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提出一种新的运动估计快速块匹配算法,基于运动场预测的三角形块运动估计搜索算法（PMVTEXBS）.该算法利用序列图像运动矢量场所具有的中心偏置性和空间相关性,结合“足够好就停止搜索”的思想和六边形搜索模式的高速特性,能快速找到匹配点。并且在块失真度量中使用改进的部分失真准则,进一步降低了算法复杂度。实验结果表明,和菱形算法DS、预测运动场自适应搜索算法（PMVAFST）相比,该算法的计算复杂度和搜索点数都有了明显下降;同时,它的图像质量要优于DS算法,和PMVAFST算法相比只有较小的下降。 相似文献
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针对已有的基于样本块的纹理合成修复算法存在修复误差累积高的问题,重点研究了一种改进的基于样本块的数字图像修复算法。通过块匹配法与边缘驱动填充顺序的结合、全局搜索与局部搜索的结合,充分发挥修补过程中填充优先权的作用,有效地修补了图像受损区域的纹理和结构信息。仿真实验结果测试表明,与已有的传统算法相比,受损图像的修补更加完善,修复的误差累积得到了较好的改善。 相似文献
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提出了一种从3D建筑物图像中纹理提取与映射方法,图像中的3D建筑物基于平面进行重建,通过校正输入图像,融合透视图提取纹理图片,提出了一种新的消除透视扭曲方法,对纹理图像进行校正,通过补偿光源颜色估计纹理色彩。该方法避免了3D测量的中间过程。基于表面微粒提出了一种纹理映射策略,较好地解决了拍摄过程中的相关问题如不均匀光源、高光以及遮挡灯。通过实验证明了该方法能够获取足够的质量,同时用不同的强度图像展示了校正方法的效率。 相似文献
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本文提出了一种改进矢量量化进行SOM（自组织特征映射）原始图像压缩的方法,该方法基于小波变换,并对小波变换所得的参数（子块）使用SOM算法对其进行矢量量化,并根据不同的子块采用不同的量化方式。 相似文献
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对数字热成像的噪点信息矢量量化是实现图像去噪,提高图像识别能力的关键技术。传统方法中对数字热成像中噪点信息矢量量化算法采用LBG算法,当图像出现灰色关联度噪点时,量化算法的抗噪性能不好。提出一种基于强边缘保留和误差补偿编码的数字热成像中噪点信息矢量量化算法。用量化误差补偿法对量化的热成像进行补偿,消除当前图像块的瑕疵特征点,提高误差补偿编码处理精度。仿真表明,本算法对数字热成像噪点信息的矢量量化效果较好,去噪性能优越,进行矢量量化处理后,实现噪点去除,PSNR值较传统方法都有明显提高,提高对图像目标的识别性能,较传统方法优越。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对重叠指纹的快速分离是实现复杂环境下指纹特征鉴别和识别的关键。传统的重叠指纹分离算法采用指纹特征提取自动匹配技术,需要大量的先验指纹数据库知识才能实现重叠指纹的分离,可操作性不强。提出一种基于纹理特征分形的重叠指纹快速分离技术。构建指纹图像采集系统,指纹图像采集根据嵴与峪的几何特性进行指纹的纹理特征提取,感知指纹的几何特性是指在空间上嵴是突起特征部分,采用指纹增强技术,增强嵴峪对比度,使得图像更加清晰和真实,把重叠指纹的嵴的宽度降为单个像素的宽度,得到嵴线的骨架图像,设计纹理特征分形算法实现重叠指纹的快速分离。仿真结果表明,采用该算法进行指纹分离和识别,性能优越,准确度高,耗时少。 相似文献
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传统的子空间非纹理图像修复算法只考虑结构信息特征子空间,对小区域破损部分需要通过多维搜索,图像修复效果不好。提出一种基于加权子空间分流拟合的图像全息修复算法,采用阵列流型全息向量对两子空间进行相异性加权,同时考虑结构信息特征和纹理信息特征,并采用最大似然算法对图像区域像素元素实现分流拟合修复,拟合修复过程中避免了对小区域元素多维搜索,实现全息修复。仿真结果表明,采用该算法进行严重受损图像修复,修复效果较好,PSNR值和GPU加速效果都有明显提高,在处理处理破损图像中具有一定的优越性。 相似文献
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针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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针对分形编码算法编码时间太长、精度控制需要细分等缺点提出对编码图像进行分级逼近的新的分形编码算法．对这一思想的可行性在理论上进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,并得出了任给一图像,都可以找出一组压缩变换,使得从任意图像出发,经该组变换压缩迭代后重构原始图像的新的构造性证明．给出一个新的具体实现分形编码的算法．实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短 相似文献
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《黑龙江科技信息》2016,(35)
文章针对图像自相似或具有对称性SIFT匹配稳定性不高的问题,提出了改进的SIFT算法与改进的Harris算法相结合的图像匹配方法,对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris闽值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 相似文献
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一种基于活动围道的纹理图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合，提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数，各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑，获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失，限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息，我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像，同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间，来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。 相似文献
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一种用于图像序列斑点去除的运动估计修正方法 总被引：1，自引：0，他引：1
在数字视频处理中经常需要考虑斑点去除问题。运动矢量估计是斑点检测和去除的基本步骤。在斑点存在的区域，运动向量的估计可能会出现较大的偏差。大多数算法只通过空间上运动矢量的相关性来进行修正。本文根据空间上和时间上图像灰度和运动矢量相关的特点，并考虑块分级之间运动矢量的相关性，提出了一种运动估计的修正方法。仿真结果显示，本文的方法是有效的。 相似文献
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为了解决红外图像对比度低、模糊、含噪声等问题,本文提出基于信息熵准则乌鸦搜索算法和三维块匹配(block matching 3D,BM3D)自适应去噪的电气设备非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)红外图像增强方法。通过NSST变换将图像分解为不同频率的2个部分。低频图像主要为设备特征,高频子带主要为噪声。针对低频图像中的背景干扰问题,提出乌鸦搜索算法进行分割得到设备前景和环境后景,前者经灰度扩增得到前景增强图,后者经直方图均衡得到后景增强图。针对高频子带中的噪声干扰问题,提出BM3D自适应去噪算法用于去噪。通过实验可知,基于乌鸦搜索算法和自适应BM3D的图像增强算法针对图像分割细节处理、多余杂音的过滤以及对比度的提高均有显著效果。 相似文献