基于噪音相关性的数字图像区域作伪检测

为了鉴别一幅数字图像是否存在作伪的区域,应用数字图像与数码相机的噪音相关性,提出一种检测数字图像区域作伪的新方法.该方法首先利用小波滤波器从数字图像中提取出残留噪音,采用平均多幅图像残留噪音的办法得到相机的噪音参考模式.然后选择一个适当大小的检测模块在嫌疑图像的残留噪音和相机的噪音参考模式上同步移动,同时求出两者的噪音相关系数.最后把这一噪音相关系数与预设的判别阈值进行比较,从而判定该嫌疑图像是否存在作伪区域.在假设错误接受率为10－3的条件下,利用Neyman-Pearson判别规则求出各相机的判别阈值,利用浮动阈值法和加入三个修正措施后进行检测.结果表明,该方法的区域检测正确率为87%左右.     

小波模极大值法与数学形态学边缘检测细化结果

图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。     

结点阈值小波包变换图像去噪新算法

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有灵活的时频分析能力,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。提出一种应用结点阈值小波包变换的新型图像去噪算法。利用小波包变换对含噪图像进行分解,在图像信号的子带层次上进行结点阈值操作,采用软阈值的方法进行阈值处理,结点噪声采用谱熵法估计,并使用峰值信噪比评估去噪后的图像质量。实验结果表明,相比于使用其它阈值方法的小波包图像去噪算法,该算法具有更好的图像去噪性能。     

基于小波包变换的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像特点,提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解,得到低频分量和各带通方向子带分量,并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理,得到各融合系数,然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息,取得较好的融合效果。     

一种基于区域的NSCT域多光谱与高分辨率图像融合算法

提出了一种基于多阈值分割和无下采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)的多光谱与高分辨率图像融合算法.对多光谱图像进行多阈值分割,并利用提出的区域均值比指标将多光谱图像划分为需要进行空间细节增强及需要保持光谱特征的区域;然后利用NSCT对高分辨率图像和多光谱图像的强度分量进行多尺度、多方向分解.分解后的低频部分采用基于窗口邻域的融合规则和算子进行融合,高频部分按区域均值比指标进行区域融合;最后进行重构得到融合后的多光谱图像的强度分量,经IHS逆变换后得到高分辨率的多光谱图像.实验结果表明,该算法可获得较理想的融合图像,融合效果优于IHS变换法、基于像素的à trous小波变换法以及基于像素的NSCT法.     

多光谱与高分辨率图像融合算法研究

提出了一种多光谱与高分辨率图像融合的新算法.该方法将小波的多分辨分解与IHS变换相结合,它首先利用高分辨率图像各小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再通过融合算子实现分区域融合,最后对融合后的强度分量进行IHS反变换,得到一幅同时具有较好空间分辨率和光谱信息的融合图像.实验结果表明,该方法得到的融合图像优于IHS变换法和小波变换法(WT法).     

水下运动目标实时检测算法研究

针对水下复杂环境情况,提出了一种快速实时检测水下运动目标的算法.在分析水下图像特性的基础上,对图像序列进行帧间差值运算得到差分图像,选择合适的阈值,对差分图像进行二值化和图像分割算法.结合差分图像中目标是由于待检测目标运动形成的特点,提出了衡量二值目标形状的线度指标的定义,可以描述目标的形状,从而实现快速实时检测水下运动目标.     

一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中存在的问题,提出一种结合小波分析与直方图的红外图像增强方法.采用正交小波变换对红外图像进行处理,得到小波各层的分解系数;运用双向直方图均衡法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,利用阈值滤波的细节系数增强法对红外图像的高频子带小波系数进行处理,经小波逆变换图像重构得到增强后的红外图像.实验结果...     

改进的Canny图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理中非常重要的一个环节,针对图像边缘检测中噪声抑制与细节保留之间的矛盾,提出了一种改进的基于Canny算子的边缘检测算法,采用小波变换和改进的自适应中值滤波器替代Canny算法中高斯滤波器对图像做去噪工作;采用3×3邻域代替Canny算法中2×2邻域来计算梯度幅值.仿真实验结果较好地说明了改进算法的性能...     

