基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。     

二维直方图图形统计分析的分割方法

一维阈值分割方法对噪声污染的图像很难达到理想的分割效果。二维直方图的分割方法结合了灰度和空间信息使分割精度提高,但计算复杂度急剧增加,并且传统二维直方图的方法对噪声和边缘像素的处理不够准确。改进了二维直方图的构造方法,采用自适应滤波器平滑噪声的同时更高效地保持了图像边缘和高频细节信息。运用改进的Hough变换对二维直方图进行图形统计分析,并搜索二维直方图的平面分割线,将二维直方图划分为不同的分割区域。实验结果表明改进的算法对噪声污染的图像有更好的抗噪能力,分割也更加准确。     

基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割

图像中的噪声会直接影响图像分割质量,为快速、准确地识别含噪图像中的目标,提出一种基于直方图预处理与BF算法的含噪图像分割方法。该方法通过小波变换抑制图像中的噪声,分析增强图像的直方图特点以缩小分割阈值的分布范围,以二维最大类间方差为原则设计分割目标函数,利用BF算法快速搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度、稳定性和分割效果三个方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等其他群体智能的分割方法。     

基于HIS空间的枣虫害彩色图像分割方法

根据枣树虫害的特点,提出了一种在HSI空间上基于二维属性直方图的枣虫害彩色图像分割方法。该方法首先根据H,S,I三个分量中的两个结合分别建立H-S,H-I,S-I二维直方图,然后将二维直方图转化成灰度图像。利用转化后的图像进行一维灰度直方图阈值分割产生目标和背景区域,然后在二维直方图上以分割后的区域做阈值分割。最后将分割后的结果进行组合得到最终分割结果。实验结果表明此方法比传统的二维灰度直方图分割方法效果有明显的改善。     

二维直方图分水岭分割方法的研究

提出了一种二维直方图分水岭分割方法。该方法选取遥感影像总体分辨能力较强的两个特征构建二维直方图,直接将二维直方图看作一幅灰度影像,然后用标记分水岭算法对二维直方图进行分割以确定不同类别的地物在特征空间中的位置,最后对遥感影像中的每个像素进行类别标记。与传统二维直方图分割方法相比,新方法可以筛选出区分能力较强的两个特征构建二维直方图,因而能取得更为理想的分割效果。     

多分辨率二维直方图阈值分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和多分辨率阈值分割方法具有阈值搜索灵活高效的特点,提出了一种基于多分辨率的二维直方图自适应阈值分割的结合方案,降低了二维直方图计算复杂度,提高了多分辨率阈值方法的搜索精度。实验结果表明,该方法取得的分割结果与二维直方图方法基本一致,计算复杂度随分辨率的级数成指数下降。     

二维直方图重建和降维的Otsu 阈值分割算法

指出二维直方图直分法中存在区域划分不合理和抗噪性差问题,提出一种新的阈 值分割方法,导出有关计算公式。首先分析噪声点在二维直方图中分布情况,通过重建二维直 方图减弱了噪声对阈值分割的干扰;然后将二维直方图区域划分由四分法改为二分法,使得阈 值搜索的空间维度从二维降到一维;最后分别给出现有二维直方图分割算法和本文方法的仿真 结果。理论分析和实验结果表明,该方法可以运用于几乎所有基于二维直方图的阈值分割,特 别是对受噪声污染的图片进行阈值分割时,能使分割后的图片内部均匀、边界准确、抗噪性更 稳健,所需运行时间大幅减少。     

一种结合小波变换与二维最大熵法的图像阈值分割方法

基于小波变换与二维最大熵原理,提出一种新的图像分割方法.该方法首先对图像进行n级小波变换,在第n层低频子图上应用二维最大熵阈值法求得分割阈值,结合其他反映边缘的高频子图,对子图实施分割,并计算分割后的目标物体能量占子图总能量的百分比;然后以该阈值为初始种子值分割全图,通过调整阈值使全图分割出来的目标物能量与全图总能量的比值在误差范围内等于分割子图得到的能量比,最终得到的阈值就是要求的最优分割阈值.实验表明,本算法具有较强的适应能力,在任何情况下都能取得较好的分割结果,而且分割效率较比直接对整幅图像应用二维最大熵阈值法有一定提高.     

