一种基于多字典学习的图像分割模糊方法

本文提出一种基于多字典学习的图像分割模糊模型和算法.在模型中,结合多字典学习和模糊方法,考虑了分割区域内部的一致性和边界的正则性：一方面使用区域块均值和带有类标的结构字典重构图像块,利用重构误差和l2正则能量共同度量分割区域内部的一致性,该度量能够刻画图像不同区域的灰度信息和纹理模式;另一方面采用小波系数稀疏正则保持分割区域边界的几何结构.基于交替方向乘子法和字典学习方法给出新模型的快速求解算法.在该算法中,除了小波阈值,每一步都是显示表达式,因此简单易用.一系列实验结果验证了本文算法的有效性.     

基于相位一致性的煤矸边缘检测方法

煤矸识别以往常常采用对噪声敏感的梯度算子提取边缘,但工作场所粉尘较大,光线暗,图像清晰度差,识别效果往往不理想。为提高自动分选率,将相位一致性应用到煤矸边缘检测中,阐述了相位一致性的基本原理,并以现场图片处理效果表明,相位一致性检测图像特征的方法可以准确的提取煤块与矸石边缘,不受亮度与对比度影响。     

一种改进的PCNN图像分割算法

PCNN用于图像分割时,为获得满意分割效果,其参数往往通过反复试凑确定,这在一定程度上限制了PCNN的使用。为此在改进的PCNN基础上,提出结合图像灰度直方图,以最大交叉熵函数作自适应遗传算法的适应度函数,采用自适应遗传算法搜索最优门限阈值的图像分割算法。该方法可有效地完成图像分割,分割结果优于原PCNN和传统Ostu算法。     

基于灰色关联度的提升小波域图像融合算法

针对多聚焦图像,提出了一种基于提升静态小波变换(Lifting Stationary Wavelet Transform,LSWT)和灰色关联度相结合的图像融合算法.首先将待融合的两幅图像分别进行提升静态小波变换,低频分量采用平均法融合.其次针对低频分量和各个方向的高频分量,分别计算以每个像素为中心的方块的能量和均值.然后按照一定的融合规则,分别得到高频分量融合后的值.最后进行提升小波逆变换,得到融合后的图像.实验结果显示,该方法融合效果较好,优于传统算法.     

基于二维道路图像理解算法的阴影检测

提出了一种新的自动检测二维彩色道路场景图像阴影区域的方法。该方法首先从RGB色彩空间中提取出亮度信息,并进行图像分割,再结合从色差图像中提取的阴影信息,检测并消除可能存在的阴影区域,减小在直方图分割中由于阴影的影响而引起的分割误差,最终达到正确的图像分割结果。实验结果表明,该方法简便且有效,并能适应各种不同的二维道路场景需求,具有一定的鲁棒性。     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

视频处理器中的一种新的彩色图像增强方法

LED显示屏显示图像之前,视频图像通常用视频处理器进行图像增强等操作。本文考虑到视频处理器在RGB彩色图像变换时可能产生的彩色失真情况,提出一种自适应的灰度变换算法,此算法将原始的RGB彩色图像和经过灰度变换后的RGB彩色图像转换到HSB彩色空间,然后将两者的色调与亮度分量进行重组,再对其饱和度进行补偿。这种方法的优点是既保证了原始彩色图像在进行灰度变换后的灰度细节,又能保证其彩色细节,同时提高了原始彩色图像的对比度。另外,此算法计算量小,利于硬件的实时实现。     

地面场景红外图像特征分析

为了研究并掌握场景中目标的红外图像变化规律,提高自动目标识别系统的可靠性和稳定性,对实际采集得到的地面场景典型气象条件下一天24 h的长波红外图像进行分析,研究了不同地物类型对应的红外图像典型统计特征随时间和气象条件变化的规律.研究结果表明,图像各区域亮度的日时变化表现为近似余弦的变化规律,标准差和熵特征表现为单峰的变化规律,并且,各区域由于亮度变化不一致而存在对比度反转的现象.     

数字图像复制粘贴篡改盲取证算法研究与实现

针对数字图像检测中一类常见的复制－粘贴图像篡改,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法大大减小了特征向量的维数,从而提高了相似块的匹配检测效率。为了更方便快捷的检测图像是否被恶意篡改,设计了简单明了的系统检测界面,只需载入待检测的图像并输入相应的参数就能进行检测,最后将检测结果返回给界面,而且系统完成了篡改检测算法的DSP硬件实现,该算法将有利于推动数字图像取证技术的理论研究与应用推广的发展。     

一种基于多尺度拱高形状描述的图像检索方法

本文提出了一种多尺度拱高形状描述（MSAH ）．该方法用多尺度的拱高来度量形状轮廓线在其每一个点的弯曲程度,这里尺度是以该点为中点的弧段的长度．在每一个尺度级,为形状轮廓线构建一个一维的拱高函数,然后对其进行傅立叶变换,组合各尺度级的低阶的傅立叶变换系数,构成描述形状的特征向量．在形状匹配阶段,用两个形状的特征向量的 L1-距离来度量它们的形状相似性．该方法不仅能描述形状的全局特征,而且能描述形状的细节信息,因而在应用于图像检索中,具有高的检索精确率．MSAH形状描述子非常紧致,而且具有较低的计算复杂度,因而检索效率也很高．在用MPEG-7形状数据库和植物叶片形状数据库的检索实验中,其检索性能要优于近年来提出的基于变换域的形状描述方法和经典的形状上下文描述方法．