基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强

针对水下图像存在的色偏、雾状模糊、低曝光和非均匀光照问题, 提出一种基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强算法. 首先, 为校正水下图像的色偏, 利用水体对不同波长光线衰减不一致的特性自适应地补偿其R、G、B通道. 然后, 使用基于多尺度导向滤波的Retinex去除雾状模糊, 增强对比度. 最后, 根据水下图像和自然图像的直方图分布特征对其进行归一化处理, 从而在保存图像主要信息的前提下增强其纹理和曝光. 实验结果表明, 该算法不但具有较优的视觉感知效果, 而且具有较高的图像质量评价分数. 该算法具有较强的适应性, 有助于计算机视觉算法在水下的应用.     

基于BEMD、DCT和SVD的混合图像水印算法

水印的不可见性和算法的鲁棒性是图像版权保护领域关注的重要问题，然而大多数算法不能很好地平衡二者的关系。为此，提出了一种基于二维经验模态分解（BEMD）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）的不可见性高、鲁棒性强的混合图像水印算法。首先，对水印图像采用Arnold置乱，增强算法的安全性，并对置乱后的水印图像进行二维DCT。然后，对宿主图像进行BEMD，得到有限个尺度不同的内蕴模态函数（IMF）及余量，选择与宿主图像相关性较低的IMF执行二维DCT，根据水印的大小对其进行不重叠分块，分别对每个分块图像以及经DCT的水印图像执行SVD。最后，根据自适应最优嵌入准则确定水印嵌入强度，并将水印嵌入每个分块，以增强算法的容错性。大量实验以及与现有算法的对比表明，所提算法不仅具有抵抗大尺度攻击的鲁棒性，而且具有较高的不可见性。     

基于道路监控的图像增强算法研究

为了提高道路监控系统在光照条件变化状况下的人脸识别率,针对采集到低照度彩色图像提出一种将多尺度Retinex算法和限幅自适应直方图均衡化(CLAHE)融合的图像增强算法.首先对含有噪声图像去噪后进行CLAHE处理,可增强图像局部像素的对比度,再通过多尺度Retinex图像增强可有效提高暗区域的细节,最后根据两种算法特点进行加权融合.经过matlab2015b平台仿真测试得到很好的视觉效果,图像的标准差和平均梯度等指标得到了提升,验证了融合算法对图像增强的独特优越性以及算法可行性.     

有限族非空闭凸集交上的投影算子迭代算法

梯度投影算法在信号与图像处理、机器学习和数据挖掘等很多领域中有着广泛的应用,如何有效的计算投影算子是该算法的关键。对于单一闭凸集上的投影算子的计算,特别是具有稀疏约束的集合,已有很多的研究者给出了不同的优化算法。对于多个非空闭凸集合交上的投影,需要根据集合的性质设计算法。本文给出在一般Hilbert空间中有限族非空闭凸集合交上投影算子计算的统一方法。首先,我们定义笛卡尔乘积空间,将有限族非空闭凸集的交转化为两个非空闭凸集的交,然后将Dykstra算法推广到这类问题的求解。同时,我们将有限族非空闭凸集交上投影问题转化为无约束优化问题,并基于Douglas-Rachford算子分裂和三算子分裂方法思想,建立求解该无约束优化问题的迭代算法及证明算法的收敛性。最后,应用所提算法求解具有非负约束的l1范数单位球上的投影问题,通过数值实验,结果表明所提算法能快速和准确的收敛到真实解。     

基于小波的光照补偿及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于小波分析的人脸图像光照补偿技术,通过舍弃图像中的低频分量,仅用高频分量进行图像重构,便可较好地消除原始人脸图像中光照的影响.并将该技术应用于特征脸法人脸识别,在Yale库和自建库图像中,实验测得在较大尺度的情况下,图像识别率都有明显提高.     

基于优化策略和深度学习的低光照图像增强

针对低光照条件下采集的图像存在视觉感官较差、细节信息丢失的问题,本文基于非线性相机响应函数模型,提出了一种融合传统优化策略和深度学习技术的低光照图像增强方法。该方法采用非线性相机响应函数模型生成更优的中间图像,并通过专门设计的神经网络实现对中间图像细节的进一步增强。利用自建数据库和公共数据库对该方法进行测试,并与现有的方法进行比较。结果表明,在传统优化方法的支持下,所提出的深度学习方法能够恢复低光照图像的清晰细节,更接近真实的参考图像,为智能导航和自动驾驶提供高质量图像。     

一种有效的变步长的自适应独立分量分析算法

步长因子的优选是自适应算法中的一个重要问题,本文建立了步长因子与互相关性测度之间的一种非线性函数关系,以此为基础,提出了一种新的变步长的自适应独立分量分析算法,分析了算法收敛性能和稳态性能.该算法根据互相关性测度所反映的信号分离状态自适应地调节步长因子,克服了传统算法在稳态步长调整过程中的不足.仿真实验结果表明了算法的有效性.     

