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分数阶微分算子增强图像边缘和纹理被引量：1: 2013年; 为了提高增强图像边缘和纹理的能力,分析了分数阶微分算子频域特性,大幅提升信号高频成分同时增强信号的中频成分以及非线性保留信号的甚低频成分,据此可增强图像的边缘信息和纹理细节信息。从分数阶微分定义出发,构建了近似微分算子模板及线性滤波算法。考虑到边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,提出在3×3模板窗口内,取中心点四个方向最大值为增强值。实验结果表明,本文提出的分数阶微分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息,增强后图像清晰度提高,视觉效果明显。; 周昌雄陶文林尚丽颜廷秦马国军; 关键词：分数阶微分图像增强

掌纹特征提取算法综述被引量：1: 2010年; 掌纹特征的提取是掌纹识别中最关键的一个环节,特征提取算法的好坏很大程度上决定了系统的识别率和效率的高低.结合近年来发表的文献,按照分析和描述的方式对掌纹的特征提取方法进行了分类,并对主要特征提取算法进行了分析和特性比较,最后总结了掌纹多特征融合方法是未来掌纹特征提取方法进一步的研究方向.; 张愉尚丽; 关键词：掌纹识别掌纹特征提取多特征融合

LDPC码的改进译码算法与快速硬件实现: 2013年; 基于Impulse C语言对LDPC码的改进译码算法进行了研究与编程实现,分别进行该算法的CoDeveloper桌面仿真和生成的硬件VHDL代码的ISE综合仿真。最后在Xilinx Virtex-2 XC2V2000-4bf957芯片上完成了码长为4 000、码率为0.5的(3,6)码译码器的快速FPGA实现。结果表明,当工作时钟为50 MHz,最大迭代次数为20次时,译码器的译码速率超过70 Mbit/s,硬件资源分配合理。; 张培; 关键词：IMPULSE 低密度奇偶校验码

应用改进自蛇模型和L-R算法恢复毫米波图像被引量：1: 2012年; 在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图像数据量少和图像分辨率低的特点,提出基于改进自蛇模型和L-R算法毫米波图像恢复方法,以局部方差构造自蛇模型的边缘停止函数,其改进自蛇模型在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征,然后使用L-R算法进行图像恢复,这种改进算法通过使用基于改进自蛇模型去噪能有效地减少噪声对L-R算法的影响。实验结果表明:在信噪比和相关度方面本文算法提高了L-R算法的性能,可用于含噪声的图像复原。; 周昌雄苏品刚颜廷秦马国军; 关键词：边缘停止函数

组合NNSC收缩技术和改进四阶PDE的MMW图像恢复被引量：2: 2013年; 毫米波(MMW)图像含有大量未知噪声,仅用一种方法恢复的效果较差,因此结合非负稀疏编码(NNSC)收缩技术和改进四阶偏微分方程(PDE)模型的优点,提出了一种基于组合处理的MMW图像恢复方法。NNSC收缩法具有自适应消噪图像的特性,和数据的属性无关;而改进四阶PDE能够消除二阶PDE产生的阶梯效应,同时避免光滑区域不平整的现象,具有较好的图像恢复效果。分别采用模拟的和真实的MMW图像进行测试,并用相对信噪比(RSNR)进行评判,实验表明,与NNSC收缩、基于四阶的PDE模型以及小波收缩等方法相比,所提出的方法能够有效地用于MMW图像的恢复。; 尚丽苏品刚颜廷秦淮文军; 关键词：图像恢复

基于非下采样Contourlet变换和MB_LBP直方图的掌纹检测被引量：1: 2014年; 结合NSCT分解的多尺度、多方向性、各向异性、平移不变性以及MB_LBP算法的局部特征提取、旋转灰度不变性等优势,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和多块分区局部二进制模式MB_LBP(Multi-Block Local Binary Patterns)相结合的掌纹检测方法。该方法首先采用NSCT算法对预处理过的掌纹图像进行多尺度、多方向稀疏分解;其次,利用MB3-LBP8,2算子分别提取低频子图及各高频子图分块子区域的MB_LBP直方图特征向量并级联;最后,采用AdaBoost算法测试(NSCT+MB_LBP)的检测性能。仿真结果表明,与(Contourlet+MB_LBP)、(2D-EMD+ICAⅡ)、(Contourlet+NMF)以及单独的MB_LBP相比,该方法能更有效地提取掌纹特征,检测率更高。; 戴桂平林洪彬; 关键词：特征提取

应用非负矩阵分解和RBPNN模型的掌纹识别方法被引量：3: 2012年; 提出一种基于非负矩阵分解(NMF)和径向基概率神经网络的掌纹识别方法。NFM是一种有效的图像局部特征提取算法,用于图像分类时能得到较高的识别率。考虑PolyU掌纹图像数据库,应用NMF、局部NMF(LNMF)、稀疏NMF(SNMF)和具有稀疏度约束的NMF(NMFSC)算法分别对掌纹图像进行特征提取,并对提取到的局部特征基图像进行分析对比;在特征提取的基础上,应用径向基概率神经网络(RBPNN)模型对掌纹特征进行分类,分类结果表明了RBPNN模型对掌纹特征具有较好的识别能力。实验对比结果证明了基于RBPNN的NMF掌纹识别方法在掌纹识别中的有效性,具有一定的理论研究意义和实用性。; 尚丽崔鸣杜吉祥; 关键词：非负矩阵分解局部特征提取掌纹识别

人脸自动识别技术综述被引量：4: 2010年; 人脸自动识别技术目前仍是生物特征识别中的研究热点之一.人脸识别过程主要包括人脸检测与定位、人脸特征识别、特征分类等.主要对人脸检测和人脸特征提取与识别的研究历史、现状进行了综述,系统地对主流人脸识别算法进行了分类,总结了现阶段人脸识别研究的困难,并对未来人脸识别的发展方向进行了展望.; 尚丽陈杰张愉; 关键词：人脸识别人脸检测人脸特征提取

具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型被引量：1: 2012年; 在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。; 尚丽淮文军杜吉祥; 关键词：非负稀疏编码特征提取图像重构

保边缘自蛇模型毫米波图像去噪: 2014年; 由于毫米波图像分辨率低并伴随有大量噪声,其图像边缘常被噪声污染或丢失,为此提出保边缘自蛇模型并应用于毫米波图像去噪。引入只在图像的边缘处具有最大值,且对噪声不敏感的非局部梯度,以此构造边缘停止函数,使其在图像边缘处接近0,而在平坦同质区域接近1;给出保边缘的自蛇模型迎风差分数字解法;提出毫米波图像去噪的定量评价算法性能指标。实验结果表明,该算法在等效视数和边缘清晰度性能指标上明显优于标准自蛇模型和保特征的各向异性扩散模型,具有较好的去噪效果和保边缘能力。; 颜廷秦周昌雄苏品刚尚丽; 关键词：毫米波图像边缘停止函数

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