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。     

基于视觉注意的宏块级码率控制算法

H.264/AVC码率控制算法中在宏块层采用平均分配目标比特数的策略,虽然有利于降低码率控制算法的复杂度,却造成重建图像并不符合人眼的主观视觉感受。本文根据视觉心理学研究成果,分析了影响视觉注意主要因素,对宏块层比特分配算法进行优化,本文算法提高了重建图像的主观视觉质量,并且有较好的码率控制精度及更稳定的客观质量,算法额外增加的计算复杂度在可接受的范围,为实时应用提供了可能。     

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。     

基于小波理论的数字水印研究

数字媒体版权保护是数字信息技术研究领域一项不可忽视的问题,设计合理的数字水印算法必须具有良好的隐藏性、稳定性以及鲁棒性,借助离散小波变换在图像遭到攻击时下表现出良好的鲁棒性等优点的前提下,结合奇异值分解技术,设计出一种比较合理的数字水印算法,且在算法执行开始时使用平面分解技术,允许量化嵌入更多的满足视觉特性的水印。首先在宿主图像的小波域的低频子带当中利用分块的DCT技术,将变换后得到的系数量化的嵌入到低频子带当中,同时在宿主图像的小波域的高频子带当中采用分块奇异值分解技术在高频子带中量化嵌入奇异值向量。依据嵌入后的中频子带中具有的特征,采用零水印提取作为保护数字影像版权的手段,为提高算法本身的鲁棒性,通过把相同的水印信息量化的嵌入到在宿主图像的空域当中去。实验结果表明,该算法在能够有效抵御来自外界的干扰的同时表现出良好的鲁棒性以及隐蔽性。     

基于自嵌入颜色兼容性的彩色图像水印算法

本文提出了一种基于小波域的鲁棒性彩色图像水印算法,称为自嵌入颜色容许性彩色图像水印算法(CIW-SECP)。CIW-SECP技术是指在YUV色彩空间的Y和U平面上利用扩频方式嵌入两个水印标记。水印权重基于U和V平面所谓的"颜色允许性"生成。这些生成的权值利用图像的颜色特征自嵌入在相应的U和V平面上。实验结果表明,该CIW-SECP技术表现出非常高的不可感知性(PSNR∈[71.21—85.95]dB),并且对大多数典型的攻击具有较高的鲁棒性。     

基于小波变换的图像数字水印算法研究

数字水印优化问题是一门有效的多媒体版权保护技术。提出了彩色图像中嵌入水印和提取水印的优化算法。利用人眼视觉系统特性,根据不同频段不同颜色层对应的加权系数,选择合适加载强度,保证嵌入水印和提取水印有较好的鲁棒性。同时算法还有较好的不可见性和稳定性。     

基于双肤色模型和AdaBoost的人脸检测系统设计

本文在Windows平台下,基于VS2010和Intel开源计算机视觉库OpenCV设计了一个实用的人脸检测系统,实现复杂背景图像中可能存在的人脸区域检测。人脸检测功能的实现主要融合双肤色模型和AdaBoost算法。首先基于YCbCr颜色空间的简单边界模型和高斯模型对图像实现分割并分析处理,实现人脸区域的粗定位。然后对人脸候选区域采用AdaBoost算法进行精检测。该系统使用简单,检测效果较好。     

基于双肤色模型和AdaBoost的人脸检测系统设计

本文在Windows平台下,基于VS2010和Intel开源计算机视觉库OpenCV设计了一个实用的人脸检测系统,实现复杂背景图像中可能存在的人脸区域检测。人脸检测功能的实现主要融合双肤色模型和AdaBoost算法。首先基于YCbCr颜色空间的简单边界模型和高斯模型对图像实现分割并分析处理,实现人脸区域的粗定位。然后对人脸候选区域采用AdaBoost算法进行精检测。该系统使用简单,检测效果较好。     

基于机器视觉的图像处理及路径识别控制系统设计

基于机器视觉的路径识别是汽车智能化发展的关键。利用灰度平均值法和九宫格除噪法对智能车视觉图像存在的噪点繁杂、色彩模糊、失真严重问题进行了改善;根据以机器视觉图像为基准的路径特点,设计了基于机器视觉的路径识别控制策略和明确的路径识别控制系统。实践结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,并且快速有效。     

基于SVM的家蚕中毒分类识别研究

本文使用机器视觉和机器学习技术开展了家蚕中毒的自动识别研究,主要内容包括：首先选择健康和中毒家蚕图像为识别对象,构建了家蚕中毒识别图像数据集,其次对图像进行中值滤波、尺寸缩放和阈值分割等处理以增强图像特征差异,并利用RGB和HSV两种颜色模型求解图像样本的颜色矩,提取出基于灰度共生矩阵的纹理特征,使用机器学习中的经典算法支持向量机（SVM）创建出分类识别模型,在数据集上的平均识别率为93.54%。本文结果验证了使用机器视觉和机器学习技术开展家蚕中毒识别的可行性,为后续研究提供参考。     

