计算旋转Harr型特征的积分图像算法改进

通过改进计算旋转Harr型特征的积分图像算法,降低了其计算复杂度,实现了遍历原图像一次即可获得图像直立矩形窗口和45°旋转矩形窗口的积分图像,实验证明算法的改进是有效的.     

计算旋转Harr型特征的积分图像算法改进

通过改进计算旋转Harr型特征的积分图像算法,降低了其计算复杂度,实现了遍历原图像一次即可获得图像直立矩形窗口和45旋转矩形窗口的积分图像,实验证明算法的改进是有效的。     

适于人脸检测的模板匹配快速算法

为提高人脸检测中模板匹配的速度,在积分图像基础上,提出和应用平方积分图像,实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法。应用这种快速算法,结合对灰度分布标准化近似计算公式、相关系数和平均偏差计算公式的变换,以及灰度分布标准化处理时省略拷贝图像窗口及窗口灰度值变换等不必要的步骤,大大提高了模板匹配速度。人脸检测实验证明了这种算法的有效性。     

基于积分图像的快速模板匹配

人脸检测中,模板匹配前往往需要对图像窗口进行灰度分布标准化,而灰度分布标准化则要先算出图像窗口的灰度均值及方差。在积分图像基础上,提出和应用平方积分图像,实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法。应用这种快速算法,结合对灰度分布标准化近似计算公式、相关系数和平均偏差计算公式的变换,以厦灰度分布标准化处理时省略拷贝图像窗口及窗口灰度值变换等不必要的步骤,大大提高了模板匹配速度。人脸检测实验证明这种快速模板匹配算法是有效的。     

广义行-列积分图及其在快速投影算法中的应用

投影法是一种广泛应用的图像特征提取方法.在人脸检测中应用投影法,由于需要对图像每一窗口进行遍历及多尺度搜索,积分投影函数和方差投影函数的计算会十分耗时.混合投影函数作为积分投影函数和方差投影函数的加权和,运算量更大.提出广义行一列积分图,并应用它实现了一种快速投影算法.理论分析和基于投影的人脸检测实验表明,该算法可大大地提高投影函数的计算效率.     

基于Canny算法的改进Kirsch人脸边缘检测方法

针对Kirsch边缘检测算法的不足,提出了一种基于Canny算法改进的Kitsch人脸边缘检测算法.该算法先对原始图像用高斯滤波器平滑,计算其梯度图像.然后将梯度图像用改进后的Kitsch算法进行计算,并根据和两个阈值进行边缘提取.试验结果表明,采用该算法提取人脸边缘不容易受噪声的干扰能检测到真正的弱边缘,效果优于经典Kitsch边缘检测算法.     

基于积分图像的灰度分布标准化快速算法*

在积分图像基础上提出和应用平方积分图像,实现了一种计算速度与图像窗口大小无关的快速灰度均值和方差算法.应用该算法,结合对灰度分布标准化近似计算公式的变换,实现了图像窗口灰度分布标准化的快速计算.实验证明,当需要对一幅图像的大量图像窗口进行灰度分布标准化时,这种算法对提高计算速度十分有效.     

彩色图像中纯脸检测与定位的优化算法研究

人脸识别是当前模式识别应用的一个重要领域.在理解当前广泛使用的各种人脸识别算法的基础上,提出了一种基于多方法融合的彩色图像纯脸检测与定位的优化算法.该算法首先通过肤色检测及预处理技术缩小彩色图像人脸检测的搜索区域,然后应用基于物体区域方向的检测平面内任意旋转角度人脸计算方法;并通过二次计算旋转角度的方法来准确确定人脸区域的旋转角度;最后利用积分投影函数找到人脸候选区域中双眼的位置,结合人脸特征在人脸中的比例关系准确确定纯脸的位置.该算法还考虑了人脸侧偏时的情况.实验表明,本方法对平面内任意旋转及双眼存在的侧偏人脸有较好的检测效果,对不同光照条件有较好的鲁棒性.     

基于Adaboost算法的人脸检测实现

人脸检测是指把人脸从一幅静止的图像或者动态视频中检测出来,并且指出人脸在图像或视频中的大小和位置.目前存在着大量的人脸检测算法,其中Adaboost算法是比较实用的人脸检测算法.Adaboost算法中人脸的特征采用的是矩形特征,在大量的样本集中,提取样本的矩形特征进行训练,生成多个弱分类器,然后合并多个弱分类器形成一个...     

基于多尺度自商图和改进积分投影法的人眼定位

针对传统的投影方法在人眼定位时易受光照干扰以及难以获得精准的人眼中心点的问题,提出一种基于多尺度自商图和改进的积分投影法的人眼定位算法.首先利用多尺度自商图消除人脸图像的光照影响;然后分析眼睛在水平方向上灰度分布的特点,采用两个行梯度算子对积分投影法进行了改进,以提升眼睛区域特征并初步定位人眼区域;接着采用Sobel算子对人眼区域进行滤波得到人眼滤波图,并对人眼滤波图的垂直积分投影曲线进行高斯函数拟合,根据拟合结果分割出左眼窗口和右眼窗口;最后,计算左眼窗口和右眼窗口的尺寸,获取左眼窗口和右眼窗口的中心点,即为人眼中心点.在YaleB人脸数据库和JAFFE人脸数据库上测试表明,本文方法对复杂光照、人脸边缘以及人脸表情适应性强,可以获得较为精准的人眼中心点.     

