一种基于图像表观的鲁棒姿态估计方法

提出一种利用图像的表观特征进行头部姿态估计的方法.该方法首先使用了一维Gabor 滤波器对头部图像进行特征提取,然后对提取得到的一维Gabor 特征进一步使用了基于核函数的局部费舍尔判别分析方法增强特征的判别能力.与传统二维Gabor 特征相比,一维Gabor 特征除了在计算速度和存储空间上具有明显的优势以外,更与姿态紧密相关.而基于核函数的局部费舍尔判别分析方法,能够解决姿态问题中存在的非线性问题和多模态问题.大量的实验结果表明,该算法对于姿态估计问题是有效的.特别需要指出的是,该算法具有良好的推广能力     

基于中心与邻域系数均值关系的盲水印算法

为了能够更好的满足水印的鲁棒性和不可见性,提出了一种基于关系的DWT域盲水印算法,首先对原始图像进行二级小波变换,在小波系数的中频子带中,根据比较中心系数与邻域系数均值关系的方法来嵌入水印,水印嵌入前进行了最优置乩处理,使得修改的中频系数最少,从而保证了较好的不可见性.在水印的提取过程中无需参考原始图像,实现了全盲检测.通过对嵌入水印的图像进行加入噪声、滤波、压缩以及裁剪等大量图像处理实验,均能正确检测出水印,结果表明算法具有很好的感知效果以及较强的鲁棒性,可用于数字图像的版权保护.     

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率.     

提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法.利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别.通过Matlab编程实验,在Yale B人脸库中达到了较高的识别率.     

基于Haar小波变换高频特征的图像质量评价算法

在分析人类视觉系统(HVS)特性的基础上,提出一种基于Haar小波变换高频特征的图像质量评价算法(CSSIM)。此方法首先将图像进行小波变换得到不同方向和不同频率的4个频带划分,在3个高频频带比较边缘结构信息上根据人类视觉系统特性,赋予3个频带比较结果相应视觉权重值,最终得到归一化的图像质量评价指标CSSIM。通过非线性回归拟合分析,证明了提出的算法(CSSIM)相对图像结构相似度评价算法(MSSIM)及其改进算法(MGSSIM)更符合人类的主观视觉感受。     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

实时图像增强算法改进及FPGA实现

针对复杂背景的多目标图像,提出了一种基于直方图的实时自适应图像增强方法.该方法根据自适应直方图窗口选择高低阈值,通过灰度线性变换及灰度级等间距密度均衡进行图像增强.利用该算法增强图像视频时,采用FPGA,通过并行处理结构及流水线技术,可实时处理每秒50帧780×582×12bits的可见光图像.在处理视频的过程中,由前一帧图像的直方图信息,来增强后一帧图像.理论分析和实验结果均表明,该算法克服了直方图均衡及平台直方图均衡增强图像引起的灰度断层现象,有效地增强了图像的对比度,提高了图像质量.     

基于方向导数的多光谱图像快速融合新算法

针对提升小波变换的特点,研究图像融合规则,提出了一种新的基于方向导数的多分辨多光谱图像快速融合算法。首先,利用提升小波变换得到待融合源图像的多分辨分析;然后以小波域方向导数为判据,在图像的多分辨分析的相应各级上进行融合,得到融合图像的多分辨分析;最后,利用提升小波反变换重构融合图像。使用多光谱图像对算法进行验证并与方向对比度算法进行对比,结果表明,融合图像完好的融合了源图像的信息,且算法运算时间短。     

转子系统早期碰摩故障特征提取方法研究

航空发动机转子系统是发动机的核心部件,针对发动机转子系统早期碰摩故障难以检测的特点,通过对碰摩机理分析及早期故障特征的研究,提出了基于小波变换对原始信号降噪和虚拟仪器对转子系统振动数据采集相结合的方法,对转子系统早期碰摩故障特征进行提取,并在转子试验台上进行了实验验证。结果表明,采用LabVIEW程序采集转子系统振动数据并存储,然后应用小波变换进行数据分析和处理,能够对转子早期碰摩故障特征进行有效地提取。     

图像边缘检测在DM642上的应用研究

采用TMS320DM642EVM作为数字图像处理硬件平台,利用CCS开发环境来构建程序并对其进行优化;通过对改进后的Log算子和小波多尺度方法提取到的边缘图像进行数据融合,得到一幅新的边缘图像。实验结果表明,该方法提高了边缘检测的运算速度,满足了实时性要求;并能有效地抑制噪声的影响,保留了图像边缘细节。