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基于三维Gabor变换的视频水印算法

软件学报 2004年第8期15卷 1252-1258页

作者：张立和伍宏涛胡昌利北京邮电大学信息安全中心北京100876

水印技术是把版权信息隐藏于载体信号中达到版权认证的一种版权保护技术.利用gabor基函数波形类似人视觉皮层简单细胞的感受野波形的特性,结合视觉通道中心频率具有对数频程关系的特点,从视觉系统时-空多通道模型角度出发,提出一种三维... 详细信息

水印技术是把版权信息隐藏于载体信号中达到版权认证的一种版权保护技术.利用gabor基函数波形类似人视觉皮层简单细胞的感受野波形的特性,结合视觉通道中心频率具有对数频程关系的特点,从视觉系统时-空多通道模型角度出发,提出一种三维塔式Gabor变换视频水印算法.实验表明,该水印算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.

关键词： Gabor变换视觉通道塔式分解数字水印

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基于Gabor变换的特征提取及其应用

基于Gabor变换的特征提取及其应用

作者：薛玉利山东大学

学位级别：硕士

时频分析是信号处理中的重要手段之一。Gabor变换，又称短时或加窗Fourier变换，克服了传统Fourier变换在频域内无任何时域分辨力的缺陷，体现了信号的联合时频分析特性。在Heisenberg测不准原理下，它被证明具有最优的联合时频分辨率... 详细信息

时频分析是信号处理中的重要手段之一。Gabor变换，又称短时或加窗Fourier变换，克服了传统Fourier变换在频域内无任何时域分辨力的缺陷，体现了信号的联合时频分析特性。在Heisenberg测不准原理下，它被证明具有最优的联合时频分辨率。同时，通过对人的感知系统的生理学特性研究表明，二维gabor基函数能够很好的描述哺乳动物初级视觉系统中大多数简单视觉神经元的感受野特性。本文的目的是通过对图像信号进行基于Gabor变换的时频分析，开展特征提取方面的相关技术研究。本文工作的贡献体现在：1)从时频分析角度出发，对Gabor变换在二维的联合空间频率域的特性进行了分析。对其在掌纹识别方面的特征提取做了一定的尝试，利用其联合空间频率域的能量分布作为特征，得到较好的识别效果;同时还采用了传统的两通道小波和三通道小波来进行掌纹的低频特征提取，并使用支持向量机进行分类识别，得到很好的识别效果;2)利用具有多尺度、多方向优势的gabor小波进行纹理图像检索，采用多个尺度、多个方向的gabor滤波器提取纹理图像的尺度、方向的特征，得到较好的检索效果。本文主要包括以下几部分内容：介绍了复数Gabor变换的基本概念，其中包括临界采样和过采样的复数Gabor变换，为了提高运算速度，我们采用了运算速度较快的实数Gabor变换。通过分析实数Gabor变换和复数Gabor变换之间的关系，得出：复数Gabor变换系数可以由实数Gabor变换系数计算得到，且实数Gabor变换和复数Gabor变换一样具有联合时频域局部最优的特点，所以我们决定采用运算速度更快的实数Gabor变换。鉴于以多尺度和多方向著称的gabor小波的广泛使用，我们介绍了gabor小波的基本概念，并详细讲述了它的特点，为gabor小波的使用提供了理论基础。简要回顾了掌纹识别的发展历程。掌纹识别作为一种重要的生物特征识别方法，其中的一个重要环节就是掌纹特征的提取。基于图像的复数Gabor变换系数在联合空间频率域的特点，因为实数Gabor变换和复数Gabor变换一样具有局部最优的特点，本文提出了一种利用实数Gabor变换提取掌纹能量特征的方法，并以此为基础采用欧式距离进行不同掌纹的匹配识别，方法简单而有效。然后，还使用传统的两通道小波变换和三通道小波变换提取掌纹图像的低频特征，使用支持向量机进行匹配识别，也得到了很好的识别效果。然后简要介绍了纹理图像检索的发展历程，对具有周期性和方向性特点的纹理图像，采用了具有多尺度和多方向优势的gabor小波，提取纹理图像不同尺度和不同方向的特征，选取其均值和方差组成特征向量，使用加权距离进行纹理图像的检索，得到了很好的实验结果。

