基于Kirsch算子人脸表情识别

为了解决局部二值模式识别率不高、特征向量维数大的问题,使用Kirsch边缘检测算子,根据像素水平、垂直及对角的3个方向响应进行编码,得到基于Kirsch算子的局部二值模式.该方法有效提取了面部表情特征,且维数低,适合在大型人脸库上运行.在JAFFE数据库上的实验结果表明,基于Kirsch算子的局部二值模式与局部二值模式、CBP、GDP及LDP相比,识别率和运行效率均有提高,是一种有效的特征描述算子.     

Kirsch算子的快速算法

利用经典图像边缘检测模板的算子在8个方向模板之间的内在联系,提出了一种新的快速Kirsch算法。实验证明采用快速Kirsch算法可将对图像处理的速度提高到采用经典Kirsch算法所达到的运算速度的三倍以上。     

基于关键子区域及特征提取的表情识别

针对传统表情识别系统不能充分提取关键子区域及有效特征的缺陷,设计了基于关键子区域及特征提取的表情识别系统。首先使用面部关键点检测技术及面部编码系统筛选出关键子区域;然后对其进行特征提取。提出一种改进的局部梯度编码算子(LGC)、局部均值梯度编码算子(LMGC-HD);改进的算子具有更低的维度,能够充分地描述局部形变;且受随机噪声及边缘变化影响小。最后使用支持向量机(SVM)进行分类识别。采用CK+数据集进行实验,结果证明该系统能够有效地提高人脸表情的识别率。     

基于MATLAB的若干苹果边缘检测方法及其特性的对比研究

首先介绍了数字图像处理中边缘检测的基本原理以及常见方法.这些方法包括Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子、Canny算子、Kirsch算子和Gauss-Laplace算子.然后在实验室条件下,通过MATLAB编程将这些方法用于苹果边缘的检测.最后将这些方法及其特性进行系统地对比,结果表明:在当前实验室条件下Kirsch算子用于苹果边缘检测效果较好.     

Canny思想和Kirsch算法相结合的边缘检测算法

Canny算子是一种含有最优化思想的算子,它具有较高的检测精度,但对噪声比较敏感,因此需要利用Gauss函数进行去噪;Kirsch算子具有抑制噪声的能力,但是检测到的边缘不是单像素的.文章首先分析了原Canny算子判断非极大值抑制条件存在的问题,然后提出了新的判断非极大值抑制的条件,将Canny算子的思想与Kirsch算子相结合进行边缘检测.数据分析和实验结果说明了该算法不仅可以有效地抑制噪声,还可以得到单像素边缘.     

压路机钢轮压实边缘的检测与提取

针对压路机特有的非结构化工作场景且较为固定的工作轨迹,采用视觉处理算法提取压路机钢轮的碾压痕迹.首先对碾压区域的RGB图像进行灰度化处理,并通过预处理算法消除随机噪声;其次通过比较Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、Kirsch等边缘检测算子,选取检测效果最好的算子;最后采用Hough变换进行碾压痕迹线段提取.结果表明,Canny、Kirsch算子的边缘检测结果更为清晰,但经过Hough变换后,采用Kirsch算子提取到的直线误差最小.结合Kirsch算子和Hough变换的方法能准确提取钢轮碾压痕迹边缘信息,同时保证准确性和实时性,为压路机实现自动行驶提供了重要的视觉信息.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。     

一种引导滤波自适应双阈值优化边缘检测算法

边缘检测是图像处理的重要环节之一,传统的边缘检测主要包含基于模板匹配和基于图像梯度两类方法。为了克服模板匹配方法边缘信息丢失较多和图像梯度方法易受图像噪声影响的缺点,该文给出了一种引导滤波自适应双阈值并改进Kirsch算子的优化边缘检测算法。针对图像局部信息特征,在图像的不同边缘位置动态生成引导滤波函数,从而保持和增强边缘的效果;同时对Kirsch算子复杂的运算量进行简化,根据图像边缘区域自适应地选择两个阈值,二者有效结合可大幅提高边缘检测算法的准确度和运算效率。实验结果表明,与传统边缘检测Kirsch算法和Sobel算法相比,该文算法的边缘定位和运算速度较优,能检测出精细的真实边缘,对图像的处理速度是传统算法的4倍以上。     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

碎片图像字符特征提取方法研究

字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果。提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像;然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘;最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征。仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础。     

