为了充分利用彩色信息而又不使算法过于复杂,提出了一种对彩色人脸图像进行识别的新方法,首先基于HSV空间提取S、V分量,然后分别采用频谱脸与FLD对其进行特征提取,再以两分量的融合特征作为分类依据进行识
一种用于噪声图像边缘提取的算法首先对噪声图像进行小尺度高斯滤波,使用新型边缘检测算子获取引导信息(边缘检测算子在定位精度、抑制噪声和虚假边缘方面具有很好的性能),然后对各搜索轨迹进行分段自增强,最后根
利用小波域Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的特点,提出一种基于小波域自适应Wiener滤波和空间域自适应Wiener滤波的组合滤波方法。该方法首先在小波域进行自适应Wiener滤波,对恢
直方图均衡是一种简单有效的红外图像增强技术,但存在着细节信息损失较大的缺陷。为改进这一缺陷,使直方图均衡在增强图像对比度的同时不损失灰度级别,并能增强图像细节特征,提出一种基于区域的multi-HE红
自学习语义网络是目前实现图像高级语义的有效方法。针对现有方法存在的不足,提出了一种用于图像检索的新型语义网络构建方法,此方法将低层特征、相关反馈和语义网络这三项技术结合来支持图像检索。实验证明该方法可
半调图像类型的先验知识对于逆半调处理有着十分重要的意义。为了对半调图像进行类型识别,利用不同半调图像表现出的纹理差异设计了一种半调图像类型识别方法。其中主要选取了基于灰度—梯度共生矩阵的大梯度和小梯度
图像超分辨率恢复技术是通过一系列低分辨率变形图像来估计一幅或多幅高分辨率非变形图像,同时, 它还可以消除由于探测器尺寸和光学器件的限制而产生的附加噪声和模糊,这是图像融合领域的一个重要分支。首先将高分
本文算法首先以小波能量为特征,采用快速模糊聚类算法(FCM)将图像粗分割为3类,结合原图信息从中判断并选择水域区 域,然后计算水域区域对应于原图的平均梯度,以此作为特征,自适应地确定梯度阈值,从而实现
一种基于图像边缘归一化相关度的图像配准方法,柏连发,张丽琴,针对红外和可见光图像的配准问题,提出了一种基于图像边缘归一化相关度的图像配准方法。首先选用Canny算子分别对红外和可见光图像�
提出了一种基于目标区域的融合方法。将原图像分为目标区域和背景区域,在利用à trous小波算法分解图像的基础上,分别对目标区域、背景区域以及两区域间的边界部分进行不同的融合处理得到融合后小波系数,最后