一种基于尺度共生局部二值模式的图像识别方法.pdf
鹏飞****可爱
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一种基于尺度共生局部二值模式的图像识别方法.pdf
本发明公开了一种基于尺度共生局部二值模式的图像识别方法,涉及数字图像处理、计算机视觉等技术领域。具体步骤为:1)通过模拟尺度变换,构造图像的LBP共生空间,提取其中稳定的结构信息;2)用LBP共生空间中的跨尺度共生对表示稳定的结构信息。这些跨尺度共生对即使在图像被缩放的情况下也能保持良好的描述能力;3)提出旋转一致性调整策略,对这些跨尺度共生对进行统一的调整,以增强其旋转不变性。本方法充分利用跨尺度共生对和旋转一致性调整策略,使其具有理想的几何不变性,在特征维度较低的情况下取得了与基于共生的LBP方法同样
基于多尺度多方向局部二值模式的人脸识别方法.pdf
本发明公开了一种基于多尺度多方向局部二值模式的人脸识别方法,主要解决现有技术在复杂光照下识别能力较低的问题,实现步骤为:选取人脸数据库,并划分训练和测试样本集;利用图像各像素点及其八方向像素点间的差值重构人脸样本,并进行分块求均值操作,得到人脸特征向量;将各特征向量按行排列,得到各样本集特征矩阵;计算特征矩阵间的距离,得到识别结果。本发明对人脸图像各邻域内八方向特征进行多方向、多尺度加权得重构样本,并对其进行不重叠地分块、平均、串联操作得到特征向量,增加了像素点信息量,解决了人脸样本维度过高的问题,保留了
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本发明公开了一种基于邻居像素点的共生局部三值模式的图像检索方法。本发明方法,包括:将局部图像中相邻半径的邻居像素点与邻居像素点均值进行比较,得到相应的局部差分,使用局部三值模式的思想进行三值编码,利用图像像素间的相似三值边缘的共生关系提取图像的特征。本发明保留了更多的特征区分性信息,同时提高了检索的精度。
一种基于局部二值模式的图像盲去模糊算法.pdf
一种基于局部二值模式的图像盲去模糊算法涉及图像盲去模糊技术领域,解决了现有图像盲去模糊算法处理遥感图像模糊效果较差的问题。本发明基于清晰图像与模糊图像的‑局部二值模式的特点,使用局部二值模式提取出在去模糊过程中的重要像素点,并将使用L1范数进行累积;同时将这些重要像素点对应的梯度信息使用L0范数处理。其余像素的梯度则使用L2范数处理,使得本发明在锐化‑图像的主要边缘的同时模糊微小细节,提升图像像质,减轻图像伪影,估计更为准确的模糊核。本发明不仅在去除非遥感图像模糊的任务中表现优异,而且对于遥感图像模糊的处
基于局部二值模式的人脸识别方法研究的任务书.docx
基于局部二值模式的人脸识别方法研究的任务书任务书一、任务目标本任务旨在研究基于局部二值模式的人脸识别方法。通过探究局部二值模式在人脸识别中的应用,深入理解人脸识别技术的原理,提高对局部特征的抽取和描述能力。具体目标如下:1.学习掌握局部二值模式算法的原理和实现方法;2.掌握人脸识别的理论知识,包括特征提取和识别过程;3.应用局部二值模式算法实现人脸识别,并比较不同参数下的效果;4.对实验结果进行分析,深入理解局部特征对人脸识别的影响。二、任务内容1.学习局部二值模式算法1.1局部二值模式算法介绍1.2算法