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基于PCA的可变框架模型Retinex图像增强算法 被引量:5
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作者 冯瑞利 蔡自兴 郭璠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第1期395-397,共3页
针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的可变框架模型Retinex图像增强算法。PCA变换提供通道间良好的正交性,可避免由于亮度调整带来的色度失真。该算法通过PCA变换得到图像... 针对恶劣天气下拍摄图像的退化现象,提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的可变框架模型Retinex图像增强算法。PCA变换提供通道间良好的正交性,可避免由于亮度调整带来的色度失真。该算法通过PCA变换得到图像亮度分量、色度分量,对得到的亮度分量使用改进的可变框架模型Retinex进行处理,适当调整色度分量,最后对处理得到的RGB图像进行去相关拉伸。实验结果表明,该方法能有效改善恶劣天气造成的图像退化现象,提高图像的清晰度。 展开更多
关键词 图像增强 RETINEX理论 主要成分分析 可变框架模型 去相关拉伸
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一种新的三维面部数据局部匹配方法
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作者 赵勇军 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第4期492-497,共6页
传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低,针对该非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种解决局部匹配问题的方法.该方法通过引入基于曲率和径向距离的3D标志指示器进行3D人脸标志检测,采用注释人脸... 传统人脸识别在非正常光照和姿势的情况下鲁棒性较低,针对该非正常角度下人脸数据的局部缺失导致识别率降低的问题,提出了一种解决局部匹配问题的方法.该方法通过引入基于曲率和径向距离的3D标志指示器进行3D人脸标志检测,采用注释人脸模型进行初始配准,以扩展可变模型框架即利用在拟合过程中人脸对称性的优点,使得局部匹配问题可以将缺失数据完整化,从而真正地实现姿态的不变性.论文在通用的3D人脸数据库FRGC v2及来自圣母大学的入耳数据库的集合F、G上进行了实验,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 人脸识别 局部匹配 标志指示器 注释人脸模型 可变模型框架 有限元方法
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