一种基于FCM的噪声图像分割算法研究

针对噪声污染的图像进行有效分割困难问题,提出了一种基于模糊C均值的噪声图像分割方法.该方法首先应用离散小波变换(DWT)将图像进行分解获取不同尺度的小波系数;然后利用粒子群(PSO)算法自适应搜索最优的阈值对小波系数进行处理,将处理好的系数利用小波重构得到重构图像;最后利用模糊C均值聚类完成图像分割.该算法在Berkeley数据集上进行实验,结果表明与其他算法相比,该算法具有更好的性能.     

一种分块图像的BP压缩感知重构算法

在图像压缩感知重构中,针对重构效果和耗时不兼得的问题进行深入研究.基于离散余弦基稀疏表示,选用随机高斯矩阵进行观测采样,针对基追踪(BP)重构算法精度相对较高同时计算复杂度也高的特点,结合图像分块可以提高运算速度和精度这一优点,提出一种基于分块图像的基追踪(BP)重构算法,并与常用的正交匹配追踪OMP算法、BP算法、COSAMP算法、基于分块图像的压缩采样匹配追踪(COSAMP)算法、基于过完备字典(KSVD)的OMP重构算法和基于过完备字典(KSVD)的BP重构算法进行对比;借助MATLAB进行仿真实验,得到不同采样率下的重构图像以及重构图像的峰值信噪比和运行时间.实验结果表明:基于分块图像的基追踪(BP)重构算法不但峰值信噪比(PSNR)比普通算法高出1～10d B不等,而且运行时间比较短,所以本文所提算法兼顾了重构精度和运算效率.另外,对本文所提算法分块大小、稀疏度设置多大为最优这两个问题进行大量重复实验,最后确定分块大小为8*8、稀疏度设置为图像矩阵(N*N)原维度N的0.2～0.4倍时为最优.     

基于CEEMDAN-MFO-RBF的风电功率短期预测

文中提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解与飞蛾扑火算法优化径向基神经网络的短期风电功率预测方法.首先,利用自适应噪声完整集成经验模态分解对风电功率信号进行分解,以获得不同时间尺度的固有模态函数分量和剩余分量,该方法相较于经验模态分解与集成经验模态分解具有更好的收敛性和完整性.其次,利用飞蛾扑火算法优化径向基神经网...     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

一种去除椒盐噪声的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法降噪性能不佳以及易造成图像细节模糊的问题,提出了一种自适应模糊中值滤波算法。 滤波过程分为噪声检测和噪声去除2个阶段。噪声检测阶段：采用极值法检测噪声,将图像的像素点分为两类,即疑似噪声点和信号点。 通过疑似像素点和与其相邻的已处理的像素点的平均绝对灰度差值定义模糊隶属度函数,利用该函数对疑似噪声点是否为噪声进行模糊分类。 噪声去除阶段：信号点保持原值输出,对于疑似噪声点的3种分类结果,采用模糊加权的中值滤波器进行统一处理。 实验结果表明,较于多种传统滤波方法,该算法能更有效地去除椒盐噪声,保护图像细节。     

二值和灰度图像的直接多尺度表示算法

图像多尺度表示是图像处理的重要内容,常规的离散处理方法常依赖于坐标或网格的选取,因此处理结果很不稳定,本文提出了不依赖网格划分方法、不依赖坐标选取方式的快速、直接多尺度表示算法．应用该算法可直接得到任意指定一层（指定尺度）的图像,因而没有大多数算法因为逐层计算所带采的误差传播或误差扩散现象,同时该算法因保持处理前后图像的“整体”相似,因而能最大限度地体现形状保持乃至拓扑保持,算法计算非常简单,且不局限于特定类型的图像,可用于高要求的图像处理领域。     