关键词： Gabor变换 gabor小波掌纹支持向量机图像检索

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基于Gabor变换的多载波调制技术研究

基于Gabor变换的多载波调制技术研究

作者：马天荣郑州大学

学位级别：硕士

正交频分复用(OFDM)因其频谱利用率高,抗多径能力强等优点,成为第四代移动通信系统的关键技术之一。随着人们对高质量宽带业务的不断需求,OFDM技术将会在通信领域得到越来越广泛的应用。 OFDM技术通过将高速数据流分解成多个并行的子数... 详细信息

正交频分复用(OFDM)因其频谱利用率高,抗多径能力强等优点,成为第四代移动通信系统的关键技术之一。随着人们对高质量宽带业务的不断需求,OFDM技术将会在通信领域得到越来越广泛的应用。 OFDM技术通过将高速数据流分解成多个并行的子数据流,用每个子数据流去调制不同的载波。由于每个子数据流具有较低的数据速率,因此OFDM技术可以有效地消除由多径时延扩展引起的符号间干扰(ISI)。然而循环前缀的插入扩大了OFDM的符号周期,使得OFDM系统对载波频率偏移和多普勒效应引起的信号频谱扩展更加敏感,影响系统的性能。由于移动用户对未来多媒体通信的需求不断增长,因此如何有效地消除OFDM系统中信道频率弥散造成的子载波间干扰(ICI)尤为重要。本文正是针对上述问题,对基于Gabor变换的多载波调制技术进行了深入的分析和研究。论文主要内容如下：通过分析加窗OFDM系统性能,得出加窗技术只能减少OFDM符号的带外功率辐射,但不能有效地消除由载波频率偏移给系统带来的ICI.因此提出利用基于Gabor变换的OFDM(G-OFDM)系统解决载波频率偏移的问题,仿真结果表明,G-OFDM系统与加窗OFDM系统相比,在性能上有较大的改善,且不受脉冲滚降系数的影响。即使在滚降系数取1时,G-OFDM系统仍能够较好地抑制ICI。对于存在多径扩展和多普勒扩展的G-OFDM系统,提出一种新的优化脉冲成形方法,通过对高斯脉冲成形滤波器与双弥散信道进行匹配,来抵抗信道干扰。仿真结果表明该优化脉冲成形G-OFDM系统的SIR性能优于矩形脉冲成形OFDM系统,在减少符号间干扰(ISI)的同时更好地抑制了频率弥散信道带来的子载波间干扰(ICI),且频率弥散越大,ICI抑制的效果越好。

关键词：正交频分复用 Gabor变换加窗技术脉冲成形双弥散信道

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基于Gabor变换的图像特征提取方法研究

基于Gabor变换的图像特征提取方法研究

作者：康俊芳云南大学

学位级别：硕士

时-频分析是信号处理中的重要手段之一。作为经典的时频分析工具Fourier变换建立了信号从时域到频域的桥梁。但它反映的只是整个信号在全部时间下的整体频域特征,而不能提供任何局部时间段上的频域信息。基于Gabor变换的时频分析,克服... 详细信息

时-频分析是信号处理中的重要手段之一。作为经典的时频分析工具Fourier变换建立了信号从时域到频域的桥梁。但它反映的只是整个信号在全部时间下的整体频域特征,而不能提供任何局部时间段上的频域信息。基于Gabor变换的时频分析,克服了传统Fourier变换在频域内无任何时域分辨力的缺陷,体现了信号的联合时频分析特性。它不仅在Heisenberg测不准原理下被证明具有最优的联合时频分辨率,而且2-D gabor基函数能够很好的描述哺乳动物初级视觉系统中一对简单视觉神经元的感受野特性,这为其在图像处理中的应用奠定了理论基础。本文围绕基于Gabor变换的时频分析,针对图像特征提取、图像配准、图像增强方面的相关问题进行了研究。在初步了解图像特征提取的基础上引入了Gabor变换,并对Gabor变换的原理和性质展开了论述及应用。实验表明,该算法同传统的特征提取算法相比,具有更强的抗噪性能并能够提取更多的图像细节及更好的视觉检测效果。为以后的图像配准和图像增强处理奠定了一定的基础。在图像配准方面,应用奇gabor滤波器和偶gabor滤波器分别提取图像的纹理特征和几何特征并结合自适应的图像配准计算,提高了配准精度,特别是在细节方面有很大的改善。在图像增强方面,本算法在原来算法的基础上进行了改进,改进了一种基于Gabor变换的图像增强算法,并结合传统的图像增强方法对图像进行了增强,使图像得到了更好的视觉检测效果。最后,给出图像增强仿真试验系统进行验证。

