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.     

点特征和小波金字塔技术的遥感图像快速匹配技术

提出了一种基于Harris特征点提取和小波金字塔的遥感图像快速匹配技术．在对多分辨率遥感图像进行完预处理的基础上,先利用Harris算子提取待匹配图像的特征点,然后利用小波金字塔完成匹配．通过杭州地区TM和SPOT遥感影像的配准实验,表明该算法减少了人工干预,提高了运算速度,又保持了匹配精度．     

基于GPU加速的遥感影像金字塔创建算法及其在土地遥感影像管理中的应用

摘要：为提高单个计算节点创建影像金字塔的速度,本研究首先将GPU并行技术用于加速影像重采样算法.影像重采样算法是影像金字塔创建算法的核心步骤,由于金字塔创建过程中数据量会不断发生变化,而数据量的大小直接影响GPU重采样算法效率.提出了一种基于阈值的金字塔遥感影像创建算法,算法将GPU并行与CPU串行遥感影像重采样算法结合,在创建影像金字塔时,依据阈值动态选择不同的重采样算法,并将本算法应用到土地遥感影像金字塔管理中.实验采用大小为10371×7945的24位遥感影像进行测试,结果表明：①基于GPU的并行重采样算法的速度最快,是基于CPU串行重采样算法的10倍;②采用本文算法创建金字塔速度是ArcGIS9.3创建金字塔速度的3倍以上.     

一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

基于递归高阶统计和改进分水岭算法的运动对象分割

提出了基于递归高阶统计和改进分水岭算法的视频图像序列中的运动目标分割算法．该算法首先利用递归高阶统计及多帧运动信息估计出图像序列中的运动区域，而后用一种改进的分水岭算法对提取出的区域进行空域分割，进而提取出视频图像序列中运动目标．实验结果表明所提出的算法能有效地提取出运动目标．     

一种结合Mean—shift和粒子滤波的视频跟踪算法

提出一种结合均值偏移算法和粒子滤波理论的视频跟踪算法,解决了目标旋转、部分遮挡和运动速度过快的问题．通过均值偏移对粒子滤波中的粒子集进行进一步寻优,增加了粒子的有效性,极大减少了粒子采样的数量,且解决了经过多次重采样后粒子多样性降低的问题．新的粒子通过与观测值之间的巴氏系数来决定重要性权重．实验证明：本算法可以完成实时地对视频目标进行部分遮挡以及目标旋转下的跟踪,具有较强的鲁棒性．     

基于梯度域的多对比度磁共振成像重建

多对比度磁共振成像由于能够提供丰富且不同的对比度信息,因此在临床应用中是一种强大的成像工具。本文提出了一种高效的基于梯度域的无监督深度学习方法(UDLGD)用于多对比度磁共振成像重建,该方法的目的在于从部分采样的K空间数据中重建相同解剖截面的多对比度图像。UDLGD算法主要包含两个迭代关系阶段：其中在先验学习阶段,利用分数匹配生成网络模型从单对比度图像数据集中获取梯度域先验信息;先验信息可以应用于不同对比度图像数量、不同采样轨迹等多场景的磁共振成像重建。随后在迭代重建阶段通过迭代更新数据一致性、梯度域先验信息和组合稀疏性,以获得满意的重建结果。大量采用活体磁共振图像数据的实验结果表明,UDLGD方法与其他方法相比可以获得更低的重建误差和更好的图像纹理结构。     

基于LBP和共生矩阵的图像拼接篡改检测

为了进一步提高图像拼接篡改检测的准确率,本文通过对图像拼接技术进行分析,提出一种基于纹理描述的图像拼接篡改检测方法.该方法将局部二值模式(LBP)和共生矩阵两种现有技术相结合,在残差图像的基础上利用改进的LBP技术对图像纹理进行描述,然后借助两类共生矩阵获取不同的图像特征,通过对这些特征向量的组合来提高检测精度.提取特征后利用支持向量机(SVM)或集成分类器进行分类预测.实验结果表明,所提出的方法在IEEE IFS-TC图像取证竞赛库和中国科学院彩色图像库分别达到了0.911和0.938的最高检测准确率.     

