国家自然科学基金(61171068)
- 作品数：7 被引量：18H指数：3
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- Gabor小波分解和增益图约束的荧光显微图像复原被引量：1
- 2015年
- 对于含有泊松噪声的模糊荧光显微图像,Richardson-Lucy(RL)算法具有很好的复原效果,但经常伴有严重的振铃和噪声放大等现象。针对这一情况,在传统RL算法基础上,提出了一种新的图像复原算法,主要考虑两个方面,一是通过施加增益图约束,进而降低图像边界的对比度来抑制阶梯效应。二是将Gabor小波分解技术引入到每次迭代中,克服了复原过程中的噪声放大问题,同时能够多方向地提取图像特征,增加视觉上的清晰度。通过对参数的合理选择,获得最佳的复原效果,实验结果验证了该算法的有效性和可行性。
- 姜欢王瑜王坚
- 关键词：图像复原GABOR小波
- 鉴别矢量增强在人耳人脸多模态识别中的应用
- 2012年
- 人耳识别与人脸识别在生物特征识别领域中占有重要位置,然而,剧烈的姿态变化一直是阻碍它们在现实生活中应用的瓶颈,提出一种鉴别矢量增强算法,以解决姿态人耳和姿态人脸图像的识别问题。为了考察多模态识别的可行性和有效性,利用串联、并联(广义主元分析)和典型相关分析等融合策略,将强化后的人耳、人脸鉴别矢量进行有效融合,通过最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,鉴别矢量强化算法可以显著提高姿态人耳或是姿态人脸单生物特征的识别率,而多模态方法又会表现出更好的识别性能。
- 王瑜薛红
- 关键词：鉴别矢量多模态核主元分析
- 基于四阶PDEs和对比度增强的荧光显微图像去噪被引量：1
- 2012年
- 提出一种用于荧光显微图像去噪扩散模型的算法。该算法针对二阶偏微分方程去噪模型易引起的"块效应"和伪边缘等问题,采用正则化方法,利用四阶偏微分方程,同时融合对比度增强技术设计去噪模型。与二阶偏微分方程扩散模型相比,该算法不仅使去噪图像看起来更加自然清晰,而且在峰值信噪比和结构相似度等客观评价方法下也取得了更加满意的结果。
- 王瑜张慧妍
- 关键词：对比度增强图像去噪偏微分方程正则化
- 光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法被引量：4
- 2014年
- 针对原始Mean Shift算法易受光照强度影响及跟踪窗口不随目标尺度自适应变化的问题,提出了一种光照和尺度自适应的Mean Shift人脸跟踪算法。该算法将颜色特征与光照不变性特征局部二值模式结合起来共同表征人脸,增强了复杂背景下目标的跟踪性能,利用矩特征和巴氏系数估计目标的真实尺度,提高了人脸发生较大形变时的适应能力。实验结果表明,提出的算法比传统的基于颜色直方图的Mean Shift算法具有更准确的跟踪结果。
- 李晗王瑜薛红
- 关键词：人脸跟踪SHIFT算法局部二值模式尺度自适应
- 基于方向四阶偏微分方程的荧光显微图像去噪被引量：5
- 2012年
- 荧光显微图像由于光学成像系统的自身物理缺陷,光电转换,样本组织结构以及人为误差等因素的影响,噪声无法避免,为此,一种基于方向四阶偏微分方程的荧光显微图像去噪方法被提出,主要考虑两个方面,一是基于变分方法,二是控制滤波模型的扩散方向。在人工合成和真实荧光显微图像上进行的实验结果表明,同传统二阶偏微分方程扩散模型相比,应用所提出的方法进行去噪,不管是主观视觉,还是客观评价,均表现出了更好的性能。
- 王瑜薛红
- 关键词：偏微分方程图像去噪变分能量泛函欧拉方程
- 贝叶斯理论在移动目标检测中的应用被引量：2
- 2012年
- 复杂背景下精准的移动目标检测是智能监控系统的重要任务之一,而移动目标检测中,阈值的选择是关键因素之一。传统的固定阈值检测算法很难满足光照等复杂环境的实际需要,利用贝叶斯理论,提出了自适应的动态阈值移动目标检测算法,通过引入前景图像的均值和方差,以及背景图像的均值,获得自适应的动态阈值,用于克服光照等复杂条件的不利影响。实验结果显示,同传统的固定阈值检测算法相比,提出的算法可以有效地克服噪声的影响,并且在复杂环境下具有更好的鲁棒性和稳定性。
- 王瑜薛红
- 关键词：贝叶斯理论目标检测动态阈值
- 基于局部二值模式与K-均值的人脸识别被引量：5
- 2014年
- 针对大尺度LBP算子模式种类过多,导致数据量过大,直方图过于稀疏的问题,提出一种基于局部二值模式与K-均值的人脸识别算法。利用16像素的大邻域LBP算子描述人脸图像的纹理特征,通过K-Means聚类算法将所有LBP编码映射到最近的聚类中心,并建立查找表,快速统计出人脸图像的LBP直方图特征,将其作为人脸的鉴别特征,用于分类识别。实验结果表明,该算法具有较强的人脸图像描述能力和可鉴别性,在AR人脸数据库中取得了很高的人脸识别率,对时间、表情及光照的变化具有较高的鲁棒性。
- 薛红李晗王瑜
- 关键词：局部二值模式K-MEANS聚类查找表人脸识别
