基于二元樹復(fù)小波變換的紋理合成與人臉特征檢測.pdf

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

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方向的變化情形，因此DTCWT越來越多應(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方面的應(yīng)用。 紋理合成是當(dāng)前計算機(jī)視覺、計算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理等多個領(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對象，在計算機(jī)視覺、模式識別、多媒體技術(shù)研究中占有重要的

3、地位。人臉檢測和人臉特征檢測是人臉信息處理及基于內(nèi)容的檢索研究中一個焦點(diǎn)問題，是近年來研究十分活躍的一個方向。 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。通過構(gòu)造紋理相似度評估函數(shù)，對整個集合進(jìn)行紋理匹配的搜索和選擇，最終由生成的小波系數(shù)通過逆變換合成新的紋理圖像。實(shí)驗結(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，同時處理結(jié)構(gòu)化的紋理也有著一定的優(yōu)勢。 通過分析D

4、TCWT的特性，提出了基于DTCWT的人臉特征檢測算法。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的人臉特征檢測算法在人臉內(nèi)的特征檢測效果相當(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)計了一個基于DTCWT方法的平臺。整個平臺包括圖像預(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