无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选

为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果.结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05％,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94％,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取.     

图像增强技术在古籍图书电子化中的应用

为提高古籍图书电子化的处理质量,文章以带插图的书页和具有背景干扰的书页为处理对象,使用二值化法、直方图均衡法和对比度拉伸法对书页进行图像增强处理,并使用Visual Studio 2010软件和Open CV进行实验.结果表明:带插图的古籍书页适合采用对比度拉伸法处理,带背景干扰的书页适合采用二值化法处理.     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.     

基于高频分量修正的图像水印混合方法

针对图像版权保护中图像水印受攻击的鲁棒性问题,提出一种基于高频分量修正(high frequency component modification,HFCM)的图像水印混合方法.在嵌入部分,首先利用高斯低通滤波器对原始图像进行预处理,使用秘钥随机选择多个灰度级,并且构造滤波图像关于这些选择的灰度级直方图;然后引入直方图形状相关指标来选择像素数最高的像素组,并在所选择的像素组和未选择的像素组之间建立安全带.该文提出了一种HFCM机制的水印嵌入方案,将水印嵌入到所选像素组中,以进一步提高鲁棒性.在解码端,基于可用的秘钥识别水印像素组,并从中提取水印.实验结果表明,该文算法对不同的攻击具有较强的鲁棒性,且性能优于其他算法.     

一种深度自编码器面部表情识别新方法

为解决面部表情特征维度高的问题,该文提出了一种基于深度学习自编码器的表情识别新方法,该方法利用深度自编码器在多层隐层上进行特征选择,能够在较低维度上表示高维度的面部特征.首先采用定向梯度直方图从面部表情的选定区域提取特征,然后在多个层面上使用深度自编码器,得到最优编码特征,降低特征维度,最后使用支持向量机模型对降维特征进行分类.实验表明,与其他现有特征选择和降维技术相比,该文方法提取的特征优于其他特征,并能够有效实现面部表情识别.     

相位一致性结合局部二元模式的纹理分类方法

局部二元模式(Local binary pattern,LBP)是一种经典的纹理分析方法,然而现有LBP方法对噪声非常敏感,其鲁棒性并不高。提出了一种利用相位一致性(Phase congruency,PC)提高LBP在噪声图像中的鲁棒性的方法。首先计算图像的PC值,即用Log-Gabor滤波器对图像进行滤波,然后将不同方向上的滤波结果融合在一起得到二维PC值,接着在PC值的基础上计算LBP特征并统计其直方图,最后用Chi-square距离来度量纹理图像之间的相似性。由于滤波过程可以极大地降低噪声对图像的干扰,因此LBP与PC方法结合后在图像表征和纹理描述中具有较高的鲁棒性能。     

典型相关分析融合LBP和HOG特征的人脸年龄估计

通过人脸分析方法估计人类年龄的困难在于人脸外观的变化原因除了年龄变化,还受生活方式及环境等影响。人脸图像在采集时的复杂性造成的光照不均,人脸姿势等,也增加年龄估计难度。目前大多数年龄估计的方法都是预先对人脸图像进行灰度均衡和人脸矫正等预处理,采用外形或纹理信息作为特性的估计方法。提出一种多特征融合的人脸年龄估计方法,采用有较好的光照及旋转不变性的局部二进制模式(LBP)和梯度直方图(HOG)作为人脸年龄变化的特征描述子,用典型相关分析法(CCA)在特征层将LBP和HOG融合成更具年龄变化鉴别力的特征。然后通过学习得到一个多线性回归函数揭示融合后的特征和年龄之间的关系。实验结果表明该方法在没有人脸矫正等预处理的情况能取得较好效果。     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

基于直方图的图像增强技术在图像处理中的应用

基于直方图的图像增强是图像处理中常用的一种技术,对改善图像的视觉特征具有很明显的效果。本文主要讨论了直方图均衡化和规定化技术的相关原理,同时以一组灰度图像为例,得到了MATLAB处理前后的对照图像及其直方图。从实验结果可以明显看出:均衡化处理后的图像视觉效果得到了很大程度的改善,原始图像密集的灰度分布变得比较均匀,图像对比度明显增强。直方图规定化使图像中原来看不清楚的细节变得容易观察,视觉冲击感加强。