基于旋转灰度特征与位移约束的图像伪造检测算法

当前图像伪造检测方法主要依靠近邻比值法来实现图像内容的真伪决策,由于近邻比值法的判断条件单一,该类算法的检测精度不佳.因此,本文提出了旋转灰度特征耦合位移约束的图像伪造检测算法.首先,根据图像像素点,构造十字约束法则,对FAST算法予以改进,以提取待检测图像中的特征点;然后,利用像素点的梯度特征形成直方图,通过直方图峰值获取特征点的主方向;再用特征点的灰度值来构造旋转灰度特征模型,用于获取特征向量,生成特征描述子;用特征点的位置以及角度特征,构造了位移约束规则,并且在位移约束规则下,通过归一化互相关函数对特征点的相似性进行度量,完成特征点匹配.最后,引入均值漂移模型,对图像中的伪造内容完成区域定位,实现图像的伪造检测.实验结果表明:与当前图像伪造检测算法相比,本文算法不仅具有更高的检测精度以及检测效率,而且还具有更好地鲁棒性能.     

基于差分制约耦合三角网约束的图像匹配算法

为解决当前图像匹配算法忽略了相邻图像层次间灰度量级的差异性导致的较多的误检与漏检现象,使其匹配精度不高的问题,本文设计了基于差分制约模型与三角网优化的图像匹配技术.首先,利用差分高斯函数来构造差分制约方法,对相邻图像层次间的灰度量级进行一致性约束,准确提取图像特征点;然后,通过计算圆形邻域内的Haar小波响应值,确定特征点的主方向;再计算圆形邻域内的梯度与灰度特征,得到相应的特征向量;利用主方向与特征向量来生成实现特征点描述符.利用特征点描述符求取特征点之间欧氏距离的最近邻与次近邻比值,对图像特征完成初步匹配;最后,通过初匹配之间的空间关系构建三角网约束规则,对错误匹配特征点进行剔除,对匹配结果进行优化.实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.     

基于数字图像处理的车牌定位与识别研究(英文)

研究了车牌图像的特征,车牌定位算法基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取,将彩色车牌图像转化为灰度图像.采用基于矩的阈值选取方法进行图像二值化处理,Hough变换的方法对图像进行倾斜校正,最后对已预处理增强的图像进行Sobel垂直算子边缘检测,用阈值分割出前景,搜索出符合车牌字符特征的候选区域,对候选区域进一步分析得到牌照位置.提出并采用基于PCA-BP神经网络的字符识别算法对车牌进行识别,300ms内车牌字符识别率达97.5%,实验证明,在训练样本较少的情况下,该系统的识别率依然较高.     

一种遥感数字图像匹配的合成算法

分析了传统的基于灰度和基于特征的匹配算法,提出了一种基于边缘特征和相关系数的新匹配算法.该算法首先对潜在匹配图像和模板图像利用高斯拉普拉斯(LOG)算子和梯度算子提取影像的边缘,然后提取二值化图像,最后再利用相关系数法对二值化后的边缘影像进行匹配运算,得到正确的匹配结果.该算法融合了传统算法的优点.利用该算法对上海的SPOT 5 m分辨率不同波段的卫星影像进行了匹配试验,获取了比较好的匹配效果.     

一种基于感兴趣区域提取的医学图像检索技术

针对胸部CT扫描图像库,提出了一种基于感兴趣区域提取的图像检索方法．首先为了提取感兴趣区域,提出一种基于灰度层共现矩阵的区域增长算法,分割出病灶区域,再通过闽值算法进行边界的磨合,然后针对感兴趣区域提取形状和分布特性作为图像匹配准则的客观依据．最后,将该算法与其他底层特征算法进行比较和分析．实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图像检索系统中．     

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.     

