国家自然科学基金(61172157)
- 作品数：6 被引量：25H指数：3
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- 相关机构：中国科学技术大学中国人民解放军94362部队更多>>
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- 基于学习的NSCT的指纹图像超分辨率重建被引量：3
- 2012年
- 非下采样Contourlet变换(Nonsubsampled contourlet transform,NSCT)采用非抽样金字塔结构和非抽样方向滤波器组构成,具有Contourlet变换所不具备的平移不变性、较高冗余度等优良特性,而且能够克服伪吉布斯现象。图像经过非下采样Contourlet变换后分解成多尺度、多方向的细节信息,这些细节信息代表了图像不同频带不同方向的特征,这就简化了系数之间的关系。基于学习的超分辨率重建算法具有整体的预测性,将非下采样Contourlet变换和基于学习的算法相结合,在一定程度上提高训练精度。针对指纹图像的实验证明该算法具有良好的性能,重建的图像纹理性细节信息较好,基本保持了原指纹图像的特征点,更接近于原始的高分辨率图像。
- 吴巧玲倪林何德龙刘权
- 关键词：图像超分辨率指纹非下采样CONTOURLET变换
- 同幅数字图像中Copy-Move型篡改的盲检测被引量：1
- 2013年
- 为了快速有效地检测复制-粘贴(Copy-Move)图像篡改,提出了一种基于重叠块统计值的Copy-Move型篡改图像盲认证方式。该算法先将图像进行一次离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)并取其低频部分分解为重叠块,接着统计各重叠块的7个统计值并计算重叠块间的相似性找出相似块,最后返回原篡改图像找出篡改部分。仿真结果表明,该方法能快速有效地检测出篡改部分经过JPEG有损压缩、高斯白噪声污染和这两者结合的篡改图像。
- 何德龙倪林吴巧玲
- 关键词：离散小波变换复制-粘贴篡改篡改检测
- 分布式压缩感知联合重构算法（英文）被引量：5
- 2015年
- 分布式压缩感知是用尽可能少线性测量值来表示一个联合稀疏信号。分布式压缩感知联合重构算法是以信号集中的某个信号为边信息,根据信号集中信号之间的相关关系来重构信号的算法。为了解决已有重构算法的复杂性以及减少重构算法所需的测量值数,提出了两种新的分布式压缩感知联合重构算法。对提出的两种新算法在信号和图像处理上进行了实验,验证了其可行性与先进性。结果表示,这两种联合重建算法在获取相同的图像质量时需要测量值更少。
- 崔平倪林
- 改进块匹配与初始估计的凸集投影图像重建被引量：3
- 2013年
- 凸集投影算法进行图像超分辨率重建时,图像配准和初始估计对重建结果有重要影响。为解决传统块匹配算法小块匹配易受噪声干扰,大块匹配对运动对象跟踪不精确的问题,本文以空间十字频率法判断图像的平坦程度,根据图像平坦度进行匹配块的分割,实现了匹配块大小的动态选择;针对单帧初始估计包含信息量少的不足,将所有已知低分辨图像与插值图像配准,以最优插值法作用后的插值图像作为初始估计。实验证明,改进的配准算法消除了固定块配准方式在噪声和局部运动同时存在时的不足,且算法简单,运算量较小;新的初始估计生成方式则提高了初始估计的峰值信噪比,加快了重建的收敛速度。
- 刘常云倪林
- 关键词：凸集投影超分辨率重建图像匹配
- 基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建被引量：11
- 2012年
- 受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.
- 吴巧玲倪林何德龙
- 关键词：压缩感知非下采样CONTOURLET变换图像重建
- 基于改进POCS算法的图像重建被引量：2
- 2012年
- 利用传统凸集投影(POCS)算法进行图像超分辨率重建时,重建图像的边缘会产生振荡效应。针对该问题,提出一种改进的POCS算法。分析边缘振荡效应产生的原因,根据图像边缘两侧像素差值较大的特点,加权约束中心在边缘像素的点扩散函数,以减少边缘另一侧像素对当前像素的影响。实验结果表明,该算法能消除边缘振荡效应,提高重建图像的峰值信噪比。
- 刘常云倪林
- 关键词：超分辨率重建点扩散函数图像配准
