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1.
本文提出了一种新的红外图像超分辨率算法。算法将同场景的低分辨率红外图像和高分辨率可见光图像信息有机集合起来,得到一种基于多传感器的红外图像超分辨率正则化模型。本文将各向异性张量获取的高分辨率可见光图像信息与低分辨率红外图像做像素相关性分类,然后将分类后得到的相关边缘对二阶总广义变分模型加权,最终采用一阶主-对偶优化算法求得最优解。实验表明该算法可获得质量较高的高分辨率红外图像,并且有效抑制无关信息的干扰,在主观视觉效果和客观评价指标方面均优于其他算法。 相似文献
2.
提出了一种基于自组织映射神经网络的图像检索算法,通过有效地融合图像的颜色特征和纹理特征从图像库中查找与示例图像相似的图像.对于颜色特征,本算法将图像中各像素的R,G,B颜色作为输入值,对颜色相似的像素进行聚类,并将聚类结果映射成二维映射图.二维映射图中每个阶的像素数目作为特征l;每阶中像素的平均坐标作为特征2.为了增强对图像的描述能力,利用Jhanwar等人提出共现矩阵作为改进的纹理特征,该特征作为特征3.相比已有方法,本文算法获得了更好的图像检索性能. 相似文献
3.
由于人脸姿态、光照和表情等各方面的显著差别,使人脸识别成为非常具有挑战性的模式识别问题.主成分分析是模式识别技术中经典的特征抽取和降维技术之一.使用二维主成分分析方法(2D PCA)实现了人脸识别,传统的主成分分析方法(PCA)把图像矩阵转换成列向量进行处理,从而丢失了一部分特征信息,并且使协方差矩阵的维数很高、计算量很大;2D PCA直接在图像矩阵上进行处理,充分利用了样本类别的差异,大大减少了计算量.在ORL人脸库上利用2D PCA方法进行实验,实验结果表明2D PCA优于PCA. 相似文献
4.
本文提出了一种基于二维随机映射和模块化方法的人脸识别算法。该算法将面部图像划分为子图像,并将二维随机映射应用于每个子图像。在应对姿势,照明方向和面部表情的变化的同时,利用二维随机映射的优点,显著降低了计算复杂度的同时能够以较少的存储器和较短的计算时间来保留最多的特征信息。实验表明,该方法比传统方法表现更好。 相似文献
5.
基于点特征的目标定位应用中,由于噪声、复杂背景和重复结构,使得目标定位存在一定难度。利用多尺度特征点,提出了一种基于松弛与投票的目标定位算法,能够同时维持目标的局部信息和结构信息。该算法首先将特征点的描述子信息融入到松弛算法求取对应点,然后计算目标在场景中的位置、旋转角度和尺度变化,构成一个投票空间,最后将投票空间中最密集的点作为定位结果。该算法能够定位尺度、旋转、遮挡和视点变化的目标。真实图像的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性。 相似文献
6.
边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,即提取被选定物体区域的外边轮廓.本文主要介绍了一种新的二值图像边缘提取算法.通过分析区域边缘像素的特征,归纳出边缘提取条件,该算法逐行扫描像素区域,并分析该像素区域特征可以无损失地提取出所有边缘像素点. 相似文献
7.
提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
8.
目前,图像融合算法大多利用源图像信息进行融合,融合模型的建立和融合参数的配置主要依赖于经验,存在随意性。提出了一种基于粒子群优化的图像边缘融合算法：首先对源图像进行多尺度边缘检测;然后利用边缘相关性作为目标函数,采用粒子群算法优化搜索融合参数;最后利用融合后的多尺度边缘重构出融合图像。该算法克服了融合模型对经验的依赖性,使得源图像边缘信息最大量地保留在融合图像中。仿真结果表明,使用该算法得到的融合图像能够有效包含源图像信息。 相似文献
9.
二维混沌映射通过对图像的拉伸和折叠处理,实现图像的混沌加密。对二维混沌映射图像加密算法进行分析,提出了一种改进算法,该算法利用混沌系统产生的二值序列作为密钥,把原长方形图像增补成正方形图像;然后利用二维混沌映射加密算法对该正方形图像进行加密。通过改进使该算法适合于长方形图像的加密。仿真试验验证了改进算法的安全性。 相似文献
10.
针对Pal和King提出的模糊边缘检测算法需要多次试探取定渡越点值的缺陷,提出了一种改进的图像模糊边缘检测算法。根据计算贫富差距的原理来确定图像的渡越点值,之后利用模糊隶属函数将原图像映射到一个模糊特征平面;通过增强处理算子来扩大区域之间的差异,加强目标和背景之间的对比度;在对模糊矩阵进行逆变换图像后根据一定的判别准则提取图像的边缘。多幅图像的实验结果表明,该算法检测的边缘效果质量很高,且具有自适应性。 相似文献
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