一种改进的利用人眼视觉特性的小波域数字水印技术

不可见性和稳健性是数字水印最基本的要求,而影响水印这两个基本特性的因素主要是嵌入策略、嵌入公式和嵌入强度。提出一种改进的利用人眼视觉特性的基于离散小波变换（DWT）的数字水印算法。实验结果表明,应用本算法实现的水印嵌入强度可调,在满足不可见性的条件下,对常见的图像处理和噪声干扰具有很好的稳健性。     

基于特征元素的图像检索方法

该文提出了一种基于特征元素的新的图像俭索算法。持征元素与特征向量相比更注重根据人的主观感知来表达图像的视觉特征.在特征元素的基础上,该文先定义了图像间的相似性度量,即特征元素间的距离,又分别实现了对不同特征元素类别的距离计算。检索实验表明,基于特征元素的图像检索算法能够取得更符合人们视觉感知的结果。     

十种基于颜色特征图像检索算法的比较和分析

在基于内容的图像检索中,颜色特征已得到广泛应用.本文对十种利用颜色特征进行图像检索的算法利用同一图像库进行了实验比较.实验结果表明,无论在HSI空间或MTM空间,累加直方图法均优于一般直方图法,对这一点本文还首次给出了严格的理论证明.实验结果还表明,加权距离法比欧氏距离法总体上没有明显改善,MTM空间比HSI空间也没有显出优势,而中心矩法算法简单,检索速度快,通过调整加权系数,检索精度可以接近累加直方图法.本文的实验和分析对选择和优化检索算法有一定的参考价值.     

低质量图像基于散射图SEM估计的MAP像素聚类方法

直方图是最常用的图像灰度统计分布的表示方法,二维直方图包括共生矩阵,灰度－边界值散射图,灰度平均灰度散射图等,本文提出了一种采用ＳＥＭ算法完成对灰－平均灰度的二维正态分布假设的参数估计,然后采用最大后验概率（ＭＰＡ）准则进行像素无监督聚类的图像分割算法,测试结果显示,我们的算法性能良好,尤其是对低对比度,有阴影和重噪声的低质量图像的分效果远优于其他基于散射图的阈值化方法。     

鉴别投影嵌入及其在人脸识别中的应用

该文提出了一种新的监督线性降维方法,称为鉴别投影嵌入(Discriminant Projection Embedding, DPE)。和常用的线性鉴别分析相比,鉴别投影嵌入可以更好地保留类内的局部几何位置信息和提取类间的鉴别结构信息。在人脸识别公用数据库上进行了一系列的实验,实验结果表明了该文方法的可行性和有效性。     

融入结构信息的稀疏低秩丰度估计算法研究

丰度估计(AE)是从高光谱图像中识别地物的关键预处理技术.鉴于线性混合模型的可解释性以及数学上的可操作性,带约束的线性回归技术在丰度矩阵估计中备受关注.目前,这类方法存在的缺陷是其拟合过程中仅仅考虑到估计数据与真实数据之间的拟合误差,忽略了估计数据的结构与真实数据的结构之间的相似性信息.因此,提出了融合结构信息的线性回归模型,并应用于稀疏低秩丰度矩阵估计领域.首先,通过增加结构信息改进传统的带约束的线性回归模型,并经数学理论证明了增加结构信息的模型较传统模型更加有效;其次,应用该方法改进稀疏低秩丰度估计的数学模型;最后,采用交替乘子法(ADMM)技术求解新模型.实验结果表明,融入结构信息的稀疏低秩丰度估计算法能够有效地提高仿真数据和实际高光谱数据的丰度估计的估计精度,改善其抗噪性能.     

直推式多视图协同分割

多视角拍摄条件下获取到含有同一刚性或静态目标多幅图像后,快速准确地在所有图像中分割出该目标是一个尚未被关注的问题。该文首次给出这个问题的数学描述,并借助图模型的描述方法,推导了它与传统的基于图割分割问题之间的关系。在求解该问题时,该文提出了迭代式协同直推优化算法,算法思想是将优化目标函数拆分为图像空间和3维空间分割两个子优化问题,利用图割和谱聚类分割的方法迭代求解两个子优化问题,并在迭代过程中设计传播、过滤、投票处理引入两个空间标签一致性约束,算法收敛时同时得到图像空间和3维空间的分割结果。最后,使用实际图像序列实验得出算法的平均误判率为3.4%,比较讨论和改进思路一并给出。     

基于图像抽样重组的2维核鉴别分析

2维核鉴别分析(2DKDA)存在离散度量矩阵过大而无法计算的问题。该文通过将图像抽样重组与2DKDA的结合,提出了3种基于图像抽样重组的2DKDA(SR2DKDA),它们不仅克服了2DKDA在计算上的困难,识别性能也优于2维线性鉴别分析(2DLDA)。在ORL人脸库和UMIST人脸库的实验验证了SR2DKDA的有效性。     

SAR图像基于Rayleigh分布假设的最小误差阂值化分割

针对合成孔径雷达(SAR)图像的特点,本文提出基于灰度直方图的混合偏移Rayleigh分布假设下的最小误差阈值化分割算法,并与现有的基于Gauss和Poisson分布假设下的最小误差分割算法以及经典的Otsu算法作了比较。实验和Kolmogorov-Smirnov检验结果表明对SAR图像而言,基于Rayleigh假设的算法可以取得更好的分割效果。     

基于灰度指纹图像信噪特征的无损压缩算法

本文提出了一个有效的针对灰度指纹图像的无损压缩算法.该算法通过将指纹图像的信噪特征融于新一代国际无损图像压缩标准的基本算法(基于上下文预测编码)而实现.该算法主要包括三个特色技术:基于纹线局部走向的分类预测、体现指纹微观纹理的扩展上下文以及基于成像仪器的分类熵编码器概率模型初始化.对一组真实数据及ISO标准图像的压缩结果表明该算法的压缩比居于国内外文献中的领先水平.