-
公开(公告)号：CN102110289A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201110077327.5
申请日：2011-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于变分框架的彩色图像对比度增强方法，其主要步骤：第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到YCbCr颜色空间；第二步，对YCbCr空间中彩色图像的Y分量进行降采样；第三步，建立图像的成像模型，并将其变换到对数域；第四步，利用变分框架模型对亮度图像进行计算；第五步，用输入图像减去亮度图像得到图像的反射信息；第六步，将反射图像取指数；第七步，采用插值算法将反射图像还原到原始图像大小；第八步，将得到的反射图像与Cb和Cr分量结合，并反变换到RGB空间，作为输出结果。本发明采用变分框架模型对低能见度天气下的彩色图像进行处理，使得图像质量显著提高，相对于以往的图像增强方法，处理速度快、算法稳定性高、使用范围广、图像增强效果好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102831425B
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201210312362.5
申请日：2012-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种人脸图像快速特征提取方法，第一步，初始化读入训练图像集，将获得的彩色人脸图像转换到灰度空间；第二步，对图像进行线性插值和直方图均衡化；第三步，构造训练集数据矩阵；第四步，训练集应用主成份分析法，求取其低维表述矩阵；第五步，求原训练图像的低维表述矩阵的隶属度矩阵；第六步，计算低维表述矩阵的类内散度矩阵和类间散度矩阵；第七步，求得训练人脸图像集的特征表述矩阵。本发明充分考虑了训练集中各个人的人脸图像之间的关系，利用了其对于某一人脸子集的属于和不属于的信息，得到较好的类中心估计，弱化了某一图像的剧烈扰动对于该人其他图像的扰动，从而更加有效地提取人脸特征。
-
公开(公告)号：CN103778430A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410060480.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肤色分割和AdaBoost相结合的快速人脸检测方法，包括以下步骤：第一步，构建N层高斯金字塔；第二步，确定在高斯金字塔中进行肤色分割人脸检测的层数Ev；第三步，对高斯金字塔的第Ev层图像进行肤色分割人脸检测，标定出矩形人脸候选区域；第四步，确定在高斯金字塔中进行AdaBoost人脸检测的层数Ev'；第五步，对高斯金字塔的第Ev'层图像进行AdaBoost人脸检测；第六步，获取人脸区域。本发明结合了肤色分割和AdaBoost算法，并引入高斯金字塔，通过先为待检图像创建高斯金字塔，然后选择在高斯金字塔的适当层分别进行肤色分割和AdaBoost人脸检测，从而大幅提高了人脸检测效率。
-
公开(公告)号：CN103778430B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410060480.0
申请日：2014-02-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肤色分割和AdaBoost相结合的快速人脸检测方法，包括以下步骤：第一步，构建N层高斯金字塔；第二步，确定在高斯金字塔中进行肤色分割人脸检测的层数Ev；第三步，对高斯金字塔的第Ev层图像进行肤色分割人脸检测，标定出矩形人脸候选区域；第四步，确定在高斯金字塔中进行AdaBoost人脸检测的层数Ev'；第五步，对高斯金字塔的第Ev'层图像进行AdaBoost人脸检测；第六步，获取人脸区域。本发明结合了肤色分割和AdaBoost算法，并引入高斯金字塔，通过先为待检图像创建高斯金字塔，然后选择在高斯金字塔的适当层分别进行肤色分割和AdaBoost人脸检测，从而大幅提高了人脸检测效率。
-
公开(公告)号：CN102831425A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210312362.5
申请日：2012-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种人脸图像快速特征提取方法，第一步，初始化读入训练图像集，将获得的彩色人脸图像转换到灰度空间；第二步，对图像进行线性插值和直方图均衡化；第三步，构造训练集数据矩阵；第四步，训练集应用主成份分析法，求取其低维表述矩阵；第五步，求原训练图像的低维表述矩阵的隶属度矩阵；第六步，计算低维表述矩阵的类内散度矩阵和类间散度矩阵；第七步，求得训练人脸图像集的特征表述矩阵。本发明充分考虑了训练集中各个人的人脸图像之间的关系，利用了其对于某一人脸子集的属于和不属于的信息，得到较好的类中心估计，弱化了某一图像的剧烈扰动对于该人其他图像的扰动，从而更加有效地提取人脸特征。
-
公开(公告)号：CN102110289B
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201110077327.5
申请日：2011-03-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种基于变分框架的彩色图像对比度增强方法，其主要步骤：第一步，初始化读入图像，将输入的RGB图像转换到YCbCr颜色空间；第二步，对YCbCr空间中彩色图像的Y分量进行降采样；第三步，建立图像的成像模型，并将其变换到对数域；第四步，利用变分框架模型对亮度图像进行计算；第五步，用输入图像减去亮度图像得到图像的反射信息；第六步，将反射图像取指数；第七步，采用插值算法将反射图像还原到原始图像大小；第八步，将得到的反射图像与Cb和Cr分量结合，并反变换到RGB空间，作为输出结果。本发明采用变分框架模型对低能见度天气下的彩色图像进行处理，使得图像质量显著提高，相对于以往的图像增强方法，处理速度快、算法稳定性高、使用范围广、图像增强效果好。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.014 seconds)
