面向有限带宽信道的字典学习图像超分辨率重建

固定邻域回归(ANR)算法采用K层奇异值分解(K-SVD)算法进行字典训练, 在字典学习过程中存在稀疏表示系数不准确的问题, 导致重建的结果不理想. 因此, 引入一种改进的K-SVD算法对字典进行训练, 该算法对字典训练改变了传统K-SVD算法更新稀疏表示系数的方式, 使得稀疏表示系数更加准确, 而且加快了字典的收敛速度, 使得训练得到的字典具有更好的稀疏表达能力. 同时, 针对ANR算法的不足, 提出一种面向有限带宽信道基于字典学习的图像超分辨率方法, 该方法采用改进的K-SVD算法训练字典对 , 并将其应用到ANR算法中, 实现图像的超分辨率重建. 实验结果表明, 本文提出的方法不仅能够保持ANR算法快速重建的优势, 而且提高了图像的重建质量, 具有更高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于二次加噪相关性的拼接图像盲取证

每幅数字图像的背景噪声可看作具有"弹道"特性,多幅图像内容拼接后不同区域噪声会存在差异.利用这一特点,本文提出了一种基于二次加噪相关性的拼接图像盲检测方法.首先对拼接图像进行二次加噪,其次估计二次加噪前后对应子块的相关系数,然后依据所选阈值的大小对相关系数进行分类,最后根据不同分类定位出拼接区域.本文算法不需要预先知道噪声数据库和原始图像的信息,具有较强的实用性.实验结果表明,本文算法能有效鉴别具有不同背景噪声的拼接图像.与文献算法相比,本文算法不仅提高了检测正确率,而且降低了计算复杂度.     

一种基于特征分解的图像融合方法

一幅图像可以分解成几何特征不同的纹理部分和卡通部分,基于这两大特征提出了一种图像融合方法.利用卡通和纹理特征的差异,通过学习分别得到卡通字典和纹理字典.在融合过程中,分别利用特定的卡通和纹理字典对源图像的卡通和纹理部分进行融合,融合后的卡通和纹理部分经简单相加得到融合图像.实验结果表明,所提方法是有效的.     

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.     

视觉自适应灰度级数字水印算法

提出了一种新的灰度级数字图像水印算法,首先对灰度级水印图像进行位平面分解得到水印序列,利用伪随机序列对水印进行调制,以增强水印的安全性,然后对载体图像进行小波分解,并利用视觉掩蔽特性对小波系数进行量化嵌入水印信息.新算法中视觉隐蔽阈值与宿主图像相关,具有自适应性;提取水印时不需要载体图像,具有盲检测性.实验结果表明,该算法在保证嵌入水印后图像较好感知质量的情况下,对压缩、加噪、滤波等失真测试仍然具有较好的鲁棒性.     

一种基于三角形区域生长的图像篡改检测方法

针对现有的多数图像篡改检测算法中存在着的对旋转、缩放等篡改失效和计算量大等问题,利用三角形具有抗平移、旋转、尺度缩放的优越特性,提出了一种新的图像篡改检测算法.首先,利用Delaunay三角剖分算法对提取的Harris特征角点进行三角剖分,进行相似三角形的初始匹配.然后,以匹配的相似三角形顶点为种子点,建立三角形组,再进行一次相似三角形的匹配,实现对篡改区域的三角形生长.最后,利用区域面积阈值和数学形态学准确定位出篡改区域.实验结果表明,该算法与同类算法相比不仅能有效地对抗旋转、缩放,噪声等后期处理操作,而且对篡改区域有很好的检测和定位效果并具有计算复杂度低的特点.     

基于系数相关性的自适应水印算法

根据人类视觉特征提出了一种基于小波系数相关性的自适应水印嵌入算法.该算法先对原始图像进行的小波分解,选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成2×2大小的块,同时利用每一个小波块中相邻的4个系数之间具有一定的相关性与所要嵌入的水印图像来构造该小波块的水印系数,利用人类视觉模型调整水印的嵌入强度,从而在保证水印不可见性的基础上最大限度的保证水印的鲁棒性.选取不同特点的两幅图片进行实验,实验结果表明,该算法对高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩、剪切、中值滤波等攻击都具有较好的鲁棒性,对旋转几何攻击具有一定的鲁棒性.     

基于混合高斯模型的运动目标检测

针对运动目标检测中的背景复杂度高、视频数据计算量大等问题, 且为避免计算不同复杂程度的视频背景, 并能够准确地获取所需要的运动目标, 提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测方法. 首先采用混合高斯模型获取运动目标特征; 然后利用中值滤波方法去除视频目标运动特征中的背景噪声; 最后依据形态学运算方法对通过统计直方图得到的运动显著图进行处理, 从而获取最终的运动目标. 对标准视频序列集的检测表明, 利用该算法获取的运动目标不仅能抑制背景噪声, 而且精准度和误差都优于普通的视频运动目标检测算法.     

