针对图像去噪时单一变换方法的不足,提出了一种新的基于Contourlet变换和小波变换的多变换分级图像降噪算法。根据Wavelet变换和Contourlet变换系数对图像中不同频带信号的稀疏表示特点,
针对存在的频谱混叠及图像细节信息丢失问题, 研究已有基于多尺度分解的多分辨率图像融合方法, 提出采用具有移不变性的非子采样轮廓变换对图像进行多尺度、多方向分解, 更完整地表征图像的几何结构, 同时对滤
针对目前数字水印算法对一些去同步攻击和复合性的几何攻击难以应对问题,提出一种基于Harris-Laplacian的特征点均衡化鲁棒数字水印方法。通过改变Harris-Laplace方法中Harris角
针对常规的DCT域数字水印算法自适应性差的缺陷,提出一种基于DCT(离散余弦变换)域加密和自适应相结合的数字水印算法。该算法在水印嵌入前先对水印进行Arnold变换,这样做一方面降低了水印数据间的相关
基于离散小波变换和图像融合的彩色图像数字水印算法,周祖德,袁栋,提出了一种新的彩色图像数字水印算法。该算法用离散小波变换,将水印图像分别嵌入到原始图像的R、G、B三个色度通道图像的相应小波
针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用
基础矩阵的计算是计算机视觉领域中一个非常重要的问题。针对如何去除异常数据、提高基础矩阵的估计精度,本文提出了基于分块的基础矩阵的鲁棒估计算法
为提高谱聚类算法的鲁棒性,基于稀疏编码在图的构造中提出一种改进L1稀疏表示图模型。将每个样本表示为数据集中其他样本的稀疏线性组合,稀疏图的构造变为一个优化问题。所构造的稀疏图对数据噪声有很好的鲁棒性,
针对当前基于稀疏分类的目标跟踪算法跟踪精度较低等问题,结合判别分析思想,提出改进型稀疏跟踪算法。采用基于在线学习的标准对冲算法估算目标的位置以及面积,并详细介绍了标准对冲算法原理。对于在跟踪过程中目标
为减弱离群点对数据处理的影响, 提出了一种鲁棒的加权核主成分分析算法。利用核函数将样本投影到核空间, 在核空间构建一个样本加权重建误差最小模型, 最大限度地提取数据中的非线性信息并降低离群点样本的干扰