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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
为了研究Gabor滤波器在卷积神经网络中的性能和特征提取能力,提出了模拟视觉神经元特性的Gabor卷积神经网络计算模型。利用符合视觉神经元感知特性的Gabor滤波器作为建议神经网络的卷积核,将Gabor滤波器与CNN相结合,从而构建Gabor卷积神经网络。实验采用3个公共图像数据集进行图像分类任务,验证GaborConv网络的各项性能,并与经典的VGG16进行对比分析。实验结果表明,Gabor卷积神经网络的图像分类精度相对CNN有所提高,其收敛速度也明显加快,同时大量减少网络训练参数数量,释放计算机的内存。  相似文献   

2.
一种基于区域的图像融合新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.  相似文献   

3.
针对图像纹理分割,提出了采用图像Gabor多通道特征进行融合聚类方法.首先采用Gabor小波对图像进行卷积滤波,得到每个像素点的多尺度多方向的Gabor特征,然后对其进行标准化以及Gauss平滑,减少噪声影响.对每个优化后的Gabor特征作为训练值,采用融合聚类算法每次随机选择部分特征进行聚类,通过运行多次基聚类,然后对聚类结果采用投票的方式得到最终的图像纹理分割,通过人工合成纹理与自然纹理图像实验证明该方法对纹理的分类具有较高的正确率.  相似文献   

4.
提升小波变换二叉树图像编码算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
为进一步提高图像压缩质量,在研究二维离散信号采样的基础上,基于全相位列率滤波理论设计了全相位内插滤波器组,并将其用作小波变换提升格式中的预测和更新滤波器,对图像进行不可分离的二维小波变换.结合各分解子带小波系数金字塔排列的特点,借鉴经典的SPIHT小波编码算法的思想,提出了二叉树小波编码算法.对经典测试图像的实验结果表明,与SPIHT算法在相同编码比特率下做比较,在低比特率下,二叉树小波编码算法重建图像的峰值信噪比平均提高约0.5 dB,并且重建图像的主观质量也较好.  相似文献   

5.
提出并实现了一个基于小波和位平面技术的图像检索方法.首先依据二维小波子图的方向性特征,提出了一个兴趣点检测算法,并将该算法与位平面相结合进行图像兴趣点获取.然后将图像特征分为整体特征和局部特征进行提取,最后通过相似度测量实现了图像检索.由于该算法是对小波系数的位平面进行处理,有利于实现网像的压缩域检索.在考虑图像局部特征的同时也考虑了图像的整体特征,因此该算法亦具有较强的不变性.Corel图像库仿真实验表明,该算法具有较高的检索效率和准确率.  相似文献   

6.
基于Gabor滤波器和广义对称变换的指纹增强算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在传统Gabor滤波器的基础上,引入广义对称度,综合考虑指纹图像中脊线的对称性、方向选择性与频率选择性,提出了一种结合对称性和Gabor滤波器的指纹图像增强新算法.实验表明,该算法能够准确地定位指纹图像的细节点.  相似文献   

7.
针对在有冗余图像信息干扰下进行人脸有效特征点提取时精度不高的问题,提出了基于级联卷积神经网络的人脸特征点检测算法.在该算法中:输入层读入规则化的原始图像,神经元提取图像的局部特征;池化层进行局部平均和降采样操作,对卷积结果降低维度;卷积层和池化层分布连接,迭代训练,输出特征点检测结果.该算法采用Python语言编程实现,在人脸数据集进行仿真实验,结果表明该算法对人脸特征点有较高的识别率.  相似文献   

8.
基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性。针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别。实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性。  相似文献   