关键词： Gabor变换特征提取图像配准图像增强 gabor滤波器

基于Gabor变换和KPCA的SAR图像舰船目标鉴别

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舰船电子工程 2016年第11期36卷 34-36,154页

作者：刘磊海军航空工程学院电子信息工程系烟台264001

针对SAR图像中的舰船目标和杂波虚警的鉴别问题,采用Gabor变换和核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)相结合的舰船目标鉴别算法。首先对SAR图像中的样本切片进行Gabor变换,获得舰船的纹理特征,将这些特征用KPCA算... 详细信息

针对SAR图像中的舰船目标和杂波虚警的鉴别问题,采用Gabor变换和核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)相结合的舰船目标鉴别算法。首先对SAR图像中的样本切片进行Gabor变换,获得舰船的纹理特征,将这些特征用KPCA算法降维并提取目标的主成分分量,把最终采集的样本特征通过k-近邻分类器进行训练和测试。通过仿真结果的比较表明,利用Gabor变换和KPCA降维相结合的方法可以有效地对SAR图像中的舰船目标和杂波虚警进行鉴别。

关键词： SAR图像舰船目标鉴别 Gabor变换 KPCA k-近邻分类

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基于Gabor变换的高鲁棒汉字识别新方法

电子学报 2002年第9期30卷 1317-1322页

作者：王学文丁晓青刘长松清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室北京100084

本文提出了针对字符图像的基于Gabor变换的汉字识别新方法。在对Gabor变换深人分析的基础上,本文针对汉字图像的统计信息,提出了一种有效的gabor滤波器组参数优化方法;同时,对gabor滤波器组的输出进行非线性变换,使其适应不同亮度和低... 详细信息

本文提出了针对字符图像的基于Gabor变换的汉字识别新方法。在对Gabor变换深人分析的基础上,本文针对汉字图像的统计信息,提出了一种有效的gabor滤波器组参数优化方法;同时,对gabor滤波器组的输出进行非线性变换,使其适应不同亮度和低质量灰度字符图像的识别。本文还改进了分块特征的抽取算法,提高了对字符细节的分辨能力实验表明,这种特征抽取方法大大加强了识别系统抵御图像噪声、干扰。亮度变化、笔画模糊、笔画断裂以及字符形变的能力,在应用于各种低质量的二值或者灰度的印刷和脱机手写字符图像识别时。

关键词： Gabor变换汉字识别 gabor滤波器鲁棒性

基于Gabor变换与改进SLLE的人脸表情识别

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计算机系统应用 2017年第9期26卷 210-214页

作者：龚安曾雷中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266580

本文通过Gabor变换进行人脸表情图像的特征提取,并利用局部线性嵌入(LLE)系列算法进行数据降维操作.LLE算法是一种非线性降维算法,它可以使得降维后的数据保持原有的拓扑结构,在人脸表情识别中有广泛的应用.因为LLE算法没有考虑样本的... 详细信息

本文通过Gabor变换进行人脸表情图像的特征提取,并利用局部线性嵌入(LLE)系列算法进行数据降维操作.LLE算法是一种非线性降维算法,它可以使得降维后的数据保持原有的拓扑结构,在人脸表情识别中有广泛的应用.因为LLE算法没有考虑样本的类别信息,因此有了监督的局部线性嵌入(SLLE)算法.但是SLLE算法仅仅考虑了样本的类别信息却没有考虑到各种表情之间的关系,因此本文提出一种改进的SLLE算法,该算法认为中性表情是其他各种表情的中心.在JAFFE库上进行人脸表情识别实验结果表明,相比LLE算法和SLLE算法,该算法获得了更好的人脸表情识别率,是一种有效算法.