基于双树复小波变换的图像增强方法

在图像增强处理中,传统的图像增强方法例如直方图均衡、小波系数增强等等,虽然取得了较好的图像增强效果,但在增强图像的同时也将噪声放大了.本文针对这一问题,提出了一种基于二维双树复小波变换的图像增强方法,因其具有良好的多方向性信息捕捉能力,克服了传统二维小波变换缺乏方向性的缺点.增强算法将系数分为强边缘、弱边缘和噪声点三类...     

融合视觉模型和最大类间方差的阈值分割算法

针对传统二维直方图的区域划分方法存在把图像的部分目标点和背景点错误划分为边缘点或噪声点,而把部分边缘点和噪声点划分为目标点和背景点的缺点,以及传统二维最大类间方差阈值分割算法的时间复杂度较高的缺点,提出了采用视觉模型构造二维直方图,并提出了该二维直方图的区域划分方法,同时还把提出的二维直方图应用到最大类间方差阈值分割算法中。根据分割时间、分类误差、均匀性等定量评价标准,做了一系列实验,与几种典型的二维阈值分割算法相比,提出的阈值分割算法在降低计算复杂度的同时还具有很好的分割性能。     

核不相关鉴别分析以及它在字符识别中的应用

核不相关鉴别分析是在线性不相关鉴别分析的基础上发展起来的．然而，由于核函数的运用，计算核不相关矢量集变得更加复杂．为了解决这个问题，提出一种解决核不相关鉴别分析的有效算法．该算法巧妙地利用了矩阵的分解，然后在一个矩阵对上进行广义奇异值分解．与此同时，提出了几个相关的定理．最重要的是，提出的算法能克服核不相关鉴别分析中矩阵的奇异问题．在某种意义上，提出的算法拓宽了已有的算法，即从线性问题到非线性问题．最后，用手写数字字符识别实验来验证提出的算法是可行和有效的．     

基于超混沌与分块操作的快速图像加密算法

为满足加密安全和实时通信的需求,提出一种基于超混沌和分块操作的快速图像加密算法。构建与明文相关的动态原始序列;进行置乱和扩散操作,在置乱过程中引入分块操作,提高加密速度,在扩散过程中引入动态密钥,提高安全性。对图像灰度分布、相邻像素相关性、密钥空间、密钥敏感性、加密速度、抗差分攻击能力及抗噪声和裁剪的鲁棒性进行深入分析和仿真,其结果表明,该算法具有较高的安全性及较快的运行速率。     

A novel image cipher based on mixed transformed logistic maps

In this paper, a novel secure cryptosystem is proposed for direct encryption of color images, based on transformed logistic maps. The proposed cipher provides good confusion and diffusion properties that ensures extremely high security due to the mixing of colors pixels. The encryption scheme makes use of six odd secret keys and chaotic keys for each operation. The operations include initial permutation of all pixels with six odd keys, nonlinear diffusion using first chaotic key, xoring the second chaotic key with resultant values and zig-zag diffusion with third chaotic key. The proposed scheme supports key sizes ranging from 192 to 400 bits. The security and performance of the proposed image encryption technique have been analysed thoroughly using statistical analysis, key sensitivity analysis, differential analysis, key space analysis, entropy analysis and performance analysis. Results of the various types of analyses are showing that the proposed image encryption technique is more secure and fast and hence suitable for the real-time applications.     