基于图像纹理分布的算法在子弹自动比对中的应用

基于笔者所在研究组自行研发的三维激光彩色扫描仪系统（3DLCS）的功能特性以及公安子弹痕迹检测实际应用的需求,提出了基于图像纹理分布的统计算法.该算法利用边缘检测、去除噪声、阈值分割,找到描述图像纹理分布的数组特征,再利用此特征进行弹头的最小绝对差（MAD）自动比对.与直接利用MAD算法进行子弹检测比较起来,SABGD标注了图像的纹理特征,更符合人眼匹配图像的机制.实验表明,SABGD在弹头检测过程中,可以减少比对的数据量,提高比对准确率,减轻比对人员工作量.     

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。     

结合美学特征的无参考色调映射图像质量评价

如何对色调映射图像(Tone-mapped Image, TMI)质量进行有效评价是图像处理领域亟待解决的问题. 现有方法仅是低动态范围图像质量评价方法的改进, 并未考虑TM图像本身独有的特点. 基于此, 本文提出了一种结合美学特征的TMI质量评价方法. 从颜色保真度、色温分布、对比度、黑暗度、自然度5个方面出发提取图像的美学特征, 并在梯度域、张量域、高斯差分域和拉普拉斯域提取变换域特征, 利用支持向量回归训练得到质量评价模型. 在ESPL-LIVE HDR库上的实验表明, 现有代表性方法的Spearman秩相关系数最高为0.752, 而所提出模型可达0.766, 与人眼感知结果具有更强的一致性.     

一种高性能数字显微图像分析系统

给出了基于Windows操作系统的24位真彩色通用的高性能显微图像检测与分析软件系统，它采用先进的图像处理和形态分析算法，能对各种显微图像进行处理、分析和检测；并具有友好的操作界面、性能稳定等特点，可为材料、冶金、医药、生物、化工等相关领域的用户提供便捷的显微图像分析及处理测量工具。     

一种用于在线检测的嵌入式图像检测系统

介绍了一种基于嵌入式技术的用于产品在线检测的图像检测系统.该系统通过CMOS图像传感器采集产品的图像信息,并将其转化成数字信号传输到存储器中,再由ARM处理器进行图像处理和分析,判断产品是否合格,然后自动剔除不合格的产品.同时,系统通过对图像RGB 3个分量图的分析,挑选合适的分量图进行二值化处理,定位出中心圆孔,屏蔽掉无需处理的区域,保留感兴趣的区域,最终实现了对产品的实时在线检测.     

基于主成分分析的图像匹配方法

将主成分分析引入图像匹配过程，提出了一个基于主成分分析的图像匹配算法，将根据基准图来制备畸变图集，并用这些畸变图来作为训练样本，由这些畸形变像确定新的主成分空间，把畸变图变换到主成分这间中，在变换过程中尽量存原始图像的整体特征，在新空间做匹配，并以处理人脸图像匹配为应实例来检验匹配结果，该算法有一定的抗畸变能力。     

采用行程编码进行位图压缩的研究

介绍了几种常用的图像压缩编码，以行程编码方法为基础，采用C语言对BMP图像压缩进行了具体的编程实现．在此基础上，讨论了行程编码的特点并提出了几种改进方法．     

基于形心的二值图像多尺度表示方法

首先提出了一种新的二值图像多尺度表示方法．该方法针对人的视觉特点，从图像内物体的形心出发，通过建立局部坐标系，将图像内各物体在各自坐标系下进行较为“紧密”的收缩变换．该方法有别予以往方法，能保持源图像的对称性，并且具有形状乃至拓扑的基本保持．其次，本文又提出了图像多尺度表示的优化方案，该方案可看成评判图像表示优劣的准则，也可作为图像多尺度表示的数学描述．     

基于形心的灰度图像多尺度表示方法

图像的多尺度表示在多种领域有着重要应用.基于形心的多尺度表示方法能有效应用于二值图像.作者提出了应用于灰度图像的基于形心的多尺度表示方法.同样,该方法能保持源图像的对称性,并且具有形状乃至拓扑的基本保持.其次,还提出了将灰度图像转为三维二值图像进行多尺度表示的方法.实例表明,以上方法在多种领域均能有效应用于灰度图像的多尺度表示.     

低对比度图像目标分割的研究

利用图像分割技术 ,采用矩不变自动门限方法 ,对低对比度的精子显微图像进行了自动分割 ,实验表明 ,该方法能够在较短的时间内分割出目标和背景 ,同时能克服二值化过程中出现的断线和粘连等问题 ,且方法简单 ,容易实现 ,具有较好的实用价值 .     

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。     

一种基于轮廓的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换的鲁棒性不好等问题,提出了一种新的基于形状的图像检索算法.此算法通过提取轮廓的7个矩不变量和轮廓力矩来描述图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用星星形状的图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性.