结合tetrolet与红外显著性特征提取的红外与可见光融合

针对红外与可见光图像融合过程中红外热目标不突出、纹理及边缘细节易缺失等问题,提出一种结合tetrolet变换域与红外显著目标特征提取的融合方法。首先,在SURF框架内构建基于HOG的特征点描述符实现红外与可见光图像的精确匹配;其次,基于贝塞尔面结合背景及目标进行自适应抑制完成红外目标显著性特征提取;接着,将处理后的红外与可见光图像通过tetrolet多尺度变换分解为低频和高频分量;然后,利用基于局部能量和相对亮度自适应规则对低频分量进行融合,对高频分量采用基于局部空间频率自适应融合规则;最后,将融合的低频分量与高频分量通过tetrolet逆变换,以获得最终的融合结果。实验结果表明,本文算法对不同场景下的红外与可见光图像的融合效果不但主观上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间较其它算法得到了明显提升,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。     

基于各向异性韦伯二值模式的局部特征提取算法

复杂光照场景下图像局部特征提取一直是图像处理的研究热点,针对韦伯局部描述符(WLD)简单的量化方法以及方向特征提取不足,提出了一种新的图像局部特征描述符,称为各向异性韦伯二值模式(AWLBP)。该算法中WLD算子中的差分激励分量由引入尺度参量和角度参量后改进的各向异性LOG算子来代替,方向梯度分量由局部二值模式(LBP)来代替,将二者融合生成二维AWLBP直方图,然后转化为一维直方图,最后使用KNN分类器进行分类。算法在CMUPIE人脸数据库和Pho Tex纹理图像库的大量的实验中验证了其有效性和准确性。实验结果表明,提出的图像特征提取算法在复杂光照的场景下具有很高的有效性和鲁棒性。     

基于H.264 I帧编码的块边缘模式特征提取

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法,并检验了该特征在图像检索中的应用。该算法利用H.264 码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出五种边缘模式特征,该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符,适合基于内容的图像检索算法。实验结果表明,采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率,相对于只采用Intra预测模式纹理描述符的方法,平均查准率提高了5.07％。     

基于H.264 I帧编码的块边缘模式特征提取算法

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法,并检验了该特征在图像检索中的应用.该算法利用H.264码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出5种边缘模式特征.该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符,适合基于内容的图像检索算法.实验结果表明,采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率,相对于只采用帧内预测模式纹理描述符的方法,其平均查准率提高了5.07%.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

基于纹理谱描述子的图像检索

本文利用一种相关性弱的纹理谱描述子来描述图像的纹理特征．该纹理谱描述邻域内像素灰度变化模式,并以纹理谱直方图形式表示图像内容．建立了基于中文自然语言纹理描述词的图像检索系统,构建了纹理属性词典．实验结果证明,基于纹理谱描述子的特征是提取方法速度快,检索准确率高．     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法。首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后,将提出的方法在3个公共表情图像数据库中与现有的表情识别方法进行对比实验。结果表明,提出的方法在MMI,JAFFE,CK+数据库上的正确识别率分别为98.28%,95.75%,99.64%,平均识别率比其他方法高出10%,优于其他现有的方法。提出的表情识别方法,可有效促进人机交互系统的发展和计算机图像理解的研究,对实现人体语言与自然语言的融合,以及语言与表情连接模型的建立与实现具有重要意义。     

基于轮廓波特征的纹理图像识别方法

通过利用方向可控滤波器(steerable filter)和轮廓波(contourlet)分解的方向性及能量变化特性,提出了一种适用于纹理图像的特征提取方法.利用基于轮廓波方向性与分解系数能量的性质可以很好地表示一个旋转纹理图像的特征,而且轮廓波的方向性和分解层次可以根据需要灵活地调节.使用这样的特征并运用简单的分类方法可以对旋转纹理图像进行较为准确的分类.最后通过对标准纹理库(Brodatz)图像的测试,验证了算法的有效性.     

纹理保留的PCA非局部均值改进降噪方法

针对PCA-NLM去噪方法容易丢失图像纹理细节的问题,提出一种基于纹理特征描述的改进PCA非局部均值去噪方法.基于局部结构张量的边缘纹理描述将图像划分为平坦区、边缘区和纹理区,根据边缘纹理特征值自适应地选取PCA维数和搜索区域以改进去噪效果.实验结果表明,该方法对纹理细节丰富的区域能更好地保留了图像纹理细节,降噪效果优于PCA-NLM方法.     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．