湖南省教育厅科研基金(07C083)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 相关作者：李峰雷浩鹏蔡碧野向军汪卫星更多>>
- 相关机构：长沙理工大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金湖南省高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于BEMD和PCA的数字图像压缩被引量：6
- 2011年
- 二维经验模式分解(BEMD)方法是一种不依懒于基函数的数据驱动的自适应方法,主成分分析(PCA)算法具有去相关性好、压缩比高等特点。因此尝试运用BEMD算法对图像进行分解,利用PCA算法对分解后的子图像进行压缩。通过Matlab仿真,证明了该方法的有效性和优越性,且基本实现了高压缩比下达到高信噪比的目的。
- 蔡碧野向军
- 关键词：二维经验模式分解主成分分析峰值信噪比数字图像压缩
- 一种新型的基于神经网络的图像检索算法被引量：2
- 2010年
- 分析传统基于多特征的图像检索算法,针对于传统算法核心仅放在如何更多的提取图像的底层特征,却忽视了如何组织这些特征,提出一种改进的基于神经网络的图像检索算法。即在深入提取图像颜色以及形状特征的同时,将图像检索中特征权值调整问题转化为最优化问题,进一步利用神经网络求取权重的最优解,使检索效果达到最优。仿真实验表明,该算法能够准确和高效地查找出所需的图像,具有很强的鲁棒性和检索能力。
- 汪卫星李峰殷苌茗
- 关键词：图像检索特征提取神经网络
- 一种新颖的虹膜图像噪声检测方法
- 2009年
- 为提高虹膜识别的正确率,针对虹膜图像中存在着眼睫毛和眼睑这两类较难检测的遮挡噪声,在分析现有检测虹膜噪声算法的优缺点后,提出了一套新颖的虹膜图像噪声检测方法:基于Gabor滤波变换的灰度均值法检测睫毛和利用最小二乘法检测眼睑。实验表明,该算法能有效地检测两种遮挡噪声,准确率分别达到95.10%和96.51%,且等错率(EER)指标与已有算法相比最优,提高了虹膜识别系统的整体性能。
- 雷浩鹏李峰
- 关键词：噪声检测GABOR滤波器最小二乘法
- 基于多小波—非采样Contourlet变换的自适应阈值图像去噪方法被引量：6
- 2010年
- 为抑制Contourlet变换的非平移不变性和冗余性给图像去噪所带来的图像失真等缺陷,提出一种新的基于多小波—非采样Contourlet变换和基于BayesShrink的自适应阈值去噪算法:首先利用多小波对图像进行多尺度分解并结合非下采样方向滤波器组进行方向分解,接着根据分解所得到的各方向子带的关系,改进了BayesShrink自适应阈值取值方法,对图像进行去噪处理。实验结果表明:该算法去噪后图像的信噪比(SNR)与已有算法相比,有了明显的提高,有效地抑制了原Contourlet变换所造成的伪Gibbs现象,更好地保留了图像的细节信息。
- 雷浩鹏李峰
- 关键词：图像去噪自适应阈值BAYES
