中国博士后科学基金(2012M512144)
- 作品数：5 被引量：66H指数：3
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- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于参数估计的无参考型图像质量评价算法被引量：26
- 2013年
- 针对现有客观图像质量评价算法通用性差及人类主观感知相关性弱等问题,该文提出一种基于参数估计的无参考型图像质量评价算法。该算法通过分析图像本身所蕴含的质量特征,提取出图像结构信息、颜色信息和视觉信息的评价度量指标,采用回归分析的方法估计出相应指标的参数。实验结果表明,该算法与主观评价结果一致性好、鲁棒性强,优于其它客观评价算法,能够准确反映人类对图像质量的视觉感知效果。
- 南栋毕笃彦查宇飞张泽李权合
- 关键词：图像质量评价HSV模型人类视觉系统
- 基于暗原色先验的图像去雾算法被引量：11
- 2013年
- 为了减小大气退化现象对可见光成像系统的影响,提出一种优化和改进了的暗原色先验图像去雾算法。该算法从大气退化模型出发,通过自适应分块和中值滤波,得到细化的暗原色图像;利用自适应二维经验模式分解得到照度分量,进而采用低通滤波估计平滑的大气光图像;基于图像的稀疏先验知识,在softmatting下得到细化的大气传输函数图像;并对图像进行视觉色彩校正。最后利用主观和客观的方法对实验结果进行了评价,实验结果表明了算法的有效性。
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- 关键词：去雾二维经验模式分解
- 基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法被引量：28
- 2015年
- 本文提出一种基于景深约束的单幅雾天图像去雾算法,该算法首先对退化模型进行变换以满足Kimmel变分框架的要求;其次,考虑到人眼视网膜锥细胞对绿光的敏感性,将绿光分量作为大气传输图变分求解模型的输入;最后,利用景深图像特性,在8邻域快速求解中对能量函数进行约束,从而有效提升去雾图像的视觉效果.实验结果表明本文算法在获得最佳去雾效果的同时,具有较好的实用性和较少的计算资源消耗.
- 南栋毕笃彦马时平何林远娄小龙
- 关键词：图像去雾变分模型
- 一种AGMM配准的尺度自适应目标跟踪方法
- 2015年
- 针对视觉目标跟踪中目标尺度发生变化时容易发生跟踪失败的问题,提出基于不对称高斯混合模型配准的尺度自适应目标跟踪方法.不对称高斯混合模型配准把上一帧和当前帧图像的特征点集分别作为高斯混合模型高斯重心和数据点,并将特征信息与空间信息相融合;通过比较数据点与高斯混合模型高斯重心之间的相似程度,对两帧图像之间的点集进行配准,得到当前帧中可靠的特征点;点集的离散程度充分反映了目标尺度大小,通过仿射变换计算图像离散度比例变化,可以准确地估计出当前帧目标框的位置和尺度.实验表明,该算法对目标尺度变化具有较强的自适应性,并且在发生光照变化、复杂背景时,也可以达到很好的效果.
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- 关键词：视觉跟踪尺度自适应仿射变换特征点集
- 基于二值随机森林的目标跟踪算法被引量：1
- 2014年
- 针对压缩跟踪不能适应目标姿态变化导致跟踪失败的问题,提出了一种基于二值随机森林的目标跟踪算法。该算法对实时压缩跟踪算法的特征提取和分类这两个部分作了改进。首先,在梯度图像上进行多尺度滤波,获得目标的高维特征描述,利用一个稀疏矩阵进行压缩,获得表征目标的低维信息;然后,通过比较图像块对的大小,获得二值描述符,利用随机森林构造目标表示方法;最后,计算汉明匹配、寻找汉明距离最小的候选样本作为当前帧目标的状态估计,并在此基础上提取目标的特征来更新目标特征模板。与原算法相比,该算法对旋转、折叠、遮挡等姿态变化的目标跟踪性能更好。
- 张立朝毕笃彦查宇飞黄宏图孙超
- 关键词：视觉跟踪
