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一种基于多重判别的运动目标检测算法 被引量:4
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作者 李孟歆 范静静 +2 位作者 张颖 许伟靖 侯丁丁 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第4期750-756,共7页
目的为改善传统的背景差分法对光照的敏感性,并提高其抗干扰性能,提出一种基于多重判别的运动目标检测算法.方法通过matlab软件进行仿真,利用局部二值算法,将纹理信息和颜色信息融入到背景建模中,并与帧间差分法相结合,设定了两个阈值,... 目的为改善传统的背景差分法对光照的敏感性,并提高其抗干扰性能,提出一种基于多重判别的运动目标检测算法.方法通过matlab软件进行仿真,利用局部二值算法,将纹理信息和颜色信息融入到背景建模中,并与帧间差分法相结合,设定了两个阈值,进行运动目标的多重判断,利用像素灰度值的变化和变化的像素数量作为是否为感兴趣运动目标的判别依据.结果多重判别的运动目标检测算法将人和车辆从背景中清晰的分离出来,并能保证运动目标的完整性.结论算法能够准确的检测出运动目标,并能抵御场景中缓慢而微小的运动带来的干扰,具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 运动目标检测 背景差分 局部二值算法 帧间差分 多重判断
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基于多尺度LBP和SVM的掌纹识别算法研究 被引量:6
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作者 赵强 崔畅 《激光杂志》 CAS 北大核心 2015年第1期27-30,共4页
为了提高掌纹识别算法识别率,降低特征向量维数,采用基于关键点定位对掌纹进行预处理,利用双向直方图均衡化增强掌纹图像的对比度和纹理细节。使用纹理频谱度量的方法寻找掌纹主线方向,确定Gabor滤波器的方向参数,在此基础上,结合多尺度... 为了提高掌纹识别算法识别率,降低特征向量维数,采用基于关键点定位对掌纹进行预处理,利用双向直方图均衡化增强掌纹图像的对比度和纹理细节。使用纹理频谱度量的方法寻找掌纹主线方向,确定Gabor滤波器的方向参数,在此基础上,结合多尺度的LBP算子对Gabor变换后的掌纹特征进行提取。最后利用GA优化SVM参数的方法对掌纹图像进行分类。实验结果表明,本文算法能够获得高达97.5%的正确识别率。 展开更多
关键词 GABOR小波 局部二值算法 掌纹识别 遗传算法 支持向量机
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用于纹理特征提取的改进的LBP算法 被引量:20
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作者 刘豪 杨永全 +1 位作者 郭仙草 宋志浩 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第6期182-185,245,共5页
针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_... 针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 纹理特征提取 局部模式 完整局部模式算法(CLBP) 改进的完整局部模式算法(ICLBP)
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基于多频特征和纹理增强的轻量化图像超分辨率重建 被引量:1
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作者 刘媛媛 张雨欣 +1 位作者 王晓燕 朱路 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2515-2520,共6页
现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参... 现有基于卷积神经网络主要关注图像重构的精度,忽略了过度参数化、特征提取不充分以及计算资源浪费等问题。针对上述问题,提出了一种轻量级多频率特征提取网络(MFEN),设计了轻量化晶格信息交互结构,利用通道分割和多模式卷积组合减少参数量;通过分离图像的低频、中频以及高频率信息后进行特征异构提取,提高网络的表达能力和特征区分性,使其更注重纹理细节特征的复原,并合理分配计算资源。此外,在网络内部融合局部二值模式(LBP)算法用于增强网络对纹理感知的敏感度,旨在进一步提高网络对细节的提取能力。经验证,该方法在复杂度和性能之间取得了良好的权衡,即实现轻量有效提取图像特征的同时重建出高分辨率图像。在Set5数据集上的2倍放大实验结果最终表明,相比较于基于卷积神经网络的图像超分辨率经典算法(SRCNN)和较新算法(MADNet),所提方法的峰值信噪比(PSNR)分别提升了1.31 dB和0.12 dB,参数量相比MADNet减少了55%。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 卷积神经网络 轻量化 多频率特征提取 局部模式算法
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基于非线性扩散和多特征融合的提花针织物疵点检测 被引量:5
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作者 史伟民 简强 +2 位作者 李建强 汝欣 彭来湖 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期86-94,共9页
为解决提花针织物的复杂纹理在疵点检测过程中易造成检测干扰和疵点误判的问题,提出一种基于非线性扩散和多特征融合的疵点检测方法。采用改进PM模型对提花针织物的花纹和强纹理边缘进行抑制,首先利用梯度差异将疵点图像分为纹理区域及... 为解决提花针织物的复杂纹理在疵点检测过程中易造成检测干扰和疵点误判的问题,提出一种基于非线性扩散和多特征融合的疵点检测方法。采用改进PM模型对提花针织物的花纹和强纹理边缘进行抑制,首先利用梯度差异将疵点图像分为纹理区域及疵点区域,然后结合各区域特点选择对应的扩散方程,依据梯度矩阵计算概率子集、相关准则来确定梯度阈值,实现分区域扩散。根据提花针织物的纹理分布特性,提取改进局部二值算法(LBP)、局部熵、局部相关性等表征参数,然后进行去邻域归一化和多特征融合进一步突出疵点区域,最后利用区域生长法定位分割出疵点形态。实验验证了本文预处理方法及疵点检测方法的有效性,通过与其它预处理算法和疵点检测算法进行对比,结果表明本文算法的检测效果最好,对正常织物图像的误检率为3.3%,对含疵点织物图像检测的准确率为98.6%。 展开更多
关键词 提花针织物 PM模型 扩散方程 梯度阈 改进局部二值算法 去邻域归一化 多特征融合
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