基于韦伯二值感知特征的指纹活性检测

基于韦伯二值感知特征的局部描述符,提出一种指纹活性检测方法。该方法包含两部分：根据韦伯定理提取视觉感知特征的局部二值差分激励,以及从中心对称像素对提取梯度方向特征的局部二值梯度方向。在2011年和2013年指纹活性检测竞赛的数据库上,使用支持向量机分类器对提取的特征向量进行训练和测试,实验结果表明了该方法进行指纹活性检测的有效性。     

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。     

基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法

针对视觉感知和结构化图像质量评价方法中均存在与视觉感受不吻合的现象,在建立亮度空间视觉相似分解方法的基础上,依据韦伯定律的基本概念并将其扩展到RGB三基色彩色空间,由此提出了一种基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法.该方法在保证误差图像和标准图像间的形状和色彩均完全相似的基础上,将误差图像分解为均值分量、交变相似分量和交变无关分量.由于这三个分量在视觉感受上截然不同,从而依据对视觉感知差异起到主导作用的交变无关分量来评价彩色图像质量.实验结果表明,该彩色空间图像质量评价模型与主观视觉感受吻合较好.     

基于生物视觉特性的背景减除算法

针对构建鲁棒的背景模型和背景模型更新问题,结合ViBe算法提出了一种基于生物视觉特性的背景减除算法.首先,借鉴蛙眼视觉外部特性中的近视特性,阐述了"区域模糊化理解"预处理操作的含义及其实现;其次,从人类对颜色的心理认知特性出发,给出了一种LUV颜色空间中基于韦伯定律的颜色差异度量准则;最后,从背景建模、前景检测以及背景模型更新三个主要方面,介绍了算法的具体实现.实验结果表明,该算法能够提高运动目标检测的精度.     

基于韦伯定律的过渡区提取及阈值分割

近年来,基于过渡区的图像阈值分割方法成为图像分割中的一种新方法。针对有效平均梯度法和局部熵法没有同时考虑图像灰度变化的幅度和频率,通过分析过渡区域的属性,提出一种基于韦伯定律的过渡区阈值分割算法。韦伯定律可以有效地表示过渡区的本质。因此,提出算法能够准确地提取图像的过渡区,并得到理想的分割结果。根据一些图像分割的定量评价标准,做了一系列实验,与两种典型的过渡区阈值分割算法相比,提出算法的计算复杂度较低的同时还具有很好的提取图像的过渡区域和分割性能。