征的图像融合方法

提出了基于模糊区域特征的图像融合方法，该方法是在多孔小波（htrous wavelet）多分辨率分析的基础上，根据图像每层的低频分量进行K-mean，将低频图像分解为重要区域、次重要区域以及背景区域；图像各个区域针对不同属性模糊化，根据每个区域各自的模糊隶属度来确定每一部分区域的融合策略，最终得到融合图像的多尺度表示，再对其进行多分辨率反变换就可以得到图像的融合结果。实验表明，该文提出的基于模糊区域特征的图像融合方法具有较好的融合结果。     

基于小波变换的多聚焦图像融合方法

介绍一种利用小波变换实现多聚焦图像融合的方法,它针对小波变换后图像的近似部分和细节部分采用不同的融合规则,组成一个新的小波分解系数,再进行小波重构,即可得到融合图像.实验结果表明,基于小波变换的多聚焦图像融合方法具有良好的效果.     

一种基于提升小波变换的快速图像融合方法

目前，多尺度分解的方法已开始应用于图像融合．针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大，不适于实时应用的局限性，提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法．多个源图像分别进行提升小波分解，使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数，通过提升小波逆变换得到复合图像，实验结果表明，提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法，有广泛的应用前景，特别适用于实时系统。     

基于均值偏移和边缘置信度的焦炭显微图像分割

针对焦炭显微图像中光学组织的特点,提出了一种结合均值偏移和边缘置信度的焦炭显微图像分割。该方法首先计算图像像素的边缘置信度,利用边缘置信度设计均值偏移算法中的权值函数,对特征空间的采样点进行加权,以提高模式点检测的准确性;然后以扩展的均值偏移向量进行迭代,实现焦炭显微图像的初步分割;由于在初步分割中产生过多的聚类数,导致了相同组分区域的过分割。因此通过空域距离和区域边界像素的置信度平均值设置合并条件,合并相同光学组分的焦炭区域,实现图像的最终分割。实验表明,该方法能够有效地分割出焦炭显微图像中不同光学组织组分区域,为焦炭光学组织的自动识别提供可靠依据。     

基于DTCWT和LBP的低分辨率人脸识别

针对短时傅里叶变换频率分辨率较差的缺点,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)和局部二进制模式(LBP)直方图的低分辨率人脸识别方法。使用DTCWT获得人脸图像的多尺度多方向的频率幅度响应,采用LBP获取频率幅度响应的统计直方图,通过基于统计的一致性模式得到更加紧凑的统计分布特征。实验结果表明,该方法在低分辨率人脸上可以达到较高的识别准确率。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

一种基于LBP和GLCM融合的气象雷达地物杂波识别新算法

为了识别多普勒雷达气象回波图中的地物杂波,论文提出了一种基于局部二进制模(Local Binary Patterns,LBP)与灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)融合的新算法.其中使用LBP判断图像是否包含块状杂波,使用GLCM特征值识别地域零散的地物杂波.实验表明,该算法对气象雷达回波图中地物杂波具有较良好的识别效果.     

LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别

针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%.     

融合LBP和表观流形鉴别分析的人脸识别算法

流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感,针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernell ocal linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别,该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能.     

一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究

提出了一种基于改进LBP算子的人脸识别算法。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。然而,LBP算子本身还不够完善,在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。文章在此基础上,对其特征的组合方式等方面作了一些改进,并将改进后的LBP算子用于人脸识别。通过改进前后在YALE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的结果。     

基于LBP和SVM的疼痛表情识别

对面部疼痛表情估计是疼痛评估中一条有效的途径,文中融合局部二元模式(LBP)分块加权和多尺度分区的特征提取方法用于面部疼痛表情识别.首先对预处理的图像在分块提取直方图后进行加权,然后采用多尺度分区直方图统计特征提取方法,串接不同尺寸分区块的直方图并级联分块加权的直方图为整个图像的特征向量,最后用主成分分析(PCA)的方...     

一种基于LBP特征与流形知识的人脸识别方法

人脸识别是计算机视觉领域的研究热点,应用背景广泛。近年来,流形被认为是视觉感知的基础,流形学习算法被用来发现图像的内在特征。如何利用流形学习后的低维内蕴变量成为相关研究的核心问题。但是利用传统的流形学习算法降维得到的人脸低维特征在可分性上存在一定的不足。此外,流形学习算法对光照和姿态变化敏感。针对这两个问题,提出了一种基于局部二值模式（LBP）和流形知识的人脸识别方法。该方法首先利用LBP算子对人脸图像进行局部特征描述,然后使用流形学习算法获得高维特征数据的低维内蕴变量,并用泰勒展开式近似该流形,获取流形知识,最后利用流形知识估计流形距离来实现人脸识别。实验证明,该方法增强了人脸识别对光照变化的鲁棒性,从而提高了识别性能。     

基于局部二元模式的电子胃镜图像识别

由于受到胃部蠕动、气泡、食物、光照以及图像采集过程中摄像头移动等因素影响,电子胃镜图像存在亮度变化较大等问题,常用的计算机辅助分析方法难以取得理想的效果。针对该问题,在分析电子胃镜图像特点的基础上,提出一种电子胃镜图像病灶良恶性识别方法。在不同颜色通道中使用结合局部二元模式算法,提取其纹理特征向量,分别输入支持向量机进行训练和识别,对不同颜色空间的识别结果采用投票原则确定最终结果。实验结果表明,该方法的识别率达到92.2%。     

局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,提出了一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法. 首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的卡方距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别. 通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高,达到99.52%.