地质建模中的B样条曲面拟合

Pigel和Tiller提出了简明、灵活的B样条曲面拟合方法.本文在Pigel和Tiller的方法的基础上,提出了适用于地质建模的基于重采样的B样条曲面拟合方法.该方法首先用重心坐标对原始的数据点进行重采样,然后对重采样得到的数据点进行拟合.拟合的误差可以通过修改控制顶点的个数来控制.结果表明:拟合得到的B样条曲面是光顺的.     

基于小波变换网络的自监督单目深度与位姿估计

基于小波变换与运动恢复结构的自监督学习范式,将二维离散小波变换嵌入神经网络并实现梯度传播,提出了一种新的单目深度与位姿估计算法。传统的神经网络在降采样过程中会造成信息丢失,且丢失的信息在后续阶段无法复原,对于深度估计任务,结构信息的丢失会降低模型性能。本文使用二维离散小波变换层替代传统的降采样操作,更好地保留图像中的结构细节并避免噪声累积。在上采样解码深度图的阶段,采用小波逆变换层取代传统的插值上采样方法,更有效地恢复图像信息,得到更精确的深度图。提出的算法相比传统的神经网络对噪声更有鲁棒性。在KITTI数据集上进行实验,证明了所提出的算法在自监督单目深度与位姿估计任务中有优异的性能表现。     

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.     

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.     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。     

应用LSI实现WEB图片的索引和查询

应用奇异值分解方法，分析相关文本词条和图片语义的关系，构造了一个图片“潜在语义索引”模型，用于缓解传统的许多WEB图片检索系统在索引和查询中遇到的同义词和多义词问题，实现语义索引和查询实验表明，该模型能有效地改善图片的索引和查询性能。     

热方程的一个有限差分区域分解算法

本文给出了热方程的一个有限差分区域分解算法, 这个方法把原问题分解成为几个相互独立的子区域上的问题, 可以并行求解, 然后把这些解作适当的线性组合, 就得到原问题的解.数值实验证实了我们的结论.     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

一种稳健的可恢复双重数字水印技术

采用自恢复技术和虚拟水印技术等新的技术方法对传统双重数字水印技术的性能进行加强和改进,有效地提高了水印技术的各项性能.文中的自恢复技术利用了双重数字水印所特有的属性,在双重水印中建立函数关系,将两个水印结合在一起,可以在水印受到攻击后对其进行恢复,这很大程度上提高了水印技术的稳健性.虚拟水印是可以在实际只嵌入一重水印的信息量的前提下,实现传统的双重水印技术,改善双重水印技术的不可见性.实验结果表明这一算法对JPEG压缩、添噪、滤波以及多种几何攻击都有很好的稳健性,自恢复实验结果则显示该算法可比同类算法的整体稳健性提高20%.     

仿射变换在交通标志检测中的应用

将仿射变换应用于道路交通标志识别系统,用以解决场景图中交通标志的变形问题,并通过对交通标志场景图中变形的交通标志进行形状矫正以提高交通标志检测和识别的准确率.在分析交通标志变形情况的基础上,给出了仿射变换在交通标志检测中应用的具体算法.仿真实验表明：采用仿射变换能够快速、有效地矫正交通标志的变形,具有较好的可行性和实时性.     

多通道自适应码流(MC-AoB)彩色图像编码

提出了一种彩色图像的编码方法MC-AoB，该方法将一幅彩色图像分成多个通道分别独立编码．当码流长度有限时，在通道间进行了优化分配，使得各通道的失真度大体相等．在通道内部，采用了块间剪裁算法，用拉格朗日乘子法找到最适合的剪裁点集．对于通道内小波系数的编码，改进了JPEG2000里的算术编码方法，加入了游程编码的思想，在降低编码复杂度的同时保证了较高的压缩比．另外，该算法并行性较高，可以并行执行．模拟实验证明，在码流长度较小的情况下，MC-AoB算法可取得显著的效果。