检索结果-南通市图书馆

基于图像梯度预测的可调节大容量可逆数据隐藏

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吉林大学学报（工学版） 2016年第6期46卷 2074-2079页

作者：韩佳伶赵晓晖吉林大学通信工程学院长春130012 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

利用图像梯度选择和判断每个像素的梯度趋势,并根据梯度和相邻像素进行预测,采用了基于预测误差的可逆隐藏方法,有效降低了预测误差,增加了算法的隐藏容量。在隐藏过程中,通过调整嵌入规则降低对宿主图像引起的失真,提高了算法的隐蔽性... 详细信息

利用图像梯度选择和判断每个像素的梯度趋势,并根据梯度和相邻像素进行预测,采用了基于预测误差的可逆隐藏方法,有效降低了预测误差,增加了算法的隐藏容量。在隐藏过程中,通过调整嵌入规则降低对宿主图像引起的失真,提高了算法的隐蔽性。仿真实验结果表明:该算法能够获得很高的嵌入率,且具有很好的隐蔽性。

关键词：计算机应用信息安全可逆数据隐藏图像梯度

图像梯度分类的概率模型及在边缘检测中的应用

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计算机工程与应用 2010年第18期46卷 180-182页

作者：张玲艳闫丽王大凯西北大学电子信息科学与技术学院西安710127

从图像梯度分类的概率模型出发,提出一种自动确定Canny算法阈值的新方法。通过实验表明,这种改进的Canny算法是有效的,性能优于传统Canny算法。

关键词：图像梯度概率模型边缘检测 Canny算法

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B样条和图像梯度的单样本人脸识别

重庆大学学报（自然科学版） 2013年第12期36卷 111-116页

作者：方蔚涛吴凡重庆大学虎溪校区管委会网络信息中心重庆400044 重庆大学计算机学院重庆400044

提出了一种基于B样条和图像梯度的算法用于单样本人脸识别。采用图像梯度方法进行人脸识别具有光照不变性等优点,但在图片有噪声的情况下,噪声信息会严重干扰梯度信息,识别率会大大下降。传统降噪方法,会在降噪的同时平滑图像,降低图像... 详细信息

提出了一种基于B样条和图像梯度的算法用于单样本人脸识别。采用图像梯度方法进行人脸识别具有光照不变性等优点,但在图片有噪声的情况下,噪声信息会严重干扰梯度信息,识别率会大大下降。传统降噪方法,会在降噪的同时平滑图像,降低图像的梯度信息影响识别率。本文利用B样条滤波具有阶数可调的特点,根据图像的噪声值选取不同阶数B样条滤波,在降噪的同时最大程度的保留图像梯度信息以提高识别率。实验证明,基于B样条和图像梯度的算法在单样本人脸识别问题上识别率优于传统滤波方法。

关键词： B样条图像梯度单样本识别人脸识别

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基于图像梯度的数据增广方法

应用科学学报 2021年第2期39卷 302-311页

作者：刘之瑜张淑芬刘洋罗长银李敏华北理工大学理学院河北唐山063210 河北省数据科学与应用重点实验室河北唐山063210 唐山市数据科学重点实验室河北唐山063210

卷积神经网络用于图像识别的分类任务,需要大规模的图像数据集进行训练。因需要采集目标图像数量和设备条件的限制,采用常规方法难以获取足够多的图像样本,且耗时耗力耗财。目前已提出了多种多样的样本增广方法来解决图像样本不足的问题... 详细信息

卷积神经网络用于图像识别的分类任务,需要大规模的图像数据集进行训练。因需要采集目标图像数量和设备条件的限制,采用常规方法难以获取足够多的图像样本,且耗时耗力耗财。目前已提出了多种多样的样本增广方法来解决图像样本不足的问题,本文介绍了数据增广的研究背景和意义。以提高卷积神经网络的图像识别的准确率为目的,针对图像数据增广提出了基于图像梯度的数据增广方法。选取最大图像梯度值,通过精准裁剪方法增加图像样本,扩增图像数据集,使用增广后的数据集对卷积神经网络进行训练。应用Tensorflow深度学习框架和VGG16网络模型,选取PlantVillage的部分数据集,将训练集数据增广至原来的6倍,对扩增前后的训练集进行训练和对比。实验结果表明:使用数据增广后训练集训练的模型的准确率提升4.18%。

