【摘 要】
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为了更有效地进行边缘检测,通过分析PCA的方向特性,提出了一种基于PCA的边缘检测方法。PCA先利用KL变换来将原始数据变换成维数较少的特征数据,该变换在能量积聚和数据取舍上都具有方向性;同时在证明PCA的这两个方向特性的基础上,提出了一个经两次PCA操作获取边缘的新方法——TPCA。该新方法首先通过对图像进行PCA来得到其重建后的残差;然后再对该图像的转置图像进行PCA,并将所得残差做转置;最后
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,扬州大学信息工程学院,唐山学院网络教育中心
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目（60632050）
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为了更有效地进行边缘检测,通过分析PCA的方向特性,提出了一种基于PCA的边缘检测方法。PCA先利用KL变换来将原始数据变换成维数较少的特征数据,该变换在能量积聚和数据取舍上都具有方向性;同时在证明PCA的这两个方向特性的基础上,提出了一个经两次PCA操作获取边缘的新方法——TPCA。该新方法首先通过对图像进行PCA来得到其重建后的残差;然后再对该图像的转置图像进行PCA,并将所得残差做转置;最后通过对两个残差进行叠加,并二值化来得到比较好的边缘。实验结果表明,该算法不仅有效稳定,而且与经典的边缘检
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客观图像质量评价方法——自动评价图像质量使其与主观感受一致,对于很多图像和视频处理应用特别是图像编码具有重要意义。提出了一种基于结构失真的图像编码质量客观评价方法。首先根据匹配追逐算法将参考图像在基函数上进行投影分解按照重要性排列获得结构信息,并给出结构重要性度量,然后利用该信息计算编码图像的结构信息,比较编码前后结构信息的差异作为客观质量评价度量,其中在匹配追逐算法中,选取了2维可分离的Gabo
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为了快速获取更好的全息图显示效果,在研究了分数傅里叶变换与菲涅耳衍射光场的紧密联系的基础上,首先给出了一种分数傅里叶变换的快速数值算法,并将分数傅里叶变换应用到计算全息图中提出了一种用于计算全息图的分数傅里叶变换方法;然后分析了用这种记录全息的方法得到的全息图优越于传统的傅里叶变换获得的全息图,同时给出了计算机的模拟实验结果;最后利用拆卸的投影装置搭建出了以空间光调制器——DMD(数字微镜装置)为
以回归型支持向量机(SVR)理论基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的图像水印检测新算法.该算法首先选取图像的组合矩作为特征向量,并通过SVR对旋转、缩放、平移等几何变换参数进行训练学习,以获得SVR训练模型;然后利用SVR训练模型对待检测图像进行数据预测,并结合预测输出结果对其进行几何校正;最后从已校正数字图像内提取出水印信息.仿真实验结果表明,本文算法对常规信号处理(滤波、叠加噪声、JPEG压缩
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