搜索结果: 1-15 共查到“计算机图象处理 Gabor”相关记录18条 . 查询时间(0.044 秒)
基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合
图像融合 Gabor滤波器 Gabor能量
2010/8/26
利用全局搜索策略，设计适用于图像融合的最佳Gabor滤波器组，并提出了一种基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合方法：通过利用最佳Gabor滤波器组对局部图像进行滤波，从而提取出该局部图像的Gabor能量，比较对应局部图像的Gabor能量，以挑选出其中清晰的像素并进行一致性检验，重构图像。本方法真正保留了原始的清晰图像，实现了高精度融合。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果，明...
基于Gabor滤波器组的实时疵点图像分割
Gabor滤波器组 疵点检测 图像分割 分辨力函数
2010/5/5
使用Gabor滤波器组进行布匹在线疵点检测与疵点图像分割。通过定义一个分辨力函数和一些合成的疵点图像，对已有的Gabor滤波器组的参数选择方式做出评价，提出了在实时应用场合有效地确定Gabor滤波器组参数的方法。分析指出：Gabor滤波器的实部输出是主要因素；滤波器的方位角仅选取疵点出现得最多的水平和垂直方向，而径向中心频率的选取依赖于纹理本身的固有频率；滤波器的长度也应与纹理的固有周期一致。尽管...
基于局部Gabor二值映射和SVM的性别分类
二值映射模式 性别分类 支持向量机
2009/8/10
基于多角度人脸图像的性别分类是计算机视觉领域的一项具有挑战性的研究课题。为了提高多角度人脸性别分类的准确率，提出一种新的局部Gabor二值映射模式特征提取方法。该方法结合了局部二值模式、图像空间信息以及Gabor小波变换的幅值信息，对图像噪声、光照变化和人脸角度变化均具有一定的鲁棒性。在中科院CAS-PEAL人脸数据库上进行的实验表明，在所有9种不同角度的人脸图像中，该方法取得了95%的最高平均准...
Gabor滤波器组实现颅脑图像的边缘快速提取
Gabor滤波器组 边缘提取 颅脑MRI图像
2009/7/24
在医学图像处理过程中，针对一般方法提取颅脑图像边缘不是很清晰的情况，提出了一种基于短时傅立叶变换的新的Gabor滤波方法。该方法通过选取一组能够覆盖整个频域的滤波器，分别提取图像的局部边缘信息，然后按照一定的规则将提取出局部信息的多幅图像整合成一幅图像。普通Gabor滤波计算量较大，耗时较长，而该文所述方法能显著地减少运算量。并且相对于其他几种滤波方法也表现出定位准确，检测效果明显，以及鲁棒性较好...
改进的基于Gabor小波的类圆形堆积物图像分割
Gabor小波 模糊算法 类圆形堆积物
2009/7/22
以堆积在一起的棒材端面图像为背景，通过纹理分析的方法，提出了一套基于Gabor小波的类圆形堆积物分割方法及其预处理方法。对于Gabor小波构造出来的滤波器组，提出通过响应离散度来优选滤波器；对于得到的频谱响应图像，提出了桥模糊算法来优化频谱响应。通过提出的Gabor小波滤波器构造、选择和优化方法，可以无监督的成功将成捆棒材端面图像从任意背景图像中分割出来。该方法可以应用于该一大类的堆积物分割，具有...