关键词：数据增广图像梯度卷积神经网络 Tensorflow深度学习框架 PlantVillage数据集

融合人眼掩蔽效应和图像梯度的块效应评价方法

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郑州大学学报（工学版） 2019年第3期40卷 7-12页

作者：王杰王禹博朱晓东任向阳郑州大学电气工程学院河南郑州450001

针对JPEG格式的图像采用分块离散余弦变换的压缩方式易产生块效应的情况,提出了一种高效的无参考块效应评价方法.首先,对图像块边界处像素点的梯度进行变换得到图像块效应映射图(主要包括图像块效应边界的位置和强度信息);然后,计算人... 详细信息

针对JPEG格式的图像采用分块离散余弦变换的压缩方式易产生块效应的情况,提出了一种高效的无参考块效应评价方法.首先,对图像块边界处像素点的梯度进行变换得到图像块效应映射图(主要包括图像块效应边界的位置和强度信息);然后,计算人眼对图像的亮度和纹理掩蔽效应,将其结合到块效应映射图中,得到显著性块效应映射图,并使用Minkowski法计算出图像块效应评价指标;最后,在LIVE等图像质量评价数据库中进行了大量的试验仿真.仿真结果中单调一致性指标——SROCC和KROCC分别达到了0.9、0.7以上.

关键词：图像梯度人眼掩蔽效应 DCT 块效应单调一致性

基于图像梯度和改进椭圆拟合算法的视线追踪方法

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扬州大学学报（自然科学版） 2023年第4期26卷 48-53,60页

作者：王鹏苑硕董鑫陶文杰常州工学院电气信息工程学院江苏常州213032 哈尔滨工程大学青岛创新发展基地山东青岛266000 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院哈尔滨150080

针对单摄像机视线追踪系统检测精度低且速度慢等问题,提出一种基于图像梯度和改进的椭圆拟合算法的视线追踪方法.首先,利用改进的人脸识别算法和“三庭五眼”的人脸比例算法对预处理后的图像信息进行人脸和眼睛部位的检测定位;其次,采... 详细信息

针对单摄像机视线追踪系统检测精度低且速度慢等问题,提出一种基于图像梯度和改进的椭圆拟合算法的视线追踪方法.首先,利用改进的人脸识别算法和“三庭五眼”的人脸比例算法对预处理后的图像信息进行人脸和眼睛部位的检测定位;其次,采用图像梯度算法定位人眼的瞳孔中心点,再分别利用改进的星射线算法与椭圆拟合方法确定虹膜边缘和虹膜中心,通过中心坐标评判完成瞳孔中心定位;最后,使用坐标法判定视线方向.实验结果表明,该方法可有效降低头动、眼睑和眼镜等因素造成的检测误差,并且能够准确判断人眼视线方向,具有较好的鲁棒性和实时性.

关键词：视线追踪瞳孔中心定位图像梯度椭圆拟合人脸检测

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光流场算法中优化图像梯度数据可信度方法

计算机工程与应用 2010年第4期46卷 163-165,169页

作者：夏毓鹏王昕胡锋深圳职业技术学院机电工程学院广东深圳518055 哈尔滨工业大学深圳研究生院广东深圳518055

基于梯度方法的光流场算法中,迭代次数需要足够大才能使运动物体边界数据扩散到灰度平坦的区域,计算量大,精度不高。在光流迭代方程中,梯度数据的精确度与可信度对光流计算的结果有直接的影响。对这一问题,应用Hessian矩阵判别、高斯滤... 详细信息

