基于纹理复杂度与DCT变换的彩色图像数字水印

利用共生矩阵模型对图像复杂度进行了分析,结合人类视觉系统,提出一种基于纹理复杂度的数字水印算法。该算法将彩色宿主图像从RGB空间转换到YUV空间,提取Y分量,并且根据宿主图像的纹理平均复杂度度量对宿主图像进行纹理区域划分;对水印图像进行二值化处理并且进行Arnold置乱;对宿主图像进行DCT变换,利用Watson视觉模型控制水印嵌入强度。实验表明,该算法取得较好的效果,并且对水印攻击具有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的图像阀值去噪算法

针对传统的基于图像消噪的方法存在的问题,即在低信噪比的情况下,传统的滤波方法消噪效果得不到有效的改善,甚至图像在处理之后变得模糊。基于小波变换的图像阀值去躁算法,利用小波变换的特性,可以有效的去除噪声,最大程度的保留图像的有效信息。利用Matlab仿真实验结果表明,与传统的滤波方式相比,基于小波变换的图像阀值去噪算法使处理之后的图像更加接近于原始图像,且处理后图像模糊程度比传统算法大大减小。     

一种基于Laplace谱和“匈牙利算法”的匹配算法

本文提出一种基于Laplace谱和"匈牙利算法"的匹配算法。该算法首先通过递增权值函数,分别对两幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,并对其进行奇异值分解;然后通过分解后的矩阵特征向量,构造一个初始的匹配关系矩阵,并结合匈牙利算法变换该矩阵,最后得到新的匹配矩阵。实验结果表明,该算法能够达到较高的匹配效果。     

基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法

在对蚕茧品质检测的过程中,利用图像处理技术对黏连蚕茧进行分割计数能够减少所需的劳动力、提升工作效率、提高计数精度,也是对蚕茧图像进行更高层次处理、分析的基础步骤之一。利用改进的多层次距离变换并结合分水岭的分割算法能有效分割蚕茧并计数。算法能在保证单个蚕茧不被分割的情况下逐步将黏连蚕茧进行分离,并将多层次距离变换后的图像作为种子,利用分水岭算法,将蚕茧分割开来。在针对蚕茧的目标分割测试中,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法的计数精度达到99.97%,其中计数100%准确的次数占97.08%。与传统图像分割算法相比,基于多层次距离变换的蚕茧分割计数算法有明显优势,不但计数精度更高,蚕茧分割清晰,边缘锐利无毛刺,而且对较复杂光照条件的适应能力更强。但该方法在对大小差异大的蚕茧计数时会造成准确率下降,适用于大小接近的蚕茧的分割。     

基于融合特征和FAST-SURF的蚕茧疵点图像配准算法

针对获取的蚕茧完整表面图像疵点横跨两张不同角度图像的问题,文中提出一种基于融合特征与FAST-SURF的蚕茧疵点图像配准算法.首先通过HSI彩色空间获取蚕茧疵点图像,提取疵点图像的Canny边缘特征和LBP纹理特征,分别进行归一化后构成融合特征;其次,在蚕茧疵点融合特征灰度图上利用FAST算法快速检测特征点,并为每个特征点构建64维SURF特征描述符;最后,结合坐标距离筛除与RANSAC算法获得最终匹配对,实现蚕茧疵点图像配准.结果表明,将蚕茧疵点图像的融合特征与FAST-SURF算法相结合得到的匹配正确率均值达89.76％,配准总时间均值为0.46 s.建立的算法满足蚕茧疵点图像快速配准的精度与实时性要求.     

