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.     

模糊聚类支持向量机的区域空气PM_(2.5)浓度预报

在分析模糊C均值聚类算法与支持向量机回归的特点后,将二者结合,提出了模糊聚类支持向量机回归(FCM-SVR)算法,对空气中颗粒物浓度PM2.5进行预测.该方法首先利用模糊C均值聚类算法把一个复杂的数据集分成多个群体,再在每个群体上建立支持向量机回归(SVR)模型,然后进行集成,对区域空气的PM2.5浓度进行预测.预测结果分别与自组织竞争神经网络支持向量机回归(SOM-SVR)模型和单一的支持向量机回归(SVR)的结果进行比较.结果表明,FCM-SVR模型的预报准确率高于SOM-SVR模型和SVR模型.     

基于小波-双马尔可夫随机场的纹理分割

传统高斯金字塔马尔可夫随机场模型仅仅捕捉图像低频信息,纹理分割效果不太理想.根据纹理图像小波分解后各频带的统计性质和层次关系,优化频带选取,提出了一种变形小波结构,建立了融合这种结构上尺度内部和尺度之间关系的双马尔可夫随机场模型,引入了一种近似最大联合概率分割算法,并从理论上分析了该算法的合理性.实验表明,与基于高斯金字塔马尔可夫随机场模型的分割方法相比,该算法分割质量明显提高;并且,对模型中自由参数的选取进行比较,证实它们在给定区间上的选择具有鲁棒性.     

基于MMSE和小波变换的语音增强算法

提出一种最小均方误差与小波变换相结合的改进算法来提高语音识别系统的性能. 首先通过小波变换对带噪语音进行多尺度分解, 然后对不同尺度的小波系数采用MMSE算法, 最后对MMSE处理过的小波系数进行重构得到增强语音. 实验结果表明: 与传统算法相比较, 提出的新算法去噪效果显著, 有效地提高了语音的质量.     

基于K-SVD字典学习的合成图像盲检测

一幅真实的图像中噪声特性是一致的,而由多幅图像内容拼接而成的合成图像噪声特性是不一致的.本文利用这一特点,提出了一种基于K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习的合成图像盲检测方法.该方法首先通过K-SVD算法对合成图像进行训练得到其稀疏表示字典,然后利用学习得到的字典对背景噪声进行去除,最后根据去噪前后图像对应子块的相关系数异同实现篡改区域的检测与定位.实验结果表明,该方法对于鉴别含有不同背景噪声的合成图像具有显著效果,同时,算法对JPEG压缩、重采样和模糊等后处理操作都具有较好的鲁棒性.     

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.     

基于布谷鸟优化的三维OTSU图像分割算法

针对三维OTSU算法计算量较大、运算时间较长的问题,提出了基于布谷鸟搜索优化的三维OTSU图像分割算法.该算法采用布谷鸟搜索算法对三维OTSU进行优化.其中,以像素灰度值-领域均值-领域中值的三维类间方差作为布谷鸟搜索算法的适应度函数,通过评价Lévy飞行路径上像素的适应度,获得最佳分割阈值.实验结果表明:与灰度值领域均值梯度的三维OTSU算法相比,该算法对低信噪比的图像分割稳定性和可靠性较佳;同时,与快速三维OTSU算法相比,运算效率提高了约16.4%,解决了算法消耗时间较长问题.     

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.     

基于小波变换的真菌隐球酵母菌图像参数压缩

提出用小波Haar算法对真菌隐球酵母菌图像参数进行压缩.该方案首先按照行优先的原则,将每个酵母菌图像的特征参数由一维转换为二维;然后利用小波方法将二维参数进行压缩.实验利用机器学习工具WEKA,选取52个训练集图像以及26个新图像,采用"10舍1"及"10份10轮"交叉验证方法,建立多个预测模型.实验表明小波方案大大节约了运行时间,而在识别变异病原体形态的问题上,几乎与数据驱动特征参数选择方法同样有效.同时因为小波算法的可逆性,特征参数还可以恢复到初始特征参数集合.     