基于梯度方法的光流场算法中,迭代次数需要足够大才能使运动物体边界数据扩散到灰度平坦的区域,计算量大,精度不高。在光流迭代方程中,梯度数据的精确度与可信度对光流计算的结果有直接的影响。对这一问题,应用Hessian矩阵判别、高斯滤波标准差修正、均值模板修正和多帧图像对比等四种方法可以有效地处理图像梯度数据,并不断修正,以提高梯度数据的可信度。这些方法通过防止运动物体边界梯度数据向邻域内盲目扩散,增加扩散的方向性,从而提高光流场计算精度和收敛速度。

关键词：机器视觉图像梯度 Hessian矩阵高斯滤波均值模板光流场

基于图像梯度与生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

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基于图像梯度与生成对抗网络的图像超分辨率重建算法

作者：陈奇华南理工大学

学位级别：硕士

图像超分辨率重建技术（Super-Resolution,SR）指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。高分辨率图像可以提供更多的细节,这些细节往往在应用中起到关键作用。要获得高分辨率图像,最直接的办法是采用高分... 详细信息

图像超分辨率重建技术（Super-Resolution,SR）指的是将给定的低分辨率图像通过特定的算法恢复成相应的高分辨率图像。高分辨率图像可以提供更多的细节,这些细节往往在应用中起到关键作用。要获得高分辨率图像,最直接的办法是采用高分辨率图像传感器,但由于传感器和光学器件制造工艺和成本的限制,在很多场合和大规模部署中很难实现。因此,利用现有的设备,通过超分辨率技术获取高分辨率图像具有十分重要的现实意义。然而,现有的图像超分辨率算法还有如下问题:（1）重构出的高分辨率图像不能很好的还原出高频（结构）信息,导致视觉效果较差;（2）重构出的图片较为平滑,缺乏细节信息,因而缺乏真实性,且直接重构大比例分辨率图像（如4倍或8倍超分辨率）较为困难。为了解决超分辨率技术中的瓶颈与挑战,本文针对每个问题提出相应的改进方案:针对问题（1）,本文提出了一个基于图像梯度的感知损失函数,保证训练过程中能让超分辨率模型关注图像中的结构信息;针对问题（2）,本文引入了生成对抗网络,通过细节生成的形式提升图像视觉上的逼真度,同时设计了一个渐进重构模式,通过逐渐提升图像重构倍数来恢复大比例分辨率图像,保证训练时候的稳定性和模型性能。通过大量的实验证明,本文所提出的改进方案能有效提升超分辨率重构算法的效果性能。

关键词：图像超分辨率图像梯度生成对抗网络

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法

电视技术 2014年第9期38卷 18-20,24页

作者：潘豪亮闫青徐奕梁龙飞杨小康闫青徐奕杨小康博康智能网络科技股份有限公司上海200233 上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所上海200240 上海市数字媒体处理与传输重点实验室上海200240

梯度信息对人眼视觉感知具有重要作用,准确的图像梯度描述对于图像边缘提取、图像增强、图像分割等都有着极为重要的意义。传统的梯度提取方法通常仅利用图像的亮度信息,当图像颜色发生改变而亮度变化不大时,传统方法获得的梯度数值则... 详细信息

梯度信息对人眼视觉感知具有重要作用,准确的图像梯度描述对于图像边缘提取、图像增强、图像分割等都有着极为重要的意义。传统的梯度提取方法通常仅利用图像的亮度信息,当图像颜色发生改变而亮度变化不大时,传统方法获得的梯度数值则会与人眼的视觉感知产生矛盾。提出一种融合亮度信息与色度信息的图像梯度提取方法。该方法在保留亮度梯度信息的基础上,引入基于人眼视觉模型的CIE-L*a*b*颜色模型获得色度梯度信息,而后将归一化的亮度梯度与色度梯度进行了梯度融合。实验结果表明,该方法可充分利用亮度信息与色度信息,产生更符合人眼视觉感知的梯度描述。

关键词：图像梯度 CIE-L*a* b*颜色空间梯度提取方法