国家自然科学基金(60872085)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
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- 基于噪点检测与邻域权值内插的彩色人脸图像去噪
- 2014年
- 该文提出了一种基于彩色人脸图像训练库和Chebyshev不等式的有噪像素点检测算法,并利用像素间的相关性通过邻域权值内插算法,实现了彩色人脸图像的去噪。首先在L*a*b*颜色空间中进行主成分分析(principle component analysis,PCA)重建,然后定义了像素点向量距离差和像素点向量角度差,并给出有噪像素点判决准则,实现了有噪像素点与无噪像素点的区分,最后,利用像素点8邻域信息建立权值内插模型,结合PCA重建图像得到最终的去噪图像。在PIE标准人脸数据库中加入Gauss、椒盐、块噪声对该算法性能进行测试,并与其他几种去噪算法进行比较。实验结果表明:采用该算法去噪的彩色人脸图像具有更加清晰的边缘,保留了更多的有用信息,达到更高的峰值信噪比,且对多种噪声具有较好的去噪性能。
- 谢旭东袁兆君郭伟张毅
- 关键词：图像去噪主成分分析
- 基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测被引量：2
- 2014年
- 显著性检测在图像分割、物体检测、视觉效果评估等领域有非常广泛的用途。为了增强这种图像预处理技术的实用性,同时对人眼视觉系统的机理进行研究和模拟,该文提出了一种基于鲁棒主成分分析和多个色彩通道的显著性检测方法。将图像的多个色彩空间重构成每一列都线性相关的矩阵,然后将显著性区域看作是矩阵的稀疏成分,将背景信息看作是低秩成分。经过对新矩阵进行鲁棒主成分分析后就可以将显著性区域提取出来。最后加入人眼视觉系统中的显著性先验和中心先验机理,使得提出的模型更加合理。实验结果表明:该方法在量化指标和视觉效果方面超过了当前很多先进的方法,验证了这种假设的合理性。
- 马小龙谢旭东林健文钟宜生
- 关键词：显著性检测