9.
为消除正交小波非对称性引起的非线性相位对分解结果的不利影响,结合零相位滤波原理与非抽样小波变换,提出了一类具有零相位特性的小波非抽样分解算法——零相位非抽样小波变换.为了降低零相位非抽样小波变换的计算量,采用基于重叠保留法与圆周卷积相结合的快速卷积算法代替传统卷积算法.零相位非抽样小波变换不仅克服了Mallat算法中因隔点采样环节造成的平移可变与频率折叠等诸多缺陷,也消除了传统非抽样小波变换分解结果出现移位与畸变的不足,非常适合于微弱特征提取.通过电机轴承故障诊断实例分析证实了该算法可用于提取微弱故障特征.  相似文献   

10.
为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor滤波器的特征权重选择的人脸识别方法.首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维,经过Gabor小波变换提取人脸特征,再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.  相似文献   

11.
视频流中检测到的关键帧图像包含了足够的表情信息,为了将这些表情信息进行分类和识别,文章提出了一种新的弹性模板匹配算法,它首先针对经Gabor小波变换后的表情模板,运用模板图像中表情关键点的检测算法,根据表情关键点的特征信息,构造表情弹性图,通过改变表情模板弹性图中关键点的位置,将表情模板与被测表情弹性图进行非刚性匹配,进而得到两者之间的相似程度,最后通过改进的K-近邻分类策略,实现被测图像表情的有效分类与识别.  相似文献   

12.
根据Gabor小波的多方向、多尺度性质,将其分成13个通道。利用各个通道对表情识别率贡献不同的特点,提出了一种最优通道模糊积分融合的人脸表情识别算法。首先,提出最优通道选取的三条原则,根据这三条原则选取出3个最优通道;然后,提取表情图像经过最优通道的Gabor特征,并进行降维处理;最后,将每个最优通道作为一个分类器,用基于模糊积分的多分类器联合的方法对它们进行融合处理。在JAFFE库上进行测试取得了94.41%的识别率,验证了该算法的有效性。  相似文献   

13.
针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20%,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18%,23%,算法ICT的平均召回率为37.40%,远优于GT算法(27.13%)和WT算法(30.70%).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.  相似文献   

14.
基于Gabor小波模型图象配准的计算视觉新方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
文章提出由两幅部分重叠图象估计物体平移、旋转和缩放新的计算视觉方法。该方法有以下特点:利用照明方向估计算子以获得摄象机旋转的起始估计;为检测局部表面曲率间断,利用Gabor小波模型定位特征点;平移及旋转的估计可公式化为线性问题;利用由粗到细的层级匹配能获得很好的结果。最后给出该算法的某些应用  相似文献   

15.
单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。  相似文献   

16.
基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .  相似文献   

17.
一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了一种新的红外与可见光图像的配准方法,该方法选用基于Garbor小波分解与尺度交互的特征点抽取算法,从两图中分别抽取对应特征点集,然后运用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配,得到点集间的仿射变换,从而实现红外与可见光图像的自动配准.因为Hausdorff距离是对两特征点集而不是特征点进行匹配,所以算法是可行的.实验结果证明了此算法的有效性.  相似文献   

18.
为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种Gabor小波与监督局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)相结合的人脸特征提取算法。针对SLLE不能有效消除图像信息中冗余的高阶相关性,算法首先采用Gabor小波对人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,提取图像在不同空间频率上的特征;然后采用监督的局部线性嵌入算法对该Gabor特征进行维数约简。在ORL和YALE人脸库上的实验显示,就算法有效提高了人脸识别的识别率。  相似文献   

19.
针对具有多种大尺寸卷积内核的Gabor滤波器组,设计了可配置二维卷积处理器来实现硬件加速。该处理器利用FPGA(field programmable gate array)内部逻辑资源构建具有多级流水线的二维卷积运算单元,并通过子块分割及重组来支持任意尺寸的卷积运算。使用高级语言对其控制器编程来实现对卷积运算单元及数据流的配置,从而实现Gabor滤波。实验表明:使用EP2C70F896C6型FPGA工作在75MHz,对于120×90像素的灰度图像计算五尺度八方向Gabor滤波(最大尺寸为41×41像素,系数为复数)总耗时28.8ms。  相似文献   

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