黑白人脸图像的彩色复原方法

提出了一种基于图像变形和颜色空间转换的黑白人脸图像的彩色复原方法。该方法的基本思想是参考现有的彩色人脸图像,将其色彩添加到黑白人脸图像中来实现彩色复原。该方法思想简单、步骤简便、容易实现。实验结果表明,该方法非常有效,能自然逼真地实现男、女、老、少等不同黑白人脸图像的彩色复原,并且其实现的彩色复原图像在人脸的各个细节特征上都非常逼真、自然、富有说服力。     

一种真实感三维人脸交互式生成方法

针对传统三维人脸模型构建复杂、效率低下等不足,提出了一种基于单张照片的真实感人脸快速生成方法。首先,构建标准化的人脸模型库,交互式选取输入照片的面部特征点,并基于脸型特征,匹配最佳模型;其次,通过三角形变形和双线性插值的方法实现照片到三维模型的纹理映射,并引入Alpha图实现人脸覆盖纹理到模型中性纹理的融合过渡;最后,采用网格调节方法从整体到细节分层次调整模型以达到生成真实感三维人脸的目的。实验结果证明,该方法对用户友好,所需特征点较少,可实时生成高质量的真实感模型。     

融合纹理与形状的人脸加权新特征

根据人类进行人脸识别的特点,提出一种纹理与几何形状相结合的人脸新特征。新特征提取的第一步是提取脸部5个关键点;然后,根据人脸图像每个像素点到5个关键点距离动态对每个像素进行加权计算。新特征在纹理特征的基础上,融合了人脸关键点和每个纹理点与关键点之间的位置几何距离信息。与传统的单一纹理特征相比,提高了抗干扰性;而且,由于定位了5个关键点,有利于后续的人脸分块识别。在YALE人脸库和XJTU人脸库上采用线性判别方法与稀疏表示人脸识别方法的实验研究表明:新特征与传统的纹理特征相比,识别率提高了5%~10%;新特征加人脸分块方法识别率接近100%。     

单视影像下的人脸快速三维重建

提出了一种单视影像下的人脸快速三维重建方案,能够对非可控条件下获取的单幅人脸图像进行有效、快速的三维重建。在三维人脸重建阶段,提出了一种特征动态选择策略,针对待重建人脸图像动态选择合适的2D-3D特征变换子空间,在保证执行效率的同时能显著提高三维人脸模型的重建精度。实验证明,本方法不仅简洁高效,而且对人脸姿态和光照变化具较好的鲁棒性,在WHU-3DFaceData数据库上取得了理想的重建效果。     

一种改进的小波变换融合方法及其效果评价

针对传统小波变换融合方法易导致空间纹理信息丢失的缺陷,结合局部方差和局部差异加权算法的优点,提出了一种基于局部算法改进的小波变换融合方法。采用该方法对IKONOS多光谱与全色波段图像进行融合实验,分别从基于视觉效果、数理统计以及面向对象分类精度3个方面分析评价该方法的融合效果。结果表明:改进的融合方法综合了小波变换和局部算法的优点,显著地改善了图像的融合效果,是一种高效的图像融合方法。应用该方法融合后图像的方差由原来的98.28提高到164.32,信息熵由5.30增加到7.85,平均梯度从1.972提高到8.807,图像分类精度提高了10.24%。     

利用HSI色彩空间的PCNN人脸识别方法

通过对彩色人脸图像进行HSI色彩空间分解,生成H、S、I三个通道的人脸图像模板,在保留原始人脸色彩特征的基础上,利用PCNN算法分别对三个通道的人脸特征进行提取,得到人脸图像特征图谱,并用具有唯一性的人脸图谱序列进行人脸识别。经过实验验证,该方法相比原有的PCNN以及其他人脸识别方法,具有检测过程简洁,识别精度高,鲁棒性强以及便于硬件实现等特点。     

一种基于多维正交判别子空间投影的人脸识别方法

人脸识别中,传统数据降维方法将人脸图像重排列成向量后进行处理,丢失了数据本身的结构特性,导致识别精度不高。本文发展了一种基于张量的数据降维方法———多维正交判别子空间投影。该算法直接用张量描述人脸,并通过张量到矢量投影(tensortovectorprojection,TVP)将张量数据投影到向量判别子空间。此方法寻找相互正交的投影向量集,使得判别子空间中数据类间离散度最大,同时类内离散度最小;进而利用TVP投影将高维张量数据映射成低维向量数据,在合适的约束条件下,这些降维后的向量特征数据是整个人脸数据中最具代表性的特征数据;最后,使用k最近邻(KNN)分类器将这些特征数据分类。利用经典人脸数据库ORL进行实验,验证了本文方法的有效性。     

基于非局部相似字典学习的人脸超分辨率与识别

随着视频监控应用的普及,超低分辨率人脸识别问题越来越突出。现存的人脸识别算法在面对超低分辨率人脸图像时无法给出满意识别性能。在一定程度上,人脸超分辨率方法可以提高人脸的分辨率,但是,目前主流的基于字典学习的人脸超分辨率方法并不能很好地处理超低分辨人脸图像重建问题,尤其是超分辨率人脸识别问题。利用人脸图像块的非局部相似性和多尺度相似性,提出一种改进的基于字典学习的超分辨率人脸重建算法,同时提出尺度不变特征的超低分辨率人脸识别方法。实验结果表明:本文提出的方法不但具有很好的视觉效果,而且还具有很好的识别效果,与目前主流的人脸超分辨率和识别算法相比具有明显的优势。     

