优化的AdaBoost回归图像超分辨方法

实例回归是一种简单但有效的超分辨重建方法。然而,简单线性回归器不仅不能很好地表征低分辨与高分辨图像之间复杂的非线性关系,同时,在字典和回归器规模较大的情况下,存在内存占用过高的现象,限制了该类方法在内存受限情况下的适用性。针对这些问题,提出了一种自适应特征增强的实例回归超分辨率重建优化方法。该方法利用[K]-SVD字典学习算法从训练集中学习一个稀疏字典作为锚点;利用锚点邻域回归通过[T]次自适应增强算法得到一组强回归器;将得到强回归器进行优化编码,得到一组回归基和其相应的编码系数用于超分辨重建。为验证提出算法的有效性,分别与其他主流方法在四个公共标准数据集上进行超分辨对比实验。实验结果表明,提出的方法在客观质量和视觉质量评价两个方面上均取得了较好的重建质量,具有较好的重建性能和较低的内存占用。     

一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写数字识别新方法

提出了一种多特征组合与多神经网络分类器集成的手写体数字字符识别方法。新方法对结构简单、书写规范的数字字符使用高效的结构分类器实现快速分类;对结构分类器不能准确分类的字符,首先通过提取多个特征,构造不同结构和类型的多个神经网络分类器,然后对多个分类器的识别结果,通过多专家集成方案对手写数字进行最终判决。实验结果表明,提出的方法能有效降低识别错误率,提高识别系统的可靠性。     

超分辨图像质量评价综述

全面综述了超分辨图像质量评价的研究进展。超分辨图像质量评价是以人眼的主观质量评价结果为依据,利用算法模型对重建的超分辨图像进行评价。该评价方法对超分辨重建算法的优化和模型参数的选择具有重要的指导意义。首先对超分辨图像的主观评价方法进行阐述;其次对现有超分辨图像客观评价方法按照全参考型、部分参考型和无参考型进行了分类阐述,特别详细介绍了几种具有代表性的无参考质量评价的主要思想;接着从定量和定性两方面分别介绍了评价超分辨图像质量评价方法有效性的指标,并对评价算法的主要实验方法进行了简要阐述;最后对超分辨图像质量评价方法未来的发展趋势进行了展望。     

基于可控高斯核的色织物疵点检测方法

针对复杂色织物背景与疵点对比度不明显而导致疵点难以检测的问题,提出了一种基于局部可控高斯核的织物疵点检测方法。该方法将输入的RGB色织物图像转换到CIEL*a*b颜色空间,分别在L、A和B颜色通道下,提取各个通道下的图像梯度特征进行奇异值分解,以构造具有结构自适应的调制因子。利用获得的调制因子调制高斯核函数的形状和大小,提取每个像素局部邻域内的可控高斯核特征构成特征矩阵,以表征色织物图像的局部结构。利用矩阵余弦相似性度量核特征矩阵之间的相似性,建立织物疵点的映射图。实验结果表明,提出的疵点检测方法能有效表征色织物的奇异性结构,相比于其他方法,该方法对不同纹理类型的色织物疵点具有较好的检测性能。     

基于联合稀疏变换学习的工件去噪方法研究

针对视觉测量中给光好坏会直接影响工件检测精度和效率的问题,提出了一种基于联合稀疏变换学习对不同光源下工件图像去噪的方法。该方法首先从噪声图像中提取噪声图像块,通过稀疏编码和稀疏变换更新交替运算对噪声图像块进行内部聚类变换学习;然后计算每个噪声图像块中聚类信号的稀疏水平,并选择最小稀疏水平作为该去噪块的稀疏水平;最后对去噪块进行聚类并用最后一次迭代去噪块的均值估计去噪图像。实验结果表明,提出的方法对不同光源下工件图像的去噪效果和计算速度均优于其他算法,具有较好的去噪性能。     

基于一种新的组合特征的脱机手写数字识别

本文提出了一种新的组合特征.通过时方向线素特征、轮廓特征和有效行特征进行有效组合形成一组新的组合特征.该新的组合特征无需对样本进行细化等操作,减少了前期的预处理工作量,也减少了因细化变形而引起的误识,用BP人工神经网络作为分类器,实验表明效果良好.     

基于连通域的字符孔洞提取算法及其实现

提出了基于等价类行程的连通域算法,通过计算字符图像背景区域连通域提取手写字符图像的孔洞特征。为将相关行程合并成连通域,构造一个等价类数组记录和传递相关行程间的连通关系。手写数字字符图像的实验结果表明,本文算法能准确有效地提取手写数字字符孔洞特征,可用于字符分类识别。     

基于机器学习的遥感图像超分辨综述

综述了基于机器学习的遥感图像超分辨重建技术的研究和发展。基于机器学习的遥感图像超分辨率重建技术通过学习低分辨图像与高分辨图像之间映射的关系,提升遥感图像的空间分辨率,从而有助于遥感图像的视觉分析。根据数据表达方法的不同将基于机器学习的遥感图像超分辨方法分为两类,包括基于字典学习的方法和基于深度学习的方法;简述了各类方法针对的问题,分析其设计思路和实现原理;对各类方法的优缺点和性能指标进行了对比分析;总结了遥感图像超分辨面临的问题和难点,并对未来发展的趋势进行了展望。     

基于典型相关分析特征融合的行人再识别方法

传统的行人再识别方法通常使用手工设计的视觉 特征来描述行人图像。然而,仅用单 个类型的视觉特征很难全面表征行人图像信息,导致识别性能达不到满意效果。提出一种利 用典型相关分析对不同类型特征融合的行人再识别方法。该方法首先分别对两种不同类型的 行人视觉特征进行典型相关分析,以获得两组不同特征之间的最大相关子空间。然后,分别 使用连接融合和相加融合两种策略对两种变换后的特征进行融合,使用融合后的特征用于行 人再识别。实验结果表明,相比单个类型的行人图像特征和简单的多特征连接方法,提出的 特征融合方法在保持特征维度较低的同时,能获得更好的识别率。     

基于WEB服务的框架结构分析

基于XMLWeb服务提供了异构平台无缝衔接技术 ,更广泛的软件复用 ,普遍的通信能力 ,快捷的发行方式 ,因而成为软件开发中的最热门技术之一 ,发展前景也相当广阔。作者从客户和服务对象的角度深入地分析了Web服务的框架构成 ,并从客户端编程访问Web服务来说明它的实现技术 ,着重阐明了基于SOAP协议访问服务对象的实现技术和机制