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。     

基于双目视觉及Mask RCNN的牛体尺无接触测量

为了解决传统牛体尺参数测量中存在测量难度大、牛应激反应强等问题,试验采用Mask RCNN算法结合牛体尺测点识别的方法,基于双目视觉原理测定牛体尺参数,并利用实验室8个黄牛模型和内蒙古乌兰察布市察哈尔右翼中旗某牧场7头西门达尔牛对建立的牛体尺参数无接触测量系统进行验证,并与人工测量值进行比较分析。结果表明:利用Mask RCNN算法对牛图像进行分割并提取牛轮廓曲线,极大的缩短了轮廓提取的时间并且更适用于复杂背景;划分牛体轮廓曲线区域,利用最大曲率等方法可以准确的识别牛体尺测点;利用双目视觉原理将牛体尺测点像素坐标转化为空间3维坐标,利用欧氏距离计算牛体尺参数。实验室系统验证结果与人工测量值比较,其体长、体高、体斜长的平均相对误差分别为1.41%、0.92%和1.37%;某牧场实地系统验证结果与人工测量值比较,其体长、体高、体斜长的平均相对误差分别为6.09%、5.78%、6.85%,均满足测量需求。说明Mask RCNN算法能够较好地在复杂背景中提取牛轮廓,牛体尺测点识别准确,能够在饲养过程中实现牛体尺参数的无接触测量。     

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.     

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。     

基于小波变换的图像数字水印技术的研究

随着信息技术和计算机网络技术的迅速发展,数字化产品越来越多,随之而来的数字化产品的版权保护和所有权认证问题必须得到很好的解决。从而数字水印技术应运而生。论文首先简单介绍了数字水印的起源、研究内容,接着阐述了数字水印技术的特点,分类,基本框架,各种常见数字水印算法,评价标准及各种攻击手段。最后确定从小波变换入手,介绍了一种稳健的DWT域图像水印算法,实现了数字水印的嵌入和提取,并使用剪切、滤波、添加噪声等几种攻击手段验证该算法的鲁棒性。本算法主要具有抗基本攻击鲁棒性较好地优点,是一种简单易实现,嵌入水印效果好,提取水印效率高的算法。     

基于数字水印的无参考图像质量评估方法的研究

本文提出了一种基于数字水印技术的无参考图像质量评估方法,用来评估图像序列在压缩过程中产生的质量损失。在编码端对离散余弦变换(DCT)后图像进行水印嵌入,嵌入水印后的图像经过量化、熵编码后被传输至解码端,解码端根据提取出的水印质量来评价图像在压缩过程中的质量损失。本方法通过大量实验,确定水印嵌入强度和水印嵌入DCT系数区域的最佳取值,并通过改变不同压缩比,得到图像峰值信噪比(PSNR)与水印的像素错误率(BER)之间的线性关系式。实验结果表明,此线形关系式可以较好的表征BER与图像PSNR之间的关系,对压缩图像峰值信噪比的估计误差小于4%。     

基于LDA主题模型的遥感图像表示与分类

近年来,多种机器学习的方法被用于遥感图像表示和分类领域,本文将LDA主题模型应用于遥感图像的表示和分类中,首先提取SIFT描述算子,作为构建词袋模型的基础,然后通过Gibbs Sampling算法建立LDA模型,最后利用LDA模型对遥感图像进行分类,试验结果也较好地证明了这一方法的有效性。     

三维图形纹理函数在二维图像处理中的应用

针对邻域均值滤波算法在处理二维图像时占用了大量时间费用,设计了一种基于Direct3D技术的均值滤波方法。该方法在运用Direct3D函数对二维图像渲染的过程中,用着色器替换固定功能管线中的变换和光照阶段,并通过GPU对顶点格式中的纹理坐标进行操作,最终降低了均值滤波算法的时间复杂度。     

VB.net与MATLAB相结合下的高分辨率遥感数据房屋信息提取

高分辨率遥感图像通常是指图像的空间分辨率在10m以内的航天、航空遥感图像数据。对于具有丰富纹理特征的高空间分辨率图像,目前急迫解决的是解决的问题是怎样实现快速的提取目标信息。而房屋信息提取技术是利用高分辨率图像提取信息的一个难点。VB.net与MATLAB相结合,结合数学形态学等相关算法进行了房屋信息的提取;把VB.net与MATLAB相结合是把VB的可视化和MATLAB强大的数据处理技术相结合来实现最优处理。经实地验证,精度评价结果表明,房屋轮廓信息提取精度为:从数量上及面积上说精度在80%以上,总的错分比率较低。房屋高度信息提取精度在85%以上,研究方法是有效的。     

基于DWT与HVS的图像水印技术在数字产品版权保护中的应用

伴随着网络的普及和多媒体技术的发展,数字作品的侵权变得越来越严重。数字水印技术作为数字产品版权保护的有效手段正得到广泛的研究和应用。本文采用一种基于离散小波变换及人类视觉系统的数字水印算法,通过对lena图像、产品设计图、企业LOGO的嵌入与提取实现水印技术在数字产品中的版权保护。