吴巧玲
- 作品数：3 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 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
- 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