基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强
纹线方向 纹线频率 递归滤波
2009/7/21
研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法，同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究，首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合，然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器，最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明，该方法效果良好，速度快，能大幅度提高指纹图像质量。
基于Gabor变换和变精度粗糙集的人脸识别
主成分分析 变精度粗糙集 人脸识别
2009/7/21
针对主成分分析（PCA）方法在特征提取和降维方面的不足，提出一种基于变精度粗糙集的人脸Gabor特征筛选方法。首先提取人脸图像Gabor特征向量，经2DPCA方法处理后用粗糙集对其进行最佳特征选择。然后训练最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸库上验证了该方法的有效性。实验结果显示，该方法的分类能力优于PCA和Gabor_PCA等方法。
基于Gabor特征和混合高斯模型的人脸表情分析
表情识别 混合高斯模型 Gabor特征
2009/7/21
首先对人脸表情的特点进行分析，提出了利用Gabor小波特征、主分量分析（PCA）结合混合高斯模型的人脸表情分析方法，并在人脸表情数据库JAFFE进行了实验。通过对不同表情的分布规律进行实验分析，实现了对表情的定性/定量分析。实验结果表明，提出的人脸表情分析方法能够对人脸表情进行恰当的表达和描述。
基于Gabor小波变换的帘子布疵点检测研究
织物疵点 图像融合 疵点分割
2009/7/21
Gabor小波变换已经成功地应用到各种机器视觉实例中，如纹理分割、边缘检测等。给出了一种基于多通道Gabor滤波器技术实现高速实时帘子布疵点检测方法。在多尺度多方向上分别对具有规则纹理结构的织物图像进行Gabor滤波，并对滤波后的多幅子图像进行融合分割处理，将疵点从织物背景中分割出来，从而实现对织物疵点的实时检测。该方法用于帘子布的缺陷检测，具有识别能力强、实时性好等优点，实验结果证明该方法是有效...
一种修正Gabor谱图的新方法
Gabor谱图 支撑区域 交叉项
2009/7/7
提出了一种修正Gabor谱图的新方法，即通过限制Gabor谱图（GS）的自项支撑区域在Gabor系数所估计的支撑区域，获得了很好的时频表示（TFR）。该方法与GS的方法相比主要具有三个方面的优点：首先，减少了运算量；其次，在尽量保持信号各分量的自项不变的同时，有效去除了交叉项；第三，通过增加计算阶数，提高了时频分辨力和聚集性，克服了GS随着阶数的增加而产生严重的交叉项的缺点。实验结果表明，该方法优...
基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法
Gabor函数 小波变换 指纹增强
2009/2/8
针对指纹大规模采集库中存在的指纹图像局部区过干或过湿的问题，提出了一种基于Gabor函数的小波域指纹增强算法。该算法在小波域利用低频系数图估计指纹方向，从而抑制了指纹局部过干或过湿的影响，进而分别实现基于Gabor函数的小波域各子图增强，最终将各增强子图利用小波逆变换实现重构。通过对FVC2004的DB1指纹库中的部分低质量图像的增强结果比较，该算法对低质量指纹图像的增强效果明显，且处理速度明显快...
用活动围道分割纹理图像时，纹理经常被分割为一个个独立的区域，影响了分割的质量。针对此问题，提出了一种基于Gabor小波的几何活动围道分割新方法。该方法先用Gabor小波对纹理图像进行特征提取，再用几何活动围道模型进行分割，模型求解时采用了无需初始化的曲线演化方法，减少了计算量。对自然界真实图像和合成纹理图像的分割实验结果说明，与传统几何模型分割法相比，提出的分割方法精度高、速度快。
一种基于Gabor描述的概率子空间人脸识别方法
人脸识别 Gabor描述 概率子空间分析
2008/5/30
该文提出了一种Gabor小波域的概率子空间人脸识别方法，简称GPSA方法。考虑到Gabor小波在人脸识别中的优势，首先给出了一种改进的人脸图像Gabor特征描述方法，在此基础上建立基于Gabor特征的概率子空间模型，人脸识别按照概率匹配方式进行，从而有机集成了Gabor特征描述和基于类内、类间变化的概率子空间分析两者所提供的鉴别信息，增强了人脸识别系统的鲁棒性。在包括190人的人脸数据库上的实验结...
基于Gabor小波的无边缘活动围道纹理分割方法
Gabor小波 活动围道 纹理分割 Chan-Vese模型
2008/5/22
该文提出了一种基于Gabor小波的活动围道纹理分割新方法。该方法先用Gabor小波提取图像的纹理特征，再用Chan-Vese模型进行分割。与其它基于Chan-Vese模型的纹理分割方法相比，基于Gabor小波的活动围道的纹理分割方法有两个优点：一是同时使用纹理特征和灰度信息演化围道，可分割纹理图像和非纹理图像，分割方法的灵活性好；二是在分割多类目标时，采用多级分层式曲线演化方法解决了初始围道难以选...