基于变分高斯混合模型的图像分割算法

提出了一种基于变分推断的高斯混合模型的图像分割算法. 该算法首先用贝叶斯混合高斯模型对图像的特征进行建模, 并针对模型的参数学习问题, 利用变分推断算法估计模型的参数及其后验概率; 这种方法比采样法的计算量更少, 而且能够根据图像数据自动优化混合个数, 实现了模型的自动选择. 最后, 该算法在Berkeley的自然图像集上进行的实验结果与经典的图像分割算法进行了比较, 结果表明此方法得到的图像分割结果精度较高, 具有较好的性能.     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

基于Shannon-Cosine小波精细积分法的壁画降噪修复方法

为修复受破损且噪声点众多的壁画图像,提出了用偏微分方程（partial differential equation,PDE）扩散的方法对图像进行降噪修复。针对PDE法求解精度较低的问题,提出了一种Shannon-Cosine小波精细积分法,运用小波数值方法对偏微分方程进行离散处理,降低其方程组规模,并采用精细积分法求解,有效提高了计算速度。试验结果表明,采用该算法对受损壁画降噪处理后,视觉上,图像边界更清晰,且噪声点得到有效减少,达到了保边降噪的效果,更符合人眼的视觉效果;客观上,与中值滤波、均值滤波和维纳滤波方法相比,采用本算法处理后的图像其PSNR值和SSIM值均最大。因此,运用Shannon-Cosine小波精细积分法求解图像的PDE模型是可行的,取得了较好的图像降噪效果。     

基于小波子带能量加权的人脸识别方法

针对人脸识别中小波变换后信息利用不充分和权系数选择困难的缺点,提出一种基于小波子带能量加权的人脸识别算法.首先应用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行二层小波分解,然后将得到的第2层4个子带进行加权组合,并给出一种基于小波子带能量权系数求解法,无需进行人工实验选取.在此基础上,采用PCA＋LDA方法进行特征提取,并在ORL人脸库中进行实验,与传统的算法相比有较快的识别速度和较高的识别率.     

基于混沌加密的小波包盲水印算法

利用混沌系统的特点调制了两种不同的混沌序列,分别用于水印加密和子图像的抽取.对子图像进行小波包分解,通过修改小波包的系数来嵌入数字水印.水印的提取不需要原始图像,实现了盲提取.实验结果表明,该算法对于常见的JPEG压缩、高斯噪声,裁剪和缩放等攻击具有较好的鲁棒性.     

结合梯度与区域信息的变分水平集图像分割方法

在研究分析基于梯度的图像分割方法和基于区域的Chan-Vese(C-V)分割方法的基础上,提出了一种改进的分割方法,该方法将图像的边缘信息和区域信息相结合,既保留了基于图像边缘信息的分割方法对图像边缘逼近效果好、分割曲线光滑,又保留了基于图像区域信息的分割方法演化速度快、对弱边界和内部有空洞的情况处理效果较好两方面的优点.实验结果表明,该方法效果良好,鲁棒性较强.     

基于联系数的图像检索方法

将集对论中表示确定性与不确定性的量即联系数引入图像检索中,把图像象素分为三类:主色集(同类)、边界颜色集(异类)、噪声颜色集(反类).继而提出图像的联系数模型,在此模型基础上利用图像的全局形状和局部颜色统计量构成图像联系数向量.采用图像联系数向量作为图像索引,在形状自适应逼近表示方法的基础上,提出了利用特征向量进行图像检索的检索算法.实验结果表明,该算法具有良好的平移、尺度、旋转不变性,证明联系数是一个有效的图像特征.     

基于DCT与PSO的可见光与红外图像融合方法

针对可见光与红外图像融合问题,提出一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)与粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)的图像融合方法.先对源图像进行DCT变换再采用PSO算法获得优化权值因子,并用于完成源图像DCT系数的融合;其次,进行DCT逆变换得到初始融合图像;最后,利用直方图均衡化模型对初始融合图像进行优化得到最终融合图像.仿真实验结果表明,该方法与现有的代表性融合方法相比具有显著的优势.     

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.     

人工外耳支架的三维重构和个性化设计

人的外耳形状复杂且表面无规则,要实现外耳的三维重构非常困难。针对这一问题,在获得的患者头颅计算机断层图像的基础上,首先通过图像预处理和图像分割技术将外耳组织与头颅的其它组织分割开来,然后从每一个分割出来的二维断层图像中提取外耳的轮廓线,最后利用连接轮廓线法来实现外耳的三维重构。该方法可根据患者的需求对外耳进行个性化设计,实现含有肌肉和耳垂的外耳三维重构及含外耳道的外耳三维重构。三维重构获得的结果接近于实际的外耳,为外耳支架的人工制造提供技术支持。     

多特征融合结合机器学习算法快速筛查葡萄膜炎

为了利用机器学习算法快速筛查出葡萄膜炎,本文分别选取了健康人和葡萄膜炎患者的眼底OCT(Optical Coherence Tomography,OCT)图像,提取图像的形态特征、灰度差分统计特征、灰度梯度共生矩阵和小波变换等多种特征,将特征串行融合;随后用Lasso算法特征提取,用多种机器学习算法进行分类研究.结果显...