【摘要】多媒体技术的发展,使得每天都有海量图像数据不断产生。图像分类作为数据组织的一种基本方法,一直在研究领域备受关注。图像分类问题可以概括为两个大步骤：(a)首先就是要将视觉图像表示为数值信息,即图像表示；(b)然后针对所得的图像表示,选择合适的分类器进行训练,最终得到图像分类模型。图像分类的这两个步骤对分类的效果都有很重要的影响,两者是相辅相成的。本文从围绕图像分类的两大步骤,展开了对图像分类 […]

【摘要】对人脸图像的研究问题一直是数字图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的热点之一。然而，受制于成像设备、传输带宽、环境干扰等硬件条件的限制与影响，获取的人脸图像的分辨率往往都是比较低的，进而限制了其进一步的应用。图像超分辨率技术的发展为突破这一困境提供了一种有效的解决方案。该技术以低分辨率图像为输入，通过信号处理技术获取高分辨率输出图像，并在在监控视频、医学图像、视频传输等领域得到广泛地应用。 […]

【摘要】本文主要研究自然场景理解中的两个重要问题：图像边界检测和图像分类。边界检测算法的输出结果是图像的一种压缩表示,常作为高级视觉任务的预处理步骤。图像分类使用抽取的图像特征把一幅图像划分到特定的类别。尽管这两个图像任务看起来是弱相关的,我们认为图像的特征表示是连接这两个任务的关键因素。本文在分析了现有算法的优缺点之后,从图像特征表示的角度给出了更加有效的图像边界检测和图像分类算法。本文取得的主 […]