利用位置权重稀疏表示的人脸超分辨率算法

提出了基于位置权重稀疏表示的人脸超分辨率方法,利用目标分块与样本原子之间的位置关系,提高原子基选择的精确性,并减少了计算复杂度.仿真实验结果表明,在主客观质量方面,提出的基于位置权重的稀疏表示人脸超分辨率方法相比于传统的稀疏表示图像超分辨率方法均有显著提高.     

高分辨率雷达图像双视向几何纠正方法研究

针对山区高分辨率雷达卫星Terra SAR-X图像的严重几何变形,提出了一种新的双视向雷达图像几何纠正方法。实验证明,该方法可以有效去除地形引起的各种几何变形,防止后向散射系数的失真,特别是能够有效去除叠掩和阴影的影响,而这个问题是基于单幅雷达图像的传统几何纠正方法无法解决的。为SAR的应用,特别是林业遥感应用提供了重要手段。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

基于小波的图像插值方法

本文在分析已有插值基函数和小波函数、小波变换的基础上提出一种应用小波作为插值基函数进行图像插值的方法,给出了该方法在一般图像插值方面在多幅图像的信息揉合和累积方面的应用,并分析了一般图像插值方法在图像之间存在辐照度差异时的可行性和在同名点之间存在相对空间信息差异时的操作方法。最后,采用４幅ＰＯＬＤＥＲ多角度遥感图像对本文所述方法进行了验证。实验表明,本文所述方法是可以较好地进行图像插值的。     

基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法

遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）实例分割优化模型检测敏感目标并生成掩膜区域,同时设计了RSMosaic（remote sense Mosaic）合成数据方法减少人工标注数据;然后,基于色相-饱和度-明度（hue-saturation-value, HSV）空间的阴影检测模型扩展掩膜区域;最后,引入MAE（masked autoencoders）模型实现目标背景生成。以飞机目标为例,与Partial-Connvolutios和EdgeConnec进行了对比实验。结果表明,相比传统方法,该方法在敏感目标实例分割中的边界框与像素掩膜AP值分别提升了13.2%与11.2%;在使用RSMosaic合成数据后,边界框与像素掩膜AP值可分别再提升9.39%与14.16%, 且图像修补中的平均绝对误差和最大平均差异提升80%以上,实现了结构合理、纹理清晰的敏感目标自动隐藏效果。     

一种八邻域图像边界追踪改进算法

针对传统的边界追踪算法主要用来提取环形封闭边界的局限性,提出了基于八邻域目标边界追踪改进算法,着重解决了图像追踪过程中边界重叠部位的内外边界标定与"孤岛"处理。应用本文算法与摩尔邻域边界追踪算法分别对MPEG7-CE图形库中的4幅图像进行边界提取测试,结果表明改进算法提取结果正确。最后将本文算法应用于北极冰雪图像海冰边界提取,试验结果表明改进的算法可以有效提取大范围具有复杂拓扑关系的图像边界。     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

彩色遥感影像色彩保持直接线性增强方法

将适用于全色遥感影像的线性增强技术直接应用到海岛礁彩色遥感影像增强处理中,实现了一种高速地具有色彩保持特性的海岛礁彩色遥感影像增强方法。将其与传统直方图方法、基于直方图的色调不变增强方法进行了对比实验,实验结果表明该方法不但有效改善了海岛礁彩色遥感影像视觉质量,还保持了海岛礁彩色遥感影像的色彩信息。此方法处理的海岛礁彩色遥感影像具有视觉效果好、色彩鲜明等特点,更有利于其后续处理。     

基于Mask原理的遥感影像恢复技术研究

从传统摄影复制技术中的Mask晒像原理出发 ,针对航空航天遥感影像上出现四周减光、照度与颜色不均匀、对比度下降、影像模糊等质量退化情况 ,提出将影响影像退化的各种因素综合考虑 ,通过一种基于Mask的影像复制技术来建立影像降质模型 ,并以此Mask影像对遥感影像进行恢复处理。试验结果表明 ,该恢复算法是可行的。     

基于影像模拟的星载SAR影像正射纠正

对山地和高山地等选点困难地区的星载SAR影像进行正射纠正时,通常采用距离多普勒模型进行影像模拟纠正。但由于每类星载SAR影像辅助数据不同,所建立的距离多普勒模型均不相同,从而导致针对每类星载SAR影像需要采用不同的软件模块进行模拟和正射纠正。针对该缺点,采用RPC模型代替距离多普勒模型并利用改进的模拟影像灰度确定方式进行星载SAR影像模拟,在此基础上建立模拟影像和真实SAR影像之间关系进行正射纠正。采用四川某地区的TerraSAR-X影像,将正射纠正的实际精度和理论精度进行对比,验证本文提出的理论和方法。     

一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法

提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点.