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991.
基于小波变换的并行医学图像融合方法有良好的效果且能进行快速实时融合。在介绍双正交小波变换图像融合方法的基础上分析了该方法的时间复杂度,提出了基于小波变换的多模图像融合的并行算法,并在配置了并行机群环境下实现了单幅和序列医学图像的并行融合,针对不同大小结果图像和不同机群规模进行测试,对并行效率的分析证实了该并行融合方法具有较好的并行性能和可扩展性。 相似文献
992.
993.
基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别 总被引:1,自引:1,他引:1
当前多数图像序列的人脸表情识别方法仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面地反映脸部情感信息.提出一种基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别方法.采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征.对待测图像序列中的每个表情特征区域采用离散隐马尔可夫模型得出6种表情概率;然后根据在训练阶段得到的每个表情特征区域对每种表情的贡献权值进行加权融合,并选择融合后的表情概率最大者作为识别结果.实验结果表明,该方法综合了表情的纹理与形状变化,能够得到很好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的表情识别. 相似文献
994.
基于小波变换和改进的奇异值分解的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
使用基于肤色的检测方法分割出人脸并进行归一化,利用小波变换压缩降维以减少计算量。针对原有奇异值分解的不足,将图像矩阵进行投影,并将整体与三组局部图片的奇异值结合进行改进,利用BP神经网络进行分类识别,进行人脸识别仿真实验。结果表明,所提出的基于小波变换和改进的奇异值分解特征提取方法是一种实用、可行的方法。 相似文献
995.
996.
997.
利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别 总被引:6,自引:0,他引:6
以分形维数和多重分形的概念为基础,通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数,形成了纹理特征集的第一部分;然后对声纳图像采用树式结构小波变换,将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征,并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理,构成了纹理特征集的第二部分;最后将这两部分组合,对不同信噪比的声纳图像进行分类识别.识别结果表明,文中方法的识别率可达到90%以上. 相似文献
998.
在3维场景重构、运动估计、机器视觉等领域,不仅希望能检测出图像中的角点,而且还希望获得角点附近更多的信息,即能对角点进行进一步分类。为了能对图像中检测出的角点进行分类,提出了一种基于有向面积的角点分类方法,该方法首先采用基于协方差矩阵特征向量的小波变换角点检测原理检测出图像边缘上的角点;然后根据角点两侧的边缘信息定义了6种类型的角点;最后通过计算角点附近边缘上顺序排列的3个有向面积,实现对角点的分类。实验表明,基于有向面积的角点分类,具有较高的准确性。 相似文献
999.
基于小波域扩谱的无损数据隐藏 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于小波域扩谱的无损数据隐藏方法。该方法根据扩谱原理把数据嵌入到图象整数小波变换后的高频子带系数中;通过嵌入伪信息的方式,解决了在提取信息时无法判断在哪些系数上嵌入了水印信息的问题;另外,为防止小波反变换时图象灰度溢出问题,使用了直方图调整技术。实验结果表明,该方法能嵌入大容量的数据信息,同时保持很好的视觉效果,在图象认证及伪装通讯等领域具有广泛用途。 相似文献
1000.
基于小波包变换的纹理图像检索 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种利用小波包变换分解图像,提取纹理特征进行图像检索的新方法。该方法利用小波包函数的特性,对多分辨分析没有细分的高频部分进行分解,从而形成能够精确表征图像的特征矢量。匹配算法则使用比值相似度。实验结果表明,该方法计算简单、有效、检索效果较好。 相似文献