国家自然科学基金(60875026)

作品数：8被引量：52H指数：4
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相关期刊：《中国图象图形学报》《计算机应用与软件》《小型微型计算机系统》《模式识别与人工智能》更多>>
相关主题：图像分割差分进化算法多聚焦图像融合多聚焦图像小波变换更多>>
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基于深度图及支撑分析的图像分割被引量：3
《小型微型计算机系统》2014年第6期1342-1347,共6页皮志明 汪增福 
国家自然科学基金项目(60875026)资助
通过分析场景区域之间的支撑关系,提出一种分别在支撑区域与非支撑区域作深度图分割的图像分割算法.现有分割算法往往基于整个场景作不同物体深度不连续性假设,忽略了场景内不同物体之间的支撑关系,使得这类算法无法将支撑物与被支撑物...
关键词：图像分割 深度图 支撑系 深度不连续 
结合小波变换和自适应分块的多聚焦图像快速融合被引量：22
《中国图象图形学报》2013年第11期1435-1444,共10页刘羽 汪增福 
国家自然科学基金面上项目(60875026);中央高校基本科研业务费(WK2100100020);安徽省科技专项(11010202192)
提出一种基于小波变换和自适应分块相结合的多聚焦图像快速融合算法。该算法以小波变换为框架,对小波低频系数采用自适应尺寸分块的方法进行融合,图像块的尺寸由差分进化算法优化求解,然后对此低频融合结果进行精细化处理,得到一幅能精...
关键词：多聚焦图像融合 小波变换 差分进化算法 聚焦程度测量 
融合深度和颜色信息的图像物体分割算法被引量：6
《模式识别与人工智能》2013年第2期151-158,共8页皮志明 汪增福 
国家自然科学基金资助项目(No.60875026)
讨论立体图对的图像分割问题,提出一种基于深度和颜色信息的图像物体分割算法.该算法首先利用基于聚类的Mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割,同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图,并依据深度不连续性从过分割...
关键词：图像分割 深度不连续 面向物体分割 图割算法 
基于Haar小波域自学习的图像超分辨率方法
《小型微型计算机系统》2011年第6期1133-1137,共5页杨宇翔 汪增福 
国家自然科学基金项目(60875026)资助
图像超分辨率重构是指由低分辨率图像来获得高分辨率图像的过程.为了能够有效的重构出高分辨率图像,提出一种基于Haar小波域自学习的图像超分辨率重构算法.该算法将高分辨率图像通过Haar小波变换后得到的近似子块L与已知的低分辨率图像...
关键词：HAAR小波变换 Bp神经网络 自相似性 超分辨率 
基于多局部特征匹配的全自动图像拼接被引量：9
《计算机应用与软件》2010年第10期5-7,54,共4页严磊 汪增福 
国家自然科学基金项目(60875026)
针对数码相机或手机等手持拍摄装置拍摄的图像,提出了一种基于SIFT和MSER互补不变特征的全自动图像拼接算法并进行了系统实现。算法将MSER检测子推广到高斯尺度空间,增强了其对尺度变化的适应性,并与SIFT检测子相结合,发挥二者在图像中...
关键词：图像拼接 图像配准 SIFT特征 MSER特征 光度差异调整 
一种基于规范化形状的手绘草图检索算法被引量：4
《中国科学技术大学学报》2010年第10期1043-1053,1073,共12页钱晶 汪增福 
国家自然科学基金(60875026);中国科学院中国新农村信息化研究中心资助
提出了一种基于仿射变换自适应的形状和骨架特征的手绘草图检索算法.首先采用一种基于傅里叶变换的降维滤波方法对对象进行规范化处理,并以此为基础提取对象轮廓和区域特征;然后提出一种仿射变换自适应骨架提取算法提取对象骨架、得到...
关键词：轮廓 区域 骨架 仿射变换 草图检索 
利用双线性分析的三维人脸表情模拟技术被引量：2
《小型微型计算机系统》2010年第6期1190-1195,共6页常江龙 郑颖 汪增福 
国家自然科学基金项目(60875026)资助
具有真实感的三维人脸表情合成是计算机应用领域的一个热点问题.提出一种基于双线性分析的三维人脸表情生成方法.在对人脸数据进行分区域统计分析的基础上,建立了表情与身份相独立的双线性统计模型.设计了该模型的肌肉驱动方法,通过肌...
关键词：人脸表情模拟 肌肉模型 双线性统计分析 三维人脸重建 
一种沿区域边界的动态规划立体匹配算法被引量：6
《模式识别与人工智能》2010年第1期38-44,共7页刘赫伟 汪增福 
国家自然科学基金资助项目(No.60875026)
提出一种基于图像区域分割的立体匹配算法.与通常的沿扫描行进行动态规划的立体匹配算法不同,该算法以图像"区域"为基元计算视差.首先使用相关法得到初始视差,然后利用一种区域边界上的多种子动态规划算法对视差进行精细计算,最终通过...
关键词：立体匹配 动态规划 图像分割 
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