基于积分图像的快速选择掩模平滑算法

在选择掩模平滑算法中,需要计算一幅图像的大量局部窗口的灰度均值和方差。而运用积分图像和平方积分图像,可以实现一种计算速度与图像窗口大小无关的灰度均值和方差的快速计算方法。将这种灰度均值和方差的快速计算方法运用于选择掩模平滑算法中,来计算各个掩模的灰度均值和方差,能够大大地提高算法的计算速度,从而实现了选择掩模平滑算法的快速计算。     

一种掩膜图像窗口的快速灰度分布标准化算法

图像窗口模式匹配前常需进行灰度分布标准化预处理,但由于某些模式识别场合需要掩去图像窗口的一些无关区域,常见的灰度分布标准化处理快速算法不适用。应用广义积分图像,实现了一种任意掩膜的图像窗口灰度分布标准化快速算法。掩膜的形状具有对称性时,算法的计算速度还可进一步提高。实验表明,该算法能提高掩膜图像窗口灰度均值、方差的计算速度1倍以上,可实现多尺度目标检测中对大量掩膜图像窗口的快速灰度分布标准化处理。     

数字图像水印技术中滤波新方法

针对数字图像发生了旋转和其它变化时,一些滤波方法不能对图像中的数字水印进行识别的问题,基于对数极坐标映射（LPM）,提出了一种数字图像水印滤波的新方法。为检测新设计的滤波方法的实用价值,进行了不同滤波器的数字图像水印识别能力的比较。结果表明：当含数字水印的图像发生小旋转和缩小变化,即：旋转10度和缩小为原图像的0．9倍时,纯相位滤波器（POF）不能对图像中的数字水印进行识别,但新设计的滤波器能对图像中数字水印具有较好的识别能力;当含数字水印的图像旋转45度,缩小为原图像的0．7倍以及旋转和缩小同时发生时,新设计的滤波器对图像变化后的数字水印仍有较好的识别能力。结果证明：这种新的滤波方法对数字图像水印的识别具有实用价值。     

基于整数图像技术的自适应窗口立体匹配算法

针对固定窗口区域匹配算法在深度不连续处容易产生相对较大匹配误差的问题,提出了一种基于整数图像技术的自适应窗口立体匹配新算法.文中一种新的相似性测度函数和四方向线型掩模的采用不仅减少了噪声影响而且提高了匹配准确度.同时利用由窗口内平均误差、误差方差以及较大窗口偏移组成的窗口代价函数来确定窗口尺寸极大地提高了匹配精度;整数图像技术的引入将匹配时运算量降低为一常数.实验表明基于整数图像技术的自适应窗口立体匹配算法在局部匹配方法中是比较优秀的,便于实时实现.     

基于旋转SURF算子的图像配准新方法

针对SURF算法中快速Hessian矩阵行列式检测出的特征点的不连续现象,从而造成的旋转,模糊和光照变化适应性较差的不足,提出一种旋转SURF检测算子的图像配准新方法;该算法通过将SURF算法的积分图像盒子滤波模板逆时针旋转45度,引入一种可以检测角度旋转的滤波核提升检测算子对不同图像变换的匹配性能,保证新的检测算子与原算法较好的结合,同时利用改进的单纯形算法依据输入图像进行参数优化;仿真结果表明,该方法不仅保留了算法的速度优势,缩短了配准时间,而且在图像模糊变换,光照变换和JPEG压缩变换方面性能有明显的提升,此外对视角变换以及小尺度变换性能也有提高。     

基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的人脸检测

提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型（HMM）的人脸检测方法,首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸,其中正向端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸／非人脸的奇异值特征,从而达到人脸检测的目的;扩展算法首无计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量,然后利用识别各个旋转角度人脸的HMM模型对之进行分类,以得到该子图象窗口的旋转角度,再经过旋正,重新再与识别正面端正人脸的HMM模型对, 此确定该子图象窗口是否为人脸,通过对一个由51幅集体照片组成的图象集进行测试,其中,正面端正人脸检测率为85．1％,而任意旋转角度的人脸检测率只有72．2％。     

基于模糊理论的SAR图像分割算法研究与实现

SAR图像存在强烈的相干斑噪声,传统方法不能很好对其分割。文章基于模糊理论,通过选择图像特征,构造模糊集,借助最大隶属度原则进行了SAR图像分割算法的设计,并借助SAR图像分别进行了参数调节和窗口选择的实验,获得了满意的分割结果。实验结果表明．该算法对于SAR图像分割可行有效。