浙江省自然科学基金(Y1111061)
- 作品数：10 被引量：36H指数：3
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- 采用UTPLBP的纹理图像分割被引量：2
- 2013年
- 局部二元模式(LBP)是一种有效的图像局部纹理描述算子,由于其具有良好的旋转不变性而被广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。本文着重分析LBP纹理特征的相关特性,并在其基础上进行适当改进,提出均匀三模块局部二元模式(UTPLBP)及其二次统计量纹理特征,探索其在图像分割应用中的可行性。实验结果表明,针对Brodatz纹理合成图像,利用UTPLBP算子提取待分割图像的纹理特征,在SVM分类器下进行图像分割,UTPLBP纹理算子能够很好的描述图像的纹理信息,其二次统计量纹理特征鲁棒性强并能对不同纹理图像进行正确区分。相比传统法,本文方法正确率均在93%以上。
- 范亚会符冉迪金炜尹曹谦
- 关键词：纹理图像分割
- 采用零树结构分类小波系数的红外图像降噪被引量：6
- 2012年
- 红外图像易受噪声污染,为了改善红外图像的质量,提出了一种基于零树结构分类小波系数的红外图像降噪算法。该算法利用小波零树结构表达尺度间的相关性,通过空间自适应阈值将小波系数进行分类,并根据不同类系数的统计特性采用不同的先验分布模型,在贝叶斯框架下实现降噪。实验结果表明,本文算法在峰值信噪比(PSNR)指标上优于传统算法;从视觉效果来看,该算法在有效去除图像噪声的同时能较好地保持空间细节,可以满足当前红外图像降噪的需求。
- 金炜周亚训符冉迪尹曹谦
- 关键词：红外图像小波系数降噪
- 一种抗混叠移不变的Contourlet变换被引量：1
- 2012年
- 基于传统Contourlet变换及已有相关改进方法存在频谱混叠或移变性的缺点,其处理后的图像会出现伪吉布斯现象,严重影响了图像的质量,因此提出一种既抗混叠又有平移不变性的Contourlet变换新方法来克服这两个缺点.新方法是一种结合了抗混叠塔式滤波器组和非下采样方向滤波器组的方法.通过比较新方法和相关Contourlet变换方法的非线性逼近性能和降噪效果,表明新方法更能稀疏地表示图像,且在降噪性能上有较大的提高;它不仅有效地克服了因频谱混叠和移变性所带来的"刮痕"现象,而且能更好地保护图像的边缘和纹理细节信息.
- 黄小霞符冉迪石大维范亚会
- 关键词：CONTOURLET变换频谱混叠平移不变性
- 联合块匹配与稀疏表示的卫星云图修复被引量：16
- 2014年
- 针对卫星云图在接收及传输过程中受噪声、大气湍流、太阳风暴及卫星轨道漂移等影响造成的云图数据破损,提出了一种联合块匹配与稀疏表示的卫星云图修复方法。首先,根据破损区域的优先权值确定待修复像素,对该像素的邻域进行分块处理。然后,利用待修复块与各匹配块之间的结构相似度,建立相应的冗余字典;通过求解稀疏表示问题修复该破损区域。最后,沿着等照度线不断更新优先权值,实现整幅图像的修复。实验结果表明,提出的方法不仅能避免传统偏微分方程(PDE)修复法所导致的结构丢失,也能很好地改善基于纹理填充修复方法所导致的修复不足及块效应现象。测试结果显示:在云图存在局部区域缺失时,修复后云图的峰值信噪比(PSNR)比匹配追踪法及总变分法的修复结果平均提高了8.50dB和0.28dB,而且在纹理细节及边缘区域具有更好的视觉效果。
- 金炜王文龙符冉迪田文哲尹曹谦
- 关键词：卫星云图图像修复块匹配
- 基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法
- 2014年
- 为更好地解决前景和背景相似程度较大或目标运动较为复杂的问题,提出了基于改进的Heaviside核函数新的目标模型追踪算法.在初始帧中,使用改进的Heaviside核函数来表示目标区域,然后分别计算目标区域前景和背景元素的颜色纹理直方图特征分布,并通过前景和背景特征分布差异建立新的目标模型,它可更好地代表目标.对于候选模型,结合传统Epanechnikov核对目标模型建模,通过Bhattacharyya系数进行迭代搜索,最终收敛的位置即为下一帧的目标中心.实验结果表明:提出的算法和传统的Mean-shift算法和基于颜色纹理直方图的Mean-shift算法相比较精确度高、速度快、鲁棒性强.
