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国家自然科学基金(60641002)

作品数:3 被引量:48H指数:3
相关作者:刘高平赵萌黄华赵杜娟更多>>
相关机构:浙江万里学院西安交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金工业控制技术国家重点实验室开放课题基金浙江省科技计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇电子电信

主题

  • 2篇图像
  • 2篇字符
  • 2篇字符识别
  • 1篇颜色恒常性
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇人脸识别方法
  • 1篇识别方法
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像恢复
  • 1篇图像增强
  • 1篇图像增强算法
  • 1篇亮度
  • 1篇分辨率
  • 1篇REAL-T...
  • 1篇CCA
  • 1篇超分辨
  • 1篇超分辨率
  • 1篇车牌
  • 1篇车牌字符

机构

  • 4篇西安交通大学
  • 3篇浙江万里学院

作者

  • 3篇刘高平
  • 2篇赵杜娟
  • 2篇黄华
  • 1篇赵萌
  • 1篇何惠婷

传媒

  • 1篇光电子.激光
  • 1篇光电工程
  • 1篇Scienc...

年份

  • 2篇2011
  • 3篇2009
3 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
Real-time content-aware image resizing被引量:19
2009年
Content-aware image resizing is a kind of new and effective approach for image resizing,which pre-serves image content well and does not cause obvious distortion when changing the aspect ratio of images. Recently,a seam based approach for content-aware image resizing was proposed by Avidan and Shamir. Their results are impressive,but because the method uses dynamic programming many times,it is slow. In this paper,we present a more efficient algorithm for seam based content-aware im-age resizing,which searches seams through establishing the matching relation between adjacent rows or columns. We give a linear algorithm to find the optimal matches within a weighted bipartite graph composed of the pixels in adjacent rows or columns. Therefore,our method is fast (e.g. our method needs only about 100 ms to reduce a 768×1024 image’s width to 1/3 while Avidan and Shamir’s method needs 12 s). This supports immediate image resizing whereas Avidan and Shamir’s method requires a more costly pre-processing step to enable subsequent real-time processing. A fast method such as the one proposed will be also needed for future real-time video resizing applications.
HUANG HuaFU TianNanROSIN Paul LQI Chun
关键词:图像处理图像恢复
一种基于CCA空间超分辨率的人脸识别方法
针对低分辨率人脸图像识别率较低的问题,提出了一种利用识别特征的超分辨率重建得到低分辨率人脸图像在高分辨率空间对应的识别特征的方法。基于流形学习的理论,认为高低分辨率人脸图像的识别特征是由共同的内在结构生成的,利用典型相关...
黄华何惠婷
关键词:人脸识别超分辨率
文献传递
基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法被引量:15
2011年
针对基于Retinex理论的经典图像增强算法中存在的灰化现象、噪声扩大现象和光晕现象,提出一种基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法。算法中引入了基于边缘信息的高斯滤波器,主要使用同类性质的像素进行平滑处理用以改善光晕现象和抑制噪声;在提取的反射分量中加入像素的原始亮度以改善灰化现象和减小噪声。对比仿真实验结果显示,基于亮度的自适应单尺度Retinex图像增强算法可以有效增强细节、减小光晕和控制噪声,同时处理后的图像具有良好的色彩保真度。
刘高平赵萌
关键词:图像增强RETINEX颜色恒常性
基于自编码神经网络重构的车牌数字识别被引量:14
2011年
提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌数字识别方案。首先对车牌图像进行预处理,利用车牌字符的原图和Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行识别实验。然后对每个车牌字符构造一个自编码神经网络,利用训练样本进行图像的重构训练,并根据训练得到的网络权值重构出训练样本集中的各个字符图像或特征。最后,将测试样本输入到每个自编码神经网络,计算测试样本与各个输出的相关值。最大相关值所对应的重构权值和字符类别就是最终的识别结果。对比实验显示,自编码神经网络方法对车牌数字具有良好的识别性能。
刘高平赵杜娟黄华
关键词:字符识别
自编码神经网络车牌字符识别研究
自编码神经网络是一种新的神经网络方法,其理论和应用研究刚刚起步。本文提出了一种基于自编码神经网络重构的车牌字符识别方案,先对车牌字符图像进行预处理,然后将车牌字符原图和车牌字符的Gabor特征作为自编码神经网络的输入进行...
赵杜娟刘高平黄华齐春
关键词:车牌字符字符识别
文献传递
共1页<1>
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