江苏省自然科学基金(BK2006726)
- 作品数：7 被引量：46H指数：6
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- 相关领域：电子电信理学机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于多特征空间的三维目标离面旋转识别被引量：6
- 2007年
- 基于识别目标真假和空间位置的需要,将180幅训练图像分成了4个训练集,分别计算每个训练集的特征向量,分析结果表明每个训练集可以用3个特征向量来表示,这样用12个特征向量就可以建立目标的4个特征空间,使目标分解与重构过程大大简化。利用待识别目标向量与重构向量之间的关系,不仅可以判别目标的真假,还可以确定目标所在的空间位置。模拟结果表明,提出的目标多特征空间的建立方法和目标识别准则是有效的,能够实现离面旋转条件下三维目标真假和空间位置的识别。
- 冯少彤鲍毅聂守平王亮
- 关键词：图像处理目标识别多特征空间特征向量
- 利用多尺度变换提高数字全息再现像质量被引量：6
- 2007年
- 针对三维物体数字全息实验系统的特点,提出了基于多尺度变换的数字图像处理方法。利用小波变换和Curvelet变换的多尺度处理,成功滤除再现像中的零级衍射光斑,有效减小散斑噪声的影响并保留更多物像边缘信息,得到较高质量的数字全息再现像。实验结果表明,该方法具有较高实用性。
- 王亮冯少彤聂守平黄飞
- 关键词：数字全息多尺度变换小波变换CURVELET变换散斑噪声
- 利用深度和灰度图像实现三维目标的识别与分类被引量：6
- 2010年
- 将深度图像和灰度图像相结合,对围绕定轴旋转的三维目标进行了识别与分类。将深度图像作为相位因子,对其进行傅里叶变换,并用其制成三维定向图,用于三维目标的识别和旋转角度的判定;对于灰度图像,采用主分量分析(PCA)的方法,对训练图像进行特征分析。根据深度图像测定的目标角度,对三维目标灰度图像在其所属特征空间进行分解与重构。实验结果表明,综合利用深度图像和灰度图像,可以大大降低目标识别中的误判概率。
- 郝麟冯少彤聂守平
- 关键词：深度图像灰度图像
- 基于离散余弦变换的复值加密图像隐藏技术被引量：14
- 2009年
- 提出了一种基于宿主图像离散余弦变换(DCT)的复值加密图像隐藏技术,待隐藏图像经双随机相位编码后的复值加密图像按一定规律隐藏在放大的宿主图像的离散余弦变换系数中。在提取隐藏图像过程中,利用相邻像素相减(NPVS)算法对藏有信息的宿主图像离散余弦变换系数进行运算,提取出隐藏的复值加密图像。经过正确的双随机相位解码,可获得原隐藏图像。研究了不同嵌入权重因子ω下藏有信息的宿主图像和解码后隐藏图像的各自相关度,分析了在ω=0.2情况下藏有信息的宿主图像的剪切对提取的隐藏图像质量的影响和基于数字全息的三维物体信息隐藏,结果表明该图像隐藏技术隐藏信息量大,抗剪切能力强,保密性好。
- 朱竹青冯少彤聂守平孙敏
- 关键词：图像处理离散余弦变换双随机相位编码
- 三维目标离面旋转和非线性光照识别研究被引量：1
- 2007年
- 针对三维目标在离面旋转以及非线性光照条件下的识别问题,采集了180幅不同旋转角度的图像作为训练集,利用主分量分析法选取了20个特征向量,显著降低了特征空间的维数。利用这些特征向量对图像进行分解和重构,在保持较高计算精度的前提下减少了计算的复杂性。提出了利用原始图像向量与重构图像向量夹角余弦值来判别目标真假的方法。模拟结果表明,该方法能有效识别不同旋转角度的目标,同时能够消除非线性光照对目标识别的影响。
- 鲍毅冯少彤聂守平王亮季瑾
- 关键词：目标识别主分量分析特征向量
- 利用数字全息和相位恢复算法实现信息加密被引量：9
- 2007年
- 提出了一种基于数字全息技术和相位恢复算法的信息加密方法。运用相位恢复算法得到数字全息图的纯相位频谱分布,实现了对全息图的加密;对纯相位频谱分布实施逆傅里叶变换(IFT)则可以得到解密后的全息图。利用菲涅耳近似法和卷积法对解密后的全息图进行数字重构得到了再现像。该加密方法区别于常用的随机相位加密方法,不再需要制作随机相位板。实验结果表明,该加密方法既适用于对二维图像加密,也适用于对三维物体进行加密。
- 季瑾黄飞王亮冯少彤聂守平
- 关键词：全息数字全息傅里叶变换信息加密
- 基于多次滤波技术的单次曝光三维物体数字全息被引量：6
- 2007年
- 为了改善数字全息重构像质量以达到可实际利用的目的,首先采用以马赫-曾德尔干涉仪为基础的三维物体全息实验光路,运用单次曝光的方法,记录了真实三维物体的数字全息图。由于对该全息图直接计算得到的重构像,受零级衍射光斑和散斑噪声的影响较大,使得重构像质量难以令人满意。为此采用了一套独特的多重滤波数字图像处理方法,即综合运用小波分析与收缩加权平均滤波对实验获得的数字全息图及其数字重构像进行滤波处理,成功地消除了数字重构像中的零级衍射光斑、减小了散斑噪声的影响,得到逼真的三维物体重构像。实验结果表明,该方法简便、实用,可显著提高三维物体重构像的质量。由于采用单次曝光,无需记录多幅图像,此方法便于在实时图像分析处理等领域中应用。
- 王亮冯少彤聂守平黄飞
- 关键词：全息数字全息术小波分析散斑