光学小波包变换及其滤波器的研究

基于对光学小波变换必要条件的分析，提出光学小波包变换的概念.选出虹膜图库的联合最优小波包基，利用最优基的线性组合生成相应的复合光学小波包滤波器.将滤波器用于光电混合虹膜识别系统中对待识别输入进行小波包特征提取预处理，模拟结果不仅证明引入该滤波器可明显提升系统的识别效果，也证明了光学小波包变换提出的意义.     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

Image encryption with fractional wavelet packet method

We introduce a new method called fractional wavelet packet transform to encrypt images in this paper, in which fractional orders and wavelet packet filter are its two series of keys. Fractional orders are additional keys in this method compared to wavelet packet encryptions. Selected image encryption is also proposed in this paper, and it is quite more flexible and effective than wavelet, fractional wavelet or wavelet packet encryptions. The possible optical implementation and digital computation are proposed. Computer simulations prove its feasibility.     

基于人眼视觉的对不良照明图像的二值化方法

提出一种新的基于视觉特性的自适应阈值分割方法.利用人眼视觉对比敏感度特性把图像块分成两类,分别借助OTSU算法和模拟人眼识别过程的多尺度模糊隶属方法实现对这两类具有不同灰度特性图像块的自动阈值分割.实验结果表明,使用该方法能够有效的克服不良照明的影响,还原图像的原本特征信息,二值化效果较好.     

不均匀光照和重影的仪表图像二值化方法

高压计量仪表识别过程中需要对图像进行二值化操作，然而拍摄的仪表图像多出现光照不均和数字重影现象，导致传统方法对仪表图像的二值化困难。为此，提出一种基于卷积神经网络的二值化方法，用于对复杂光照下含数字重影的仪表图像二值化。该网络使用的数据集为真实环境下的仪表图像，首先对输入的图像进行降维提取特征，然后反卷积重建图像前景，最后输出二值图。将设计的网络与传统的二值化方法进行对比，实验结果表明，经该网络训练得到的二值图数字清晰且无重影，且测得的交并比（IoU）平均值为95.12，与样本标签图像的相似度最高，能够有效解决复杂环境下有重影的仪表图像二值化问题。     

基于二值化计算鬼成像的盲水印方法

提出了一种基于二值化计算鬼成像的盲水印方法.首先将水印图像经计算关联成像加密系统加密,并将加密数据二值化,然后将其隐藏到宿主图像的离散余弦变换域,实现水印信息的嵌入.水印信息的提取和重建是隐藏和加密的逆过程,分别借助提取密钥和解密密钥获取水印信息.仿真实验证明,该方法具有很好的隐蔽性,在嵌入因子α=10时,嵌入水印仍具有较好的不可感知性,含水印图像的峰值信噪比在38 dB以上;另外,该方法也具有一定的容错能力,提取的加密数据错误率达20%时,重建的水印信息仍能分辨和识别;与传统的计算鬼成像相比,加密数据的二值化为水印嵌入提供了方便,但是并未对重建图像带来严重恶化,其相关系数相差不足0.1;水印信息的提取无需借助原始宿主图像,是一种盲提取方法.     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

基于机器视觉的ROV水下管线自动跟踪方法

针对混浊水下管线检测过程中由于光学图像成像不清而难以实现自动跟踪的问题,提出一种基于机器视觉和声纳图像处理的水下管线自动跟踪方法。鉴于声纳图像噪声大的问题,该方法采用Gabor滤波器增强管线特征,然后通过二值化,以及Canny边缘提取管线轮廓,最后通过霍夫变换得到管线的几何特征。为了提高管线提取的效率,采用卡尔曼滤波对管线走向和位置进行预测。通过ROV实验,结果表明,该方法能够减少图像搜索的面积,减少处理时间,成功地提取出管线特征。该方法应用于混浊水下管线跟踪是可行的、有效的。