国家教育部博士点基金(20110201110012)
- 作品数：5 被引量：24H指数：2
- 相关作者：齐春陈晓璇李玉花张建飞樊强更多>>
- 相关机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 低分辨率几何矩尺度不变量的波动分析被引量：2
- 2015年
- 几何矩函数不变量的计算过程中,由于数字图像的离散化,图像本身尺度的缩放会带来计算误差,从而引起尺度不变量值的波动。通过分析较低分辨率下几何矩尺度不变量值的不规则波动,推断计算过程中常常会发生误差扩大现象,即离散化带来的较小误差被不合理地放大。从理论上分析了误差扩大现象产生的原因,并给出了具体的误差计算公式。结合几何矩函数的实际数据可知,在较低分辨率下,误差扩大将会引起不变量数值的大幅度波动,严重干扰其不变性;而高分辨率下,这种现象很不明显。之后,针对产生误差扩大的原因给出了一种几何绝对矩及其尺度不变量的定义,可以有效地克服误差扩大现象。对比的实验结果也表明,相对于传统的Hu不变矩,几何绝对矩不变量在低分辨率下可以保持更好的不变性。
- 张建飞齐春
- 关键词：几何矩低分辨率
- 利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法被引量：4
- 2012年
- 针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.
- 李玉花齐春
- 关键词：人脸图像超分辨率
- 一种鲁棒的稀疏信号重构算法被引量：1
- 2015年
- 针对稀疏信号重构性能不稳定的问题,结合半阈值迭代算法,提出了一种鲁棒的稀疏信号重构算法。该算法首先对随机信号采用半阈值迭代算法进行重构,以获得初步的重构信号,然后改变迭代初值和参数初值进行新的迭代计算,同时增加一个新的循环终止条件,在保证算法稳定性与收敛速度的同时,使迭代结果跳出相对误差较大的局部极小点而收敛于误差较小的点成为可能,提高了重构信号的成功率。对该算法进行了信号重构和图像重构2个方面的实验,结果表明,与半阈值算法及相关算法比较,无论是对高斯信号、符号信号还是自然图像信号,该算法重构信号的成功率都有明显提高,较半阈值算法平均提高了约30%-40%,表现出较强的鲁棒性。
- 郝雯洁齐春
- 关键词：稀疏信号鲁棒局部极小点
- 基于全局和局部短期稀疏表示的显著性检测被引量：2
- 2014年
- 显著性检测是计算机视觉研究的一个重要问题。提出了一种由底向上的基于稀疏表示的显著性检测新算法。一般显著性检测主要包含两个部分,即图像特征提取和显著性度量。对于一幅给定的图像,首先利用独立成分分析(ICA)方法提取图像特征,然后用一个局部和全局模型对图像进行显著性度量。其中,利用一种低秩表示方法提取全局显著性,以及利用一种稀疏编码方法提取局部显著性。最后融合局部和全局显著图得到最终的显著图。在一个人眼关注数据库上与目前几种流行的方法进行了对比实验,实验结果显示所提出的方法能够得到更高的视觉关注预测准确率。
- 樊强齐春
- 关键词：显著性检测
- 基于低秩矩阵恢复和联合学习的图像超分辨率重建被引量：15
- 2014年
- 文中提出一种新的基于低秩矩阵恢复和联合学习的单帧图像超分辨率重建方法.首先根据相似性将训练样本块分成若干个子集合,使用低秩矩阵恢复方法学习每个子集合的潜在结构.然后使用联合学习方法同时训练出两个投影矩阵,将原始高、低分辨率图像块特征的低秩分量映射到一个统一空间中,最后在该统一空间中完成基于邻域嵌入的图像超分辨率重建.实验结果显示文中方法在数量指标和视觉效果上都优于目前几种典型的图像超分辨率重建方法.
- 陈晓璇齐春