基于集群系统的并行图像灰度匹配

针对传统数字图像处理中匹配方法虽然精确度高,但计算量大、时间长等特点,将基于MPI（Message Passing Interface）的集群并行处理引入到图像灰度匹配中,对待匹配图像采用数据分割处理,而将传统的图像灰度匹配算法进行并行化改进,结合并行处理对图像灰度匹配进行并行实现．实验结果表明：并行化处理能显著地缩短灰度匹配时间,达到较高的加速比和效率,对进一步研究基于集群系统下的并行图像处理有一定的指导意义．     

一种基于信息熵的灰度失真图像的快速拼接方法

针对拼接图像的灰度失真、噪声等问题,引入信息熵概念,并根据图像局部熵建立塔形数据结构。在VC6.0环境下编程实现了相应的拼接算法。实验表明,该算法很好地体现了由低分辨率到高分辨率逐级精确匹配的搜索策略,速度快、拼接效果好,具有较强的抗噪及抗灰度失真能力。     

1种基于小波的显微图像融合算法

针对显微图像灰度对比度低,内容复杂度高的特点,提出一种基于小波的显微图像融合算法．将图像变换到小波域,并在此基础上进行四叉树分解融合,以消除块效应,不同于现有的小波几何分块算法,可依据图像实际情况调整,符合显微图像结构多样化、内容多变化的实际情况．实验结果表明,本文算法的融合效果理想,与同类算法相比具有更强的稳定性和适用性．     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于点阵行列变换的图像置乱算法

基于空间域的图像置乱变换,一般需要若干次迭代且有周期性,安全性不高;基于混沌的图像置乱的安全性比基于空间域的图像置乱变换高,但算法比较复杂;基于素数映射的图像置乱,其置乱效果依赖于密钥的选取。针对这些不足,设计了一种基于点阵行列变换的图像置乱算法,该算法利用素数的取模变换,采取逐行逐列的置乱方式,彻底打乱了像素点的空间位置,使得原图像的像素点在置乱图像中的排列杂乱无章。置乱图像的还原是置乱的逆过程,需要置乱时选取的密钥,若用错误的密钥还原就相当于对置乱图像的再次置乱,密钥的敏感性高。实验结果表明,该算法进行图像置乱无需迭代,置乱图像灰度分布均匀,置乱效果与密钥的选取无关,置乱图像抗干扰强,显示该算法的稳定性和鲁棒性。     

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.     

对ICBGCM混沌图像加密算法的安全性分析

针对一个用于图像加密的密码算法(ICBGCM)在已知罔像条件下的安全性问题,给出了求解加密算法等效密钥的攻击算法.该算法基于ICBGCM算法所使用的广义混沌Cat映射的短周期性和仿射特性,在已知图像的条件下,通过求解两个线性无关的加街前后的图像像素灰度值点,获得广义混沌Cat映射的全部等效密钥参数.利用穷尽方法求出加密算法的其余等效密钥.给出了应用该算法的具体步骤,并分析了攻击算法的计算复杂性.所得结果证明了lcBGCM算法在已知图像攻击下是不安全的.     

分类器集成算法研究

分类器集成作为机器学习算法设计的一种重要策略,具有高泛化性能的优点,已广泛应用于遥感、生物信息、图像处理等领域,逐渐成为研究热点.以三种常用的集成方法bagging、boosting和stacking为线索,分别从算法思想、算法评价、算法改进与变种、算法应用等角度进行探讨,为构建高准确率分类器集成系统建立指导.最后,对分类器集成算法的未来发展方向进行了展望.     

基于幅度统计多分辨率分析的SAR图像灰度压缩

基于幅度统计多分辨率分析的原理，针对SAR图像特殊的显示要求，提出了一种新的灰度压缩方法，解决了常规灰度级压缩方法不能很好保持原始图像数据直方图分布的问题，实验结果表明该方法能有效保证灰度压缩前后图像数据直方图分布形状的一致性，较好地保持原始图像的视觉特征。     

葡萄膜炎患者外周血单核细胞表达的疾病相关细胞因子的检测

用ELISA测IL-12、IFN—γ水平；用原位杂交染色法测IL—12 mRNA表达；电泳迁移率改变试验(EM—SA)测NF—AT活性。结果表明：葡萄膜炎患者PBMCIL—12、IFN—γ水平和IL—12m RNA表达以及NF—AT活性都显著高于正常对照和其他眼疾病患者(P＜0．01)．IL—12、IFN—γ水平异常增高是葡萄膜炎患者Th1／Th2功能紊乱、Th1细胞功能亢进主要原因之一；而在转录水平上NF—AT活性异常增高可能与患者IFN—γ基因转录增强密切相关。