重庆三峡学院电子与信息工程学院,重庆 404100
为了有效解决图像融合中存在的光谱失真和空间细节信息缺失问题,提出一种基于改进引导滤波和量子遗传算法的图像融合方法。首先对多光谱图像进行上采样,并采用改进引导滤波对全色图像进行拟合处理,然后选用量子遗传算法对新的全色图像进行优化。依据小波变换法分别对多光谱图像和全色图像展开分解,选取高频部分进行加权平均融合,低频部分采用像素取大原则,最后通过小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,改进方法能够有效提升图像的平均梯度、信息熵等指标,使得融合图像的光谱失真现象得到改善,边缘细节信息得到增强,视觉效果良好。
图像处理 图像融合 引导滤波 量子遗传算法 小波变换 image processing image fusion guided filtering quantum genetic algorithm wavelet transform
1 重庆三峡学院 物理与电子工程学院,重庆 404000
2 北京邮电大学 信息工程学院,北京 100876
提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的光照补偿算法。该算法首先将人脸图像变换到对数域,并在对数域中计算2维小波包变换,通过舍弃部分子带图像中的系数来实现人脸图像的非均匀光照补偿。由于人脸光照补偿的目的是为了提高人脸识别性能,所以光照补偿的效果利用人脸识别率来表征。在Yale B人脸库中,与对数域离散余弦变换(DCT)光照补偿算法进行了比较,实验结果表明,本文方法的人脸识别平均误识率可以达到0.53%,比对数域DCT方法具有更好的性能。
人脸识别 人脸光照补偿 小波包变换 对数域 face recognition face illumination compensation wavelet packet transform logarithm domain
1 重庆三峡学院,物理与电子工程学院,重庆,404000
2 北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876
提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的光照补偿算法.该算法将人脸图像变换到对数域,并在对数域中计算二维小波变换,通过舍弃低频子带图像中的系数来实现人脸图像的非均匀光照补偿.由于人脸光照补偿是为了提高人脸识别性能,所以光照补偿的效果利用人脸识别率来表征.在Yale B人脸库中,本文方法的平均误识率可达到0.18%,比对数域离散余弦变换(DCT)光照补偿算法性能更佳;在CAS_PEAL人脸库中的实验结果表明,本文方法的性能与对数域DCT方法相近.
人脸识别 人脸光照补偿 小波变换
1 重庆三峡学院,物理与电子工程学院,重庆,404000
2 北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876
提出了一种在人脸识别中解决小样本问题的新算法.通过把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个图像都看成是独立的样本,大大增加了每一类人脸样本的样本数,解决了人脸识别中的小样本问题.专门针对人脸特征向量组,设计了使用白化变换后余弦距离测度的最近邻分类器来进行分类判决.在FERET人脸库中,对该方法与直接PCA方法进行了实验比较,结果表明,新方法的平均正确识别率可以达到97%,比直接PCA方法具有更好的识别性能.
人脸识别 Gabor小波变换 小样本问题
