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基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。首先,分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,给出了双变量收缩函数(BSF)的推导。然后,对噪声图像并行使用四个二维双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现对噪声图像的双密度双树复小波分解。根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量收缩函数对小波系数进行处理。用收缩后的小波系数重构去噪图像。最后,将该算法用于灰度图像和彩色图像去噪。实验结果表明:在噪声方差为30时,经该算法去噪后图像与噪声图像相比,获得最高的峰值信噪比增益达11.72dB,平均结构相似度最高增加2.7倍,复合峰值信噪比增益达11.68dB。且对不同噪声方差下的不同噪声图像,该算法在滤除噪声的同时保留更多的细节,去噪图像的视觉质量得到很大的改善。 相似文献
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基于Smartphone平台的智能家居控制系统的实现 总被引:1,自引:1,他引:0
随着移动智能电话的逐渐普及,随时随地监控自己的家庭已成为可能。提出了在基于MicrosoftSmartphone2003操作系统平台的智能移动电话上,运用短消息方法进行家庭监控的系统总体设计方案,阐述了运用WIN32API编程方式具体实现的步骤,同时也简单介绍了家庭端微型服务器的硬件实现原理。 相似文献
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一种人脸特征选择新方法的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
本文提出一种人脸特征复合选择的新方法.首先对原始图像进行小波2阶分解和KPCA进行特征提取,然后将获得的特征进行SVM训练,经过GSFS反复选择具有最小间隔的支持向量作为最佳特征组合,最后输入线性SVM分类器进行分类.实验报告了本方法在UMIST及IITL人脸数据库上的应用,并对特征选择前后的分类能力及速度进行了比较,结果显示经过本方法的特征选择后,人脸识别能力有所提高,分类速度明显加快. 相似文献
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随机采样子空间保局投影人脸识别算法 总被引:4,自引:3,他引:1
在模式识别中,融合多个有差异且互补的弱分类器进行识别,可以提高系统的识别精度及稳定性。Bagging、Boosting和随机子空间等弱学习方法是常用的弱分类器融合方法。本文针对单一保局投影算法分类识别能力弱的问题,提出了一种随机采样子空间保局投影算法。该算法在对训练样本的主元子空间进行随机采样的基础上,利用保局投影得到了多个既有差异且又互补的保局投影子空间;测试样本被分别投影到这些保局投影子空间上,然后利用最近邻分类器进行分类识别,最后根据多数投票原则融合多个子空间上的分类结果来确定样本所属类别。在FERET人脸图像子库上的实验表明,随机采样子空间保局投影算法有效地融合了各LPP投影空间的互补信息,可以显著地提高人脸识别的精度。 相似文献
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