基于GPU的PCA人脸识别系统设计

针对实际人脸识别系统需要满足实时性的应用需要,探讨了在图形处理器(GPU)硬件架构基础上的基于主成分分析(PCA)人脸识别系统设计与实现.结合统一计算设备架构(CUDA)的计算平台,通过将算法中耗时长、适合并行的部分过程映射到GPU上并行执行改进系统的加速实现.实验结果表明:相对于基于CPU平台的串行实现,基于GPU的实现在整体上能够获得约5倍的加速,而两个执行并行的模块能分别获得最大20倍和30倍的加速.     

基于子带能量分布的图像自适应压缩采样方法

针对人眼对图像低频成分敏感而对高频细节相对不敏感的特点,在分析图像子带能量分布特性的基础上,提出了一种基于子带能量分布的图像自适应加权压缩采样方法．该方法通过提取图像分块离散余弦变换各系数子带的能量,进而用于对测量过程进行加权修正,最终实现了对不同子带系数有区别的压缩投影．比较同类研究结果表明：提出的加权压缩采样方法在...     

一种用于监控视频编码的高效率模式选择算法

提出了一种基于宏块级运动预检测的模式选择算法.采用低复杂度的联合运动检测准则对当前宏块运动程度进行评估.根据当前宏块与空间相邻宏块的运动程度将宏块分级,并采用不同的编码模式判决方法.该算法能较好地区分背景噪声与运动物体,并尽可能保留运动宏块细节.对一些典型监控场景视频序列的仿真实验结果显示,该算法平均节约了75.2%的编码时间.与H.264参考软件中的模式选择算法相比,该算法不但节约了1.31%的平均码率,而且平均峰值信噪比提高了约0.08dB.     

笔画背景抑制的自然场景文本检测

针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.     

基于小波局部能量特征的多分辨率图像融合

研究了基于小波变换的多分辨率图像融合的理论和方法,提出了一种以小波局部能量作为融合特征的融合算法,并讨论了融合图像的评价问题.实验表明：所提算法在熵、交叉熵、均方根误差和峰值信噪比等方面都有较好的效果.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

低气压放电中的弧光放电发展及其抑制方法

在高频直流脉冲放电的条件下,对低气压放电过程中存在的弧光放电的发展过程进行了研究,揭示了脉冲放电频率的提高对抑制弧光放电的发展是有效的,而快速的弧光放电检测和保护电路是不可缺少的.为一种新型等离子体高频激励电源的研制提供了有效的依据.     

基于中心点预测的分数像素运动估计改进算法

针对H.264采用的分数像素运动估计算法存在计算复杂度高的不足,通过探索分数像素点之间相关性强及分数像素搜索范围为单峰值误差曲面的特点,提出了一种基于中心点预测的分数像素运动估计快速算法.测试结果表明:与全搜索分数像素搜索相比,该方法平均减少分数像素搜索点数69.32%,峰值信噪比相同,码率增加4.48%.该算法在保持图像质量不变和码率增加较少的情况下能大大减少搜索点数目,有效提高了分数像素运动估计的速度.     

NSCT域梯度加权的红外与可见光图像融合

提出了一种非下采样轮廓波变换(NSCT)域梯度加权的红外与可见光图像融合方法.在多尺度变换图像融合框架下,先对多源传感图像进行非下采样轮廓波变换,然后对变换得到的图像低通成分进行梯度域加权融合,对高通成分进行绝对值最大选择融合,最后通过非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.利用梯度加权融合生成融合图像的低通系数,更好地保留了各源图像低通成分包含的有用信息.大量实验结果表明:该方法能有效提升图像融合性能,明显增强融合图像的对比度,融合图像表现出更好的视觉质量和可观测性.