- 吴盈陈恳
- 采用均匀局部二元模式及稀疏表示的掌纹识别被引量：3
- 2014年
- 针对传统掌纹识别方法易受噪声干扰,且旋转鲁棒性差的问题,提出一种采用均匀局部二元模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP)及稀疏表示的掌纹识别方法。该方法利用善于表达图像纹理特征,且具有良好旋转不变性和抗干扰性的ULBP提取掌纹图像特征;同时考虑到直接对整幅图像进行ULBP处理会丢失局部纹理,采用先对各图像进行分块,再对各块分别进行ULBP处理的特征提取方案。在分类算法的设计上,本文利用掌纹图像库中训练样本的ULBP特征构造过完备字典,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现测试样本的稀疏分解,并提出一种基于统计残差平均的稀疏表示分类方法,实现了测试掌纹图像的分类识别。实验结果表明,本文方法不仅具有良好的旋转及噪声鲁棒性,而且总体识别率明显优于基于PCA及2DPCA的传统稀疏表示分类方法,对于包含5 000031 0人的掌纹数据库,识别率分别提高了8.8%和6.8%。
- 王文龙金炜谢芸倪旭艳
- 关键词：掌纹识别鲁棒性
- Tetrolet域卫星云图分块压缩感知(英文)
- 2014年
- 针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文提出了一种基于Tetrolet变换的卫星云图分块压缩感知方法。该方法将Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,以刻画卫星云图细节丰富,纹理复杂的特性,而且将分块压缩感知与平滑投影Landweber迭代方法结合用于云图重构,以提高计算效率。同时,为了进一步提高重构云图的质量,本文对云图的稀疏表示提出了另一种改进方案,首先对原始云图进行拉普拉斯金字塔分解,将得到的低频分量和高频分量分别进行分块及采样,并对低频及高频分量分别进行离散小波变换(DWT)及Tetrolet变换以实现稀疏表示,此不仅可以发挥不同稀疏变换各自的优点,而且充分利用了Tetrolet变换在表示云图方向纹理和边缘等重要信息方面的优势。实验结果表明,在相同采样率下,本文方法的重构结果明显优于直接用Tetrolet,DWT,Contourlet和DCT变换对卫星云图进行稀疏表示的重构结果。
- 何艳金炜刘箴符冉迪尹曹谦
- 关键词：卫星云图
- 融合2D-PCA及稀疏表示的掌纹识别方法被引量：5
- 2012年
- 提出一种基于稀疏表示的掌纹识别方法,该方法借鉴二维主成分分析(PCA)良好的数据压缩属性和较快的特征提取速度,生成掌纹特征图像。二维PCA不仅克服了一维PCA数据维数过大不易计算的缺点,而且保留了原始图像的数据结构,提取的特征能更好的代表原始图像。为了便于稀疏表达,对提取的掌纹特征图像利用一维主成分分析进行二次特征提取,得到训练样本。虽然此处使用了一维PCA,但是由于这是二次特征提取,提取的特征还是保留了原始图像的数据结构,相比单纯的一维PCA,提高了识别率。利用训练样本构造出冗余字典,并采用稀疏表示理论将测试样本表示为字典原子的线性组合,然后根据表示系数的稀疏性与稀疏集中度实现分类识别。由于该方法利用了表达系数的稀疏性,因此减小了算法的时间和空间复杂度。实验表明,针对香港理工大学的MSpalmprints Database,本文方法的识别率较传统方法有明显提高。
- 王雷金炜刘箴何艳李纲
- 关键词：二维主成分分析掌纹识别
- 基于耦合过完备字典的红外云图超分辨率方法被引量：3
- 2014年
- 针对红外云图分辨率低的问题,提出一种基于耦合过完备字典的超分辨率方法。在分析红外云图成像退化模型的基础上,建立了采用稀疏表示理论的超分辨率重构框架,首先随机抽取大量高、低分辨率云图的图像块,组成训练样本,经过字典学习获取针对高、低分辨率云图块的两个字典Dh和Dl,为保证对应的高、低分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示,提出一种耦合字典学习算法,该算法改变了字典对的更新策略,通过在每一步迭代中交替优化Dh和Dl,得到耦合的过完备字典对;最后对输入的低分辨率红外云图,采用最优正交匹配追踪算法(Optimized Orthogonal Matching Pursuit Algorithm,OOMP),得到满足重构约束的高分辨率云图。实验结果表明,本文方法与其他方法相比,红外云图重构质量有较为明显的改善,而且比同类方法具有更高的计算效率。
- 石大维符冉迪金炜
- 关键词：红外云图超分辨率
- 采用冗余字典稀疏表达的红外与水汽云图融合被引量：2
- 2014年
- 卫星云图作为典型的多光谱遥感图像,因各个遥感器成像波段的差异,致使云图间既有一定的相关性,又存在一定的差异,故可认为云图包含2种特征:共性特征和个性特征.一种稀疏表示的云图融合方法,能够把多幅云图在一个过完备字典上进行稀疏表示,使用稀疏系数作为云图的特征,然后对不同图像的个性特征根据稀疏系数向量的1范数决定权重因子,融合云图可以由共性特征和融合后的个性特征联合表示.实验表明,该方法的融合云图无论在客观指标还是视觉效果上都优于传统方法,蕴藏了更为丰富的天气信息.
- 王雷金炜何艳
- 关键词：卫星云图冗余字典