关键词： Gabor变换人脸表情特征提取 LLE SLLE

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基于Gabor变换的反褶积方法研究及应用

基于Gabor变换的反褶积方法研究及应用

作者：曹磊吉林大学

学位级别：硕士

由于大地对地震波的吸收作用,地震子波在传播过程中是逐渐衰减的,子波传播是一个动态的的衰减过程。本文应用gabor反褶积模型估计衰减的地震子波,提取反褶积因子,从而得到反射系数序列。同时,对gabor反褶积方法进行模拟试算,取得了很好... 详细信息

由于大地对地震波的吸收作用,地震子波在传播过程中是逐渐衰减的,子波传播是一个动态的的衰减过程。本文应用gabor反褶积模型估计衰减的地震子波,提取反褶积因子,从而得到反射系数序列。同时,对gabor反褶积方法进行模拟试算,取得了很好的效果。在此基础上把gabor反褶积方法应用到实际地震数据,并与常规反褶积方法进行应用效果对比和分析,体现了gabor反褶积的优越性。考虑在地表有起伏、表层结构多变地区,当震源和接收点位置变化时,激发条件、接收条件等都发生变化,对地震记录将造成不同的影响时,把gabor反褶积延伸到gabor地表一致性反褶积。gabor地表一致性反褶积不仅能有效地压缩子波,克服激发、接收及偏移距等因素变化对地震记录的影响,而且能很好地压制高频噪声和随机干扰,调整地震子波的相位,消除地表变化引起的频率和相位的差异,使最终剖面的地震波波形等特征的变化真正反映地下介质的变化。

关键词：反褶积 Gabor变换地表一致性

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虹膜识别中Gabor变换算法的研究

虹膜识别中Gabor变换算法的研究

作者：刘贤艳东北大学

学位级别：硕士

随着社会信息化的高速发展,虹膜识别已成为目前较有推广前途的信息安全与人体生物特征识别的热点研究课题之一,也是应用数学与模式识别等多交叉学科的前沿课题。近年来,在虹膜识别的研究中,研究人员已经提出了一些的算法,虹膜识别的研... 详细信息

随着社会信息化的高速发展,虹膜识别已成为目前较有推广前途的信息安全与人体生物特征识别的热点研究课题之一,也是应用数学与模式识别等多交叉学科的前沿课题。近年来,在虹膜识别的研究中,研究人员已经提出了一些的算法,虹膜识别的研究取得了一定的成就。但这些算法对干扰信息敏感,对整个虹膜识别系统的性能产生严重的影响,不具稳定性和通用性。本文针对虹膜识别系统中存在的问题,采用小波分析等先进的数学工具,通过对Gabor变换算法的研究,提出了一套基于虹膜纹理特征分析的虹膜图像预处理及特征提取算法。首先对虹膜图像的各部纹理特征进行分析,然后设计相应的gabor滤波器对图像进行操作。通过分析瞳孔和光斑的纹理特征,设计了二维圆形gabor滤波器来突出它们的纹理特征信息,进而估计瞳孔的位置并检测光斑噪声;针对眼睫毛及眼睑边界的纹理特征,设计了一维峰状gabor滤波器检测眼睫毛并提取眼睑边界信息,且在眼睑定位时,为了解决已有算法存在的问题,避免双眼皮和睫毛根部的影响,本文采用在眼睑边界图像上采用抛物线形微积分检测算子来定位眼睑;最后设计了gabor编码滤波器提取虹膜纹理的峰状和坡度信息来对虹膜区域进行特征编码。通过在中科院CASIA-IrisV3-Lamp数据库上进行试验,证明本文提出的算法可以有效地避免头发和块状黑斑等干扰信息对图像的影响。估计瞳孔位置的准确率达到100%,定位抛物线的准确率达到99.5%,同时将瞳孔定位和虹膜外边界定位的准确率分别提高了9.8%和16.7%,虹膜识别的正确率为99.78%。实验证明本文提出的算法具有较好的稳定性和通用性。

关键词：虹膜识别 Gabor变换纹理分析特征提取微积分检测算子