表格图像特征目标识别技术的研究

为了准确快速地识别一张完整的考核测评表的特征目标信息,提出了一种基于表格图像处理的特征目标自动识别的算法。根据表格图像的特点,对考核测评表图像进行灰度化等预处理,并利用感兴趣区域检测方法定位考核表单元格位置,在此基础上,研究了采用像素统计方法和角点检测方法识别特征目标,最后通过实验验证了算法的正确性和可行性。     

改进SIFT算法在二维图像三维重建中的应用研究

由二维图像恢复到三维立体结构过程中,图像匹配技术是其中很重要的一个环节。由于SIFT算法具有对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的优点,应用最为广泛。但是SIFT算法也存在一些缺陷,如SIFT匹配点数量有限、重复率高,在大量形状相似区域匹配正确率低,匹配时间长等。本文采用简化SIFT模型进行双向匹配[1],同时增加了匹配条件即改进欧式距离匹配与余弦匹配[2]相结合,实验结果表明,改进后的SIFT算法缩短了运算时间,提高了匹配的精准度,可以较好的应用于图像匹配中。     

二值数字水印的嵌入和提取

在抵抗多媒体盗版方面,数字水印技术具有巨大的应用前景。文中介绍了一种数字水印的变换域算法—基于离散余弦变换的数字水印技术。介绍了数字水印嵌入和提取的原理,分别给出了基于离散余弦变换(DCT)的嵌入和提取算法,并用MATLAB实现了二值数字水印对灰度图像的嵌入和提取。从仿真结果可以看出,嵌入水印信息后,原图与嵌入水印后的图像在视觉效果上没有明显分别,不影响图像的正常使用。     

提升小波和模糊聚类在图像数字水印中的应用

将提升小波变换与模糊聚类相结合,提出一种基于变换域的自适应盲水印算法。算法利用提升小波变换得到图像的低频子图,结合人类视觉特征进行模糊C均值聚类,进一步划分出最适合水印嵌入的纹理区域,并嵌入经过混沌映射加密的水印。对比攻击实验表明该算法具有较好的透明性和鲁棒性,能有效抵抗多种类型的攻击。     

基于局部相似性先验的协作表示人脸识别

针对光照、伪装/遮挡等非受控环境下的人脸图像,本文探讨了一种基于局部相似性先验的协作表示人脸识别。首先选择合适的人脸图像并对其进行等份不重叠分块,接着计算不同分块间的权重,最后将块与块之间最优的相似性先验信息加权至协作表示算法中,以实现人脸的分类。实验结果表明,与目前基于协作表示的人脸识别算法相比,本文算法在性能上有明显的提高。     

基于Matlab的遥感图像IHS小波融合算法的并行化设计

随着遥感图像数据规模的不断扩大与融合算法计算复杂度的增大,遥感图像的快速融合成为很多遥感处理步骤的关键一环。计算机技术快速发展,CPU多核架构逐渐普及,为了充分利用多核处理器资源,Matlab提供了并行计算模型。本文选取了基于小波变换和IHS空间的图像融合算法进行并行化设计,利用Matlab并行计算工具箱与分布式计算服务器进行任务分割,实现了算法的并行化。实验结果表明,并行化处理可以有效缩短图像融合的时间,获得良好的加速比,验证了并行算法的高效性,对进一步研究并行图像处理有一定的指导意义。     

图像去噪中的小波变换应用策略

图像信息在人们认识世界和了解世界中扮演着重要的角色。但是,由于图像在实际应用或者是传输过程中经常被噪声等因素所干扰,导致图像的质量下降,无法达到使人们满意的效果,所以对于图像也应该进行去噪处理,减少噪声对于图像的干扰。在早期对图像进行处理,主要是指使用数字计算机技术对图像进行加工处理,以此来获得自己所需要的图像信息。本文基于这个背景,分析了小波变换在图像去噪的中使用的处理方法,主要探讨了小波变换在图像去噪中的使用。     

利用HALCON提取狗獾前肢区域图像的方法

文中介绍了一种提取狗獾图像前肢区域的方法,通过HALCON软件中的一系列算子对狗獾图像进行处理,先利用阈值分割,根据图像中灰度值的不同选取狗獾前肢,之后对选取的狗獾前肢区域进行填充处理,使选取更加完整,最后通过特征检测了解狗獾2个前肢区域的面积,利用面积的不同提取狗獾前肢区域。该研究为狗獾前肢的提取提供了一种有效的方法,为狗獾前肢挖掘运动过程的分析打下基础。     

