Haar+Gabor小波特征的人脸检测方法研究

Haar小波具有算法简单复杂度底的特点,Gabor小波具有能够对目标的局部区域灰度变化进行多方向的有效描述,和进行多尺度的描述的能力.结合两种小波变换在特征提取上的各自优势,提出一种改进的基于复合特征提取方法的Adaboost分类器,在人脸检测实验中取得较好的效果.     

一种高效的人脸马赛克方法

针对现有人脸检测方法速度缓慢的问题,在详细介绍结合类Haar特征和级联AdaBoost人脸检测算法原理及训练流程的基础上,提出一种改进的人脸检测算法。该算法可以动态调整Haar检测函数的阈值和选取扩展的Haar特征,并运用OpenCV中图像处理的基本算法实现较高准确度和较快速度的人脸检测,可高效用于马赛克处理。实验结果表明,该算法人脸检测率达到95.41%,处理图片时间约2.4ms/frame,计算复杂度低,且稳定性较好,可广泛用于人脸检测中。     

基于p进Vilenkin群小波方法解微分方程

定义了基于p进Vilenkin群的傅里叶-沃尔什变换,介绍了Haar小波函数系,多分辨分析和函数的(拟)Haar表示方法以及函数的沃尔什表示形式.最后研究了如何利用函数的沃尔什表示和Gibbs导数的性质证明n阶线性微分方程和一阶齐次波动方程解的存在唯一性.     

视频压缩H.264/AVC中关于SATD计算的改进

在H.264半像素精度的运动预测中,使用离散哈达玛变换(Hadamard Transform)的SATD(Sum of Absolute Transform Difference)能提高编码效果,但是复杂度高。已有的算法侧重于使用基于形状的算法来对复杂度和编码效果进行折衷。研究指出在半像素运动预测的SATD计算过程中存在有计算冗余,并提出了快速算法以降低SATD的计算复杂度。该算法使哈达玛变换最高能节省21.18%的加法数,且能和全搜索(Full Search)以及其他基于形状(如菱形)的快速算法结合进一步提高速度。     

基于小波变换和梯度方向的脱机手写藏文字符特征提取方法(英文)

为了提高脱机手写藏文字符的识别效果,提出了一种在小波变换基础上计算局部梯度方向直方图的特征提取方法.首先,对一个脱机手写藏文字符样本图像进行一次Haar小波变换,得到相应的一级近似分量;然后,将这个一级近似分量划分成几个等尺寸的子区域;最后,计算每个等尺寸子区域的局部梯度方向直方图,并将所有子区域的全部局部梯度方向直方图的值作为该字符图片的特征.在最近建立的脱机手写藏文字符样本数据库(THCDB)上的实验结果表明:提出的特征提取方法识别效率较高,且识别效果较好;和细节分量相比,近似分量对提高识别精度具有更大的贡献.     

基于Haar小波变换的图像分解与重构

介绍了Haar小波函数及基于Haar小波变换的图像分解与重构，通过实验得出了小波变换及haar小坡用于图像分解与重构具有速度快、重构图像压缩比高、对图像容易进行各种分析处理等优点的结论，为后续研究图像压缩技术提供了一定的依据。     

一种新型免疫遗传算法在图像增强上的应用

将一种新型免疫遗传算法应用到图像的增强处理中,利用其快速搜索能力,对给定测试图像,自适应地变异、搜索、直至最终确定变换函数的最佳参数α,β值,从而实现图像的增强.与穷举法相比,大大节约了求解的时间和计算的复杂度,并通过对自然图像的仿真实验论证该方法的有效性.     

