基于视觉特性和纹理特征的图像水印算法研究

利用人眼对比敏感度视觉特性和图像的纹理特征,提出了一种彩色图像的水印算法。算法首先依据图像的纹理特征,将图像进行分割;再将水印嵌入到图像纹理复杂的部分,并利用人眼对比敏感阈值控制水印的嵌入量,从而实现水印的嵌入;最后利用逆过程实现水印的提取。同时对3幅不同复杂纹理的图像进行仿真实验,并对3幅含水印图进行5种方式的攻击测试,且与近些年国内外报道的8种水印算法进行对比分析。结果表明,在中间剪切1/4区域、质量因子为20%的压缩和旋转90°较强的攻击下,提取水印的NC值和含水印图的SSIM值均仍能达到0.8以上,且比8种水印算法具有更好的鲁棒性。综合结果表明,在水印嵌入过程中,提出的算法能够有效解决水印容量与视觉透明性、鲁棒性之间的平衡,是一种行之有效的图像水印算法。     

基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量评价模型

通过分析人类视觉系统的纹理方向特性和立体感知特性,并结合数字水印的半脆弱性和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)的泛化学习能力,该文提出一种基于视觉感知和零水印的部分参考立体图像质量客观评价模型。该模型利用立体图像左右视点经小波分解后在同一空间频率的水平和垂直方向子带系数关系构造反映图像纹理方向特征的视点零水印,同时,利用左右视点视差值与自适应阈值的大小关系构造反映立体感质量的视差零水印,然后利用SVR来学习两类零水印恢复率(视觉加权视点零水印恢复率和视差零水印恢复率)与主观评价值的关系,最后用训练好的SVR完成立体图像质量预测。实验结果表明该模型符合人眼视觉特性,所得到的客观评价值与主观评价值具有较好的一致性。     

激光主动照明成像实验研究

激光照明成像系统为主动光学系统。在低照度情况下,使用激光对远距离目标进行照明,最终利用激光回波在CCD上成像。通过对激光经大气传输后回波功率的研究,对激光照明成像系统作用距离进行推导。利用886 nm固体激光器和CCD相机建立实验系统,验证利用激光照明在主动探测中的可行性。     

图像的情感语义研究进展

人对图像的感知和理解是主观性的。图像的情感语义研究的目的是希望计算机能够描述和表达人观察图像所引起的情感反应，使用带有主观感情色彩的语义表述图像，其结果可用于图像的情感评估、图像检索、美术和广告设计等方面，是一个崭新的且有很大挑战性前沿课题。本文从图像情感语义提取的结构框架出发，对图像的情感语义研究进展进行评述，包括了情感语义提取过程中的关键技术：图像特征提取、情感空间的选取与建立、建立图像特征到情感空间的映射等方面，并对国内外的研究现状进行跟踪研究。     

激光冲击强化效果的直观判别与控制方法研究

创立了激光冲击强化效果的直观检验与控制方法，通过调整激光参数及工艺细节以控制激光冲击区表面质量，并根据表面质量判断激光冲击强化效果，解决了激光冲击强化技术工程应用的技术关键。从而确保了激光冲击后的所有试件的疲劳寿命皆获得较大幅度的提高     

基于流形排名与迟滞阈值法的视觉显著性检测

视觉显著性检测是机器视觉领域的关键技术之一.提出一种基于流形排名与迟滞阈值的检测方法,首先将图像划分成超像素集合,以之作为结点形成闭环图;再按照基于图的流形排名方法计算各个结点的显著值,形成图像的显著图;然后利用显著图直方图统计出高、低两个阈值,将显著图划分为三个部分,使用伽马校正技术分别进行处理,最终整合校正结果得到输出显著图.实验结果表明,相对于现有算法,本文算法得到的显著图能够更好地区分背景区域和显著目标,同时也更具稳健性.     

基于视觉跟踪式自准直仪的十字线提取技术

针对视觉跟踪式自准直仪中如何快速精确提取十字线的问题,根据图像灰度特性及灰度分布特点,提出了一种基于视觉跟踪式自准直仪的十字线提取算法.对图像进行预处理后,进行轮廓提取获得十字线像素级边缘,采用改进的一阶微分期望法精确确定十字线亚像素边缘,利用直线拟合获得边缘直线方程,从而获得精确的十字线中心.实验结果表明,该方法具有...     

雷达导引头伺服系统关键技术分析

本文讨论雷达导引头伺服系统的工程实现，通过理论分析证明必须采用速率陀螺代替地面雷达伺服设计中常用的测速电机实现速度反馈环；讨论天线伺服系统的准最优控制技术以及速率陀螺在方位、俯仰通道间的互耦影响，最后讨论伺服系统指标的确立。     

基于图像质量检测的智能射线成像技术

X线诊断是一种成熟、有效的检查方法。但是,X线照射过量会损害健康,可能产生随机性效应,如致癌和遗传效应。本文提出基于图像质量检测的智能射线成像系统,利用人眼视觉特性判断图像质量,并以此为指标来控制X线机摄影参数的改变,来实现在获得足够诊断信息的前提下,尽量减少受检者的照射剂量的目的,保障公众的健康与安全。该系统具有很高的可行性与实用性。     

基于Contourlet变换的纺织品缺陷检测算法

自动、快速、客观地检测纺织品缺陷是非常重要的课题。以往主要靠人工方式对纺织品进行缺陷检测,但该方法受人为因素的影响较大。针对此问题,提出一种基于Contourlet变换的纺织品缺陷检测算法。算法首先对纺织品图像进行Contourlet变换,提取Contourlet系数(高频特征),然后计算Contourlet系数的统计特征,最后使用欧式距离进行缺陷判断。实验结果验证了该算法的有效性,为纺织品缺陷检测提供了有效方法。