一种小波域自适应的盲视频水印算法

针对视频版权的保护,本文提出了一种小波域自适应的盲视频水印算法。首先基于猫映射和Logistic映射的双混沌加密对图像水印进行处理以增强其安全性;然后对宿主视频进行场景分割,通过像素帧平均法提取关键帧并提取其亮度分量,将处理后的图像水印自适应地嵌入到经过小波变换后亮度分量的低频系数中。实验结果表明,本文的算法具有较好的不可见性,且针对锐化、高斯滤波、噪声、帧剪切等攻击具有良好的鲁棒性。     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。     

一种改进的遗传算法在图像分割中的应用

二维最大熵图像阈值分割法是在整个二维灰度空间上搜索相关参数,从而使得图像的总熵取得最大值的优化问题,该算法计算量大、耗时长。为此,我们将二维最大熵的图像阈值分割方法中的相关技术引入到遗传算法中,以降低算法的复杂度。具体地,结合二维最大熵图像分割法的特点,我们对传统遗传算法中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行了优化设计,以加快算法的收敛性。实验结果表明,本文设计的基于遗传算法的二维最大熵图像分割方法所分割的图像优于一般常用的图像分割算法。     

基于二进小波变换的遥感图像融合方法

为了充分利用各种遥感图像的信息,在分析以往图像融合方法优缺点的基础上,针对多光谱与全色图像的融合,提出了基于二进小波变换的融合方法,将各源图像进行二进小波分解,根据低频和高频分量的特点,按照各自的融合算法融合源图像的各分解层。再进行小波逆变换得到融合图像。利用信息熵等标准与其他融合方法进行比较,实验结果证明该融合方法较常用的正交(双正交)小波融合算法有更好的融合效果。     

基于高斯引导滤波MSRCR的奶牛夜间低质量图像增强方法

为了解决奶牛夜间图像存在颜色失真、边缘细节丢失与噪声干扰等低质量问题,试验提出了一种基于高斯引导滤波的彩色恢复多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)图像增强算法,即先利用多尺度高斯滤波函数处理原始夜间图像得到粗糙照度分量,再利用引导滤波(guided filtering, GF)函数处理获得精确照度分量,然后结合四方向Sobel边缘检测器进行反射分量自适应权值优化,最后通过对数加法将照度分量和反射分量合成增强图像。试验以3组(1组为均匀光照灰度图像、2组为均匀光照彩色图像、3组为非均匀光照彩色图像)夜间不同成像条件下的180幅图像为研究对象,以平均梯度(mean gradient, MG)、标准差(standard deviation, S)、信息熵(information entropy, IE)、边缘保持指数(edge preserving index, EPI)、结构相似性指数(structural similarity index, SSIM)、峰值信噪比(peak signal to nois...     

多CCD大幅面扫描仪图像拼接算法与实现

针对大幅面扫描仪采用的多CCD外视场拼接方式,本文提出了一种根据寻优得到的拼接线进行图像拼接的算法,该算法以扫描图像重叠区域中对应像素点灰度差异较小的点作为拼接点,同时使用一种像素点权值计算方法作为搜索策略的参考,寻优得到一条图像拼接线。利用多CCD大幅面扫描仪得到的扫描图像进行试验,获得了很好的试验效果。     

春伐桑园桑红蜘蛛空间分布图式及抽样技术研究

在田间系统调查的基础上,对春伐桑园桑红蜘蛛的空间分布型,空间分布图式进行了分析测定,并在此基础上对其抽样技术进行探讨,编制出了理论抽样和序贯抽样表。结果表明：陕南春伐桑园桑红蜘蛛空间分布属Neyman分布（70．00％）和负二项分布（80．00％）;群体空间图式为聚集型。并根据Iwao（197）的序贯抽样方法计算得出不需防治区域和需要防治区域方程分别为：T1（N）=q－0.9798和T2（N）=q＋0．9798