基于域敏感指针分析的细粒度数据随机化技术

针对传统的数据随机化技术静态分析精度不高的问题,提出一种基于域敏感指针分析算法的细粒度数据随机化技术。在静态分析过程中,首先对中间表示进行语法抽象,得到形式化的语言表示;然后建立非标准类型系统,描述变量之间的指向关系;最后按照类型规则进行类型推断并求解,得到域敏感的指向关系。根据指向关系对数据进行随机化加密,得到经过随机化的可执行程序。实验数据表明,基于域敏感指针分析的数据随机化技术与传统的数据随机化技术相比,分析精度显著提高;处理时间开销平均增加了2%,但运行时间开销平均减少了3%。所提技术利用域敏感的指针分析,给程序带来更少的执行开销,并能够更好地提高程序的防御能力。     

Lp范数约束下的最大化L1范数主成分分析

针对主成分分析在处理污染数据时的敏感性且其投影向量非稀疏的特性,提出一种鲁棒主成分分析的优化模型。该模型的目标函数采用L1范数且投影向量受Lp范数约束。范数约束下的主成分分析算法被用来求解该模型且其理论分析表明该算法可取得局部最优解。另外把核函数嵌入到线性模型并给出核方案。通过在UCI数据集和人脸库上的实验表明该算法的可行性和有效性。     

高阶时频变换理论与应用

非线性信号处理与特征提取是时频信号处理领域中的热点问题。传统时频分析方法受限于海森伯格不确定原则,在分析该类信号时存在较为严重的能量发散问题,导致分辨率不佳,无法为非线性信号处理与特征提取提供精确的时频信息。为改善传统时频分析方法的能量聚集性,提升其时频分辨率,提出了一种高阶同步抽取变换算法,首先计算多个短时傅立叶变换...     

Bias-compensated constrained least mean square adaptive filter algorithm for noisy input and its performance analysis

A bias-compensated constrained least mean square (BC-CLMS) adaptive filter algorithm for noisy input is proposed. To derive the proposed algorithm, we present a novel cost function whose gradient vector is unbiased. Thereby, the proposed algorithm can mitigate the effect of input noise and obtain an unbiased estimation. Then, the detail performance analysis of the proposed algorithm is also provided. Finally, simulations are carried out to illustrate the advantage of the proposed algorithm. In addition, the correctness of performance analysis is also verified by simulations.     

Diffusion minimum-Wilcoxon-norm over distributed adaptive networks: Formulation and performance analysis

This paper deals with the development of robust diffusion strategy for wireless sensor networks using minimum-Wilcoxon-norm. The Wilcoxon norm based robust estimation now-a-days has drawn the attention of the signal processing community for its scale equivariant property and simplicity. Exhaustive mathematical analysis has been presented to obtain the proposed diffusion minimum-Wilcoxon-norm (dMWN) algorithm. Steady state performance analysis of the algorithm has also been carried out to show the stability of the proposed method. Asymptotic linearity of rank test [1] is used for the convergence analysis of the proposed method. Extensive simulations have been given to demonstrate the efficacy of the proposed algorithm.     

基于支持向量机的混合气体定量分析

为了降低电子鼻对混合气体定量分析的误差,消除气体传感器阵列的交叉敏感特性,文章提出了一种在电子鼻中运用支持向量机进行模式分析的方法。用支持向量机对丁烷和乙醇混合气体所测得的原始数据进行处理,并将其与BP神经网络方法对比。结果表明,该方法预测精度高于传统的BP神经网络,在训练速度上也比BP网络神经更快,能有效地完成混合气体组分的定量分析。     

A dual‐band branch line coupler for LTE 0.7 GHz and LTE 2.6 GHz frequencies

In this paper, a dual‐band branch line coupler (BLC) for Long Term Evolution (LTE) 0.7 GHz and LTE 2.6 GHz frequencies is designed and developed. A dual‐band quarter wave transmission line (DBQWTL) capable to perform dual band operation for frequency ratio >3 is also proposed. The dual band BLC is designed by replacing the quarter wave transmission line of the conventional single band BLC with the proposed DBQWTL. By means of even and odd mode analysis, the closed form design equations of the proposed DBQWTL are obtained. Considering the implementation viewpoint of the proposed BLC, the circuit parameter analysis is carried out. The proposed BLC performs dual band operation with maximum amplitude imbalance of 0.26 dB and phase deviation of 3.07°. It is found in the comparative analysis that the proposed BLC has novelty in terms of its operating frequency ratio range.