一种自适应四叉树分块的图像拼接算法

图像拼接技术是计算机图形学的研究热点,具有代表性的As-Projective-As-Possible(APAP)算法采用均匀分块法来实现图像拼接的局部映射,没有充分考虑图像不同区域之间的差异性.为了兼顾图像拼接的精度和效率,提出了一种基于特征点分布的图像映射算法,利用四叉树对图像分块来实现图像拼接的局部映射.首先,设定四叉树的最大深度,并根据图像匹配点的总数估计出每个图像块的匹配点阈值;然后,利用最大深度和匹配点阈值对图像做自适应四叉树分块;最后,对不同的图像块使用移动线性变换估计出单应性矩阵,依据估计的结果完成图像拼接.实验结果表明,提出的算法提高了图像拼接的精度,其速度远大于APAP算法,并且提升了拼接图像的质量.     

Kirsch算子地质图像边缘检测算法并行化研究

针对大尺寸地质图像边缘检测算法计算密集和数据密集的特性,为提高地质图像边缘检测算法的计算效率,提出一种自适应阈值的Kirsch算子的边缘检测算法.从传统算法层面,通过减少运算次数以及针对阈值设定随机性较大的问题提出自适应阈值的方法对其进行优化.从算法并行层面,在CPU-GPU传输开销以及线程规模选取上分析优化.经测试,改进的算法比现有算法减少了计算量,获取的边缘更清晰,对大于2 048×2 048尺寸的地质图像加速比可以保持在80倍以上(不考虑传输开销可保持在300倍以上).该方法的并行较易实现,为实时在线的地质图像边缘检测提供了可能.     

一种新的运动自适应去隔行算法

提出基于棱边方向检测的运动自适应去隔行算法,该算法能充分利用图像序列的时间和空间上的相关信息,采用新颖的相邻场运动检测方法区分视频序列中的运动和静止部分.对于运动部分,使用改进的基于棱边方向的边沿自适应插值算法;对于静止部分,采用三点中值滤波插值算法.仿真实验表明：算法无论在画面视觉效果还是视频图像信噪比,均达到良好了效果.     

基于距离的自适应Web数据库记录匹配方法

Web数据库环境的重复记录识别是Deep Web信息集成的重要步骤,具有查询依赖性、缺乏训练样本、在线处理要求等特征,导致现有的实体识别技术无法适用.在分析现有方法基础上,引入动态属性权重调整思想,提出基于距离的自适应记录匹配算法,在计算记录对的相似度时,加大匹配记录集合中相似度较大的属性的权重,并加大非匹配记录集合中相似度较小的属性的权重,迭代处理从而达到自适应动态调整各个属性权重的目标.该方法不需要训练样本,也不需要人工参与,实验结果表明其适用于Web数据库环境的重复记录识别处理.     

基于耦合混沌和循环移位的彩色图像加密算法

针对彩色图像RGB分量的特点,为了提高加密的安全性能,改写Logistic、Cubic、Chebychev映射构造耦合混沌加密系统,由Henon混沌映射生成行列和像素循环移位矩阵,实现像素位置置乱和像素值的置换;设计了密钥参数动态扰动数学模型、RGB分量的单独和联合加密方案.该算法钥密空间大且敏感性强,直方图均匀且相关性小.通过水印、自然和绘画书法图像的仿真试验,结果表明该算法能有效抵抗穷举、统计和差分攻击的能力,彩色图像加密安全性高.     

基于主分量分析的针对QIM-JPEG2000隐写的分析方法

QIM-JPEG2000作为以JPEG2000图像为载体的最新隐写术,采取设置恒域的方式,保持了小波系数的直方图,很好地抵御了基于直方图攻击的隐写分析方法.针对这种隐写术,提出了一种基于JPEG2000图像小波系数主分量分析的隐写分析方法.该算法在JPEG2000图像三级小波系数上进行主分量变换,分析主分量的统计特征在信息隐写前后的变化,提取小波系数主分量的均值、方差、斜度、峰值和熵组成特征向量,利用支持向量机进行载体图像和载密图像的分类,从而检测出JPEG2000图像是否嵌入了秘密信息.实验表明了本方法的可行性.     

肺癌图像的伪彩色处理

提出了一种新的灰度-彩色处理算法.首先利用Sobel算子对图像进行边缘检测,突出感兴趣区域;然后根据边缘检测的结果做伪彩色处理.实验结果表明:利用此算法对肺癌图像进行伪彩色处理,增强了图像的可视性,突出病灶区,提高了医生的诊断率.