Haar小波变换实现音频信息压缩的研究

小波变换在当前计算机信息处理中的应用日趋广泛，如何在信息处理过程中正确使用小波变换，直接关系到信息处理的有效性和实用性。Haar小波是小波函数簇中的一个函数，它应用于音频信息的压缩方面，既有较大的压缩比，同时又能有效保留原始音频信息的状态特征。文章利用Delphi语言为平台。阐述了Haar小波用于音频信息压缩的实现原理和方法。并对应用结果进行了探讨。     

矩阵的相似变换在数学计算中的应用

讨论了矩阵的相似变换在一些计算问题中的应用,如计算线性变换在不同基下的矩阵、计算对称矩阵的对角化形式,并给出了一种用相似变换计算矩阵的最小多项式的新方法.     

一种基于任意长离散余弦变换的并行递归算法

基于Clenshaw递归公式以及离散余弦自身的对称性提出任意长离散余弦变换(DCT)的一种并行递归快速算法,给出了算法的滤波器实现结构;与现有的其它递归算法进行了计算复杂度的比较分析,结果表明我们的算法运算量大大减少且计算的滤波器结构使算法非常适合大规模集成电路(VLSI)的实现.     

小波变换技术在音频压缩中的应用

小波(W avelet)变换是当前信息处理领域中发展非常迅速的新技术,它同时具有理论深刻和应用广泛的双重意义。由于小波变换具有传统的DCT正交变换的能量紧致性,同时还具有与人类视听觉系统很相似的特性,因此在音视频压缩领域受到广泛关注。Haar小波是小波函数簇中的一个基本函数,应用于音频信息压缩,不仅可以获得较高的压缩比,而且压缩后又能有效保留原始音频信息的状态特征参数,因此为进一步高效处理音频信息提供了一种可行的方案。     

离散傅里叶变换与离散小波变换在信号分析中的比较

主要研究了快速傅里叶变换和离散小波变换在两种不同信号中应用,对处理的结果进行了比较分析.说明在突变信号处理中,更适宜使用小波处理,而对于相对平稳的信号,应用傅里叶变换处理则更为有效.     

基于NSCT的图像消噪研究

针对CT变换缺少平移不变性会在图像消噪时产生伪Gibbs现象,提出了非下采样CT变换与自适应阈值法相结合的图像消噪法。实验结果表明,采用非下采样CT变换方法能有效地消除图像噪声,保存图像的纹理细节,提升图像信噪比,消噪效果优于传统小波及CT消噪效果。     

利用相对位置冗余度提高文件的压缩比

提出了相对位置冗余度的概念 ,利用被压缩文件中存在的相对冗余度 ,给出了一种变换方法 ,提高了现有压缩软件 (如Arj exe,Pkzip exe等 )对文件压缩的压缩比 .同时还给出一个实例 .     

具有两个生成元的小波框架的信号去噪

介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果.     

基于小波的图像融合及质量评估方法评述

图像融合是信息融合在图像处理领域的一个重要应用．由于小波分析在时域和频域同时具有趋好的局部化及多分辨特性，小波分析已成为图像融合领域的一种主流技术．近几年发展起来的多子带小波，更使小波图像融合进入了一个新的领域．从小波及多子带小波的分解与重建算法，以及对多子带小波的特性分析，得出基于多子带小波的图像融合具有明显的优点，同时也给出了小波融合系数算法．几个评价图像质量的指标，用于评定融合方法的优劣．     

基于菲涅尔数字全息的图像加密方法

研究基于Arnold变换和菲涅尔数字全息,小波变换和菲涅尔数字全息的图像加密方法．实现图像-加密和解密,分析衍射距离、再现光波波长、图像剪切对图像加密的影响．结果表明：基于菲涅尔数字全息的图像加密方法能够提高图像加密的安全性、灵敏度和抗剪切能力．     

Very low bit-rate video coding based on wavelet transform

ｖｅｌｅｔ ＴｒａｎｓｆｏｒｍTX１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＶｉｄｅｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｉｓｂｅｃｏｍｉｎｇｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙｉｍ－ｐｏｒｔａｎｔｉｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｓｅｖｅｒａｌａｒｅａｓｓｕｃｈａｓｔｅｌｅ－ｃｏｎｆｅｒｅｎ...