基于二元樹(shù)復(fù)小波變換的紋理合成與人臉特征檢測(cè).pdf

1、小波分析從引入圖像圖形領(lǐng)域后，就一直是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理應(yīng)用的一個(gè)重要工具。小波分析方法是一種時(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法。對(duì)于大小不同的尺度成分采用相應(yīng)粗細(xì)的時(shí)域取樣步長(zhǎng)，從而能不斷聚焦分析信號(hào)的任意微小細(xì)節(jié)。近年來(lái)，Kingsbury等人提出了一種新的小波分析工具——二元樹(shù)復(fù)小波變換(Dual-treeComplexWaveletTransform，DTCWT)。DTCWT不僅保持傳統(tǒng)小波優(yōu)良的時(shí)頻局部化分析能力，

2、還具有優(yōu)良的方向分析能力，能夠反映出圖像在不同分辨率上沿多個(gè)方向的變化情形，因此DTCWT越來(lái)越多應(yīng)用于圖形圖像領(lǐng)域。本論文主要研究DTCWT在紋理合成和人臉特征檢測(cè)方面的應(yīng)用。 紋理合成是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，在圖像的MPEG壓縮編碼、圖像修復(fù)、基于圖像類推的濾波器設(shè)計(jì)等方面都有廣泛的應(yīng)用。另一方面，人臉也是圖像與視頻中重要的視覺(jué)對(duì)象，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、多媒體技術(shù)研究中占有重要的

3、地位。人臉檢測(cè)和人臉特征檢測(cè)是人臉信息處理及基于內(nèi)容的檢索研究中一個(gè)焦點(diǎn)問(wèn)題，是近年來(lái)研究十分活躍的一個(gè)方向。 將DTCWT引入到紋理合成算法領(lǐng)域中，提出了基于DTCWT的紋理合成算法。通過(guò)構(gòu)造紋理相似度評(píng)估函數(shù)，對(duì)整個(gè)集合進(jìn)行紋理匹配的搜索和選擇，最終由生成的小波系數(shù)通過(guò)逆變換合成新的紋理圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于DTCWT的紋理合成算法比傳統(tǒng)的算法在效率上有較大的提升，同時(shí)處理結(jié)構(gòu)化的紋理也有著一定的優(yōu)勢(shì)。 通過(guò)分析D

4、TCWT的特性，提出了基于DTCWT的人臉特征檢測(cè)算法。由復(fù)小波變換分解的系數(shù)構(gòu)造出局部能量函數(shù)和全局能量函數(shù)，進(jìn)行極值搜索尋找特征點(diǎn)?；贒TCWT的人臉特征檢測(cè)算法在人臉內(nèi)的特征檢測(cè)效果相當(dāng)好，比較其他的算法速度也很快，而且不需要學(xué)習(xí)訓(xùn)練背景。 在以上的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)基于DTCWT方法的平臺(tái)。整個(gè)平臺(tái)包括圖像預(yù)處理模塊、DTCWT模塊和應(yīng)用模塊。一方面提供內(nèi)部的接口，可以方便將基于DTCWT的方法應(yīng)用到更多領(lǐng)域中；另一方面