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针对基于局部时空特征与特征词袋模型相结合的算法中计算效率低、识别率不高的问题,提出了一种基于局部块模型与特征数据预处理结合的行为识别算法。该算法基于特征词袋模型,采用局部块模型提取特征,针对局部块模型算法中处理数据维度高,相关性强导致的识别率低的问题,将多变量的复杂问题简化为低维空间的简单问题,对其数据处理过程进行了改进,同时优化了局部块模型中的帧采样过程。与原算法相比计算效率与识别率都有较大提升,较其他同类算法也具有一定优势。两个通用视频库上的实验证明了算法的有效性。 相似文献
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为快速有效地解决单幅雾天图像降质这一问题,提出了一种改进的基于透射率边界限制的去雾算法。该算法基于雾天退化模型,针对雾天图像明亮区域去雾容易失真的情况,改进了边界限制条件,用于求解透射率,在进行透射率优化时采用了一种效果更佳的彩色图转灰度图算法。实验结果表明该改进算法有效可行,尤其在明亮区域也可以取得很自然的去雾效果,在效率上较其他算法也有较大提升。 相似文献
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针对JPEG的中低码率压缩图像即高压缩率图像存在较严重的块效应以及量化噪声,提出了一种对JPEG标准压缩图像进行优化的重建-采样方法.该方法对JPEG压缩图像采用三维块匹配算法(BM3D)进行去噪,去除图像中存在的块效应和量化噪声,进而提高超分辨率重建的映射准确性,再使用外部库对去噪后图像进行基于稀疏表示的超分辨率重建,补充一定的高频信息,最后对重建后的高分辨率图进行双三次下采样,得到与原始图像大小一致的图像作为最终优化图像.实验结果表明,该方法在中低码率情况下能够有效地提高JPEG压缩图像的质量,对高码率压缩图像也有一定效果. 相似文献
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