基于先验信息和射影几何变换的车牌图像矫正*

为了便于字符分割、识别,车牌识别系统需要将车牌的倾斜图像矫正为无倾斜和旋转的标准图像。目前多数文献采用Hough变换检测倾斜角度并直接进行矫正,但存在的缺陷。为此从射影几何的观点提出了新算法：利用车牌固有的先验信息,将车牌与车牌图像之间的透视变换矫正为仿射变换,再将仿射变换矫正为相似变换,将此相似变换看做是对原车牌进行旋转和全局缩放的结果,消除其中的旋转因素,就得到一个与车牌仅差一个缩放因子的标准车牌图像,以便于后续的字符处理。     

基于分层和Radon变换的透视图像矫正技术

由于受到物体与摄像机三维空间相对位置关系的影响,摄像机获取的图像存在透视畸变,影响图像特征提取、识别等后续处理,为此提出一种通过分层矫正和Radon变换相结合的矫正技术.利用射影几何知识,将畸变的图像矫正为满足仿射变换的图像,再将仿射变换矫正为相似变换,利用Radon变换矫正得到标准图像.仿真实验结果表明,该算法可行性高、稳定性好,能推广应用于目标识别等领域.     

基于自相似性车载采集城市街景图像的重建

大众化的车载为确保实时、高速的图像显示及图像存储,其捕获的图像通常会呈现出较低的分辨率,严重影响了突发状况时有效图像信息的获取。针对该低分辨率的城市街景图像采用了一种基于透视变换、高频补偿的自相似性图像重建方法。该算法在仿射变换的基础上增加了透视变换来进行图像块的匹配,并对每一个匹配的图像块进行高频补偿以恢复构建图像金字塔时丢失的高频信息,通过多尺度非局部方法搜索图像金字塔,合成匹配图像块得到最终的高分辨率图像。采用该算法对采集到的大量低分辨率城市街景图像进行重建,并与ScSR、Upscaling、SCN这三种典型的算法进行对比,实验结果表明该算法在几种盲评价指标上较其他算法好,在提高图像分辨率的同时能保持图像的边缘和细节信息。     

矩阵的秩变换、相似变换与合同变换的联系

本文应用理论研究的方法,将矩阵的秩变换、相似变换以及合同变换转换到线性变换当中去,讨论了矩阵的这三种变换之间的联系与区别,并给出证明,对矩阵的秩变换、相似变换以及合同变换的异同点做出一个综述性的描述。     

基于Contourlet变换的双三次插值算法

为保持原始遥感图像信息,提高图像空间分辨率,使其适合人眼观察,提出Contourlet双三次插值算法。在Contourlet变换的基础上,对遥感图像采用双三次插值进行相似变换,通过反变换得到比原图像分辨率更高的插值图像。实验结果表明,与双三次插值、小波双三次插值相比,该算法具有更高的信噪比和更好的图像细节效果。     

基于Contourlet变换的双三次插值算法

为保持原始遥感图像信息,提高图像空间分辨率,使其适合人眼观察,提出Contourlet双三次插值算法。在Contourlet变换的基础上,对遥感图像采用双三次插值进行相似变换,通过反变换得到比原图像分辨率更高的插值图像。实验结果表明,与双三次插值、小波双三次插值相比,该算法具有更高的信噪比和更好的图像细节效果。     

平面相似变换软件的设计与实现

坐标系之间的相互转换常用到相似变换和仿射变换。文章论述了基于最小二乘法平面坐标相似变换的原理,并在对此分析、理解的基础上以Visual Basic为工具,对平面相似变换算法进行了程序的设计和实现。     

基于射影变换几何不变性的圆心像坐标的求取

在摄像机标定过程中,经常以圆（成像后为椭圆）作为标志,并以其中心——圆心作为标定点,圆心像坐标的求取是实现标定的关键所在。本文基于透视投影变换的理论,给出一种求圆心像坐标的方法,并对该方法的精度和稳定性给出一种验证模型,通过具体实验表明该方法具有较高的精度和稳定性。     

一种基于Gabor小波变换的图像倾斜矫正算法

提出了一种基于GabDr小波变换的图像倾斜矫正算法。首先选取一定角度的GabDr小波对标准无倾斜的图像进行单一尺度下的Gabor小波变换，记下各个角度下变换系数的个数，然后对倾斜图像进行与标准图像同样的变换，记下倾斜图像最多变换系数个数和此时的GabDr小波函数角度，与标准图像各个角度下的小波变换系数个数相比，取距离d为判据，当d最小时的标准图像Gabor小波函数角度与倾斜图像Gabor小波函效角度的差值即为倾斜图像的矫正角。实验结果证明该算法能有效地实现倾斜图像的矫正。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

主轴变换在三维MRI图像校准中的应用

文章主要讨论了如何把主轴变换法应用于三维MRI图像的校准中,重点研究了MRI图像与标准模板的校准。在MRI与标准模板匹配时,为了提高算法的效率和精度,首先将主轴法确定的旋转参数作为仿射变换的三个旋转参数初始估计值,然后对图像做灰度最小平方差的校准,实验表明取得了很好的效果。文章最后深入分析了图像的背景噪声对主轴变换法的影响以及使用分割法去除背景噪声的利弊。     

基于高维矩阵变换的雪崩图像置乱变换

传统的以高维Arnold变换和高维Fibonacci-Q变换为代表的基于高维矩阵变换的图像置乱方法,虽然具备较好的安全性,且能改变被置乱图像的灰度特征,但存在可恢复周期长,且对攻击不具备全局扩散能力等问题,在应用中存在缺陷。针对以上问题,基于高维矩阵变换,构造了雪崩图像置乱变换,该置乱变换可通过逆变换对图像进行置乱,通过正变换对置乱图像进行恢复,因而可减少由置乱图像恢复为原始图像的迭代次数,同时理论和实验结果表明该置乱变换在受到各种攻击时的强脆弱性,因而可用于数字作品完整性鉴别的脆弱水印构造。     

基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法

提出了一种基于奇偶量化的Contourlet变换域指纹图像水印算法。原始指纹图像经过Contourlet变换后，分解为一系列多尺度、局部化、方向性的子带图像，选择在低频子带中嵌入经过二维Arnold置乱加密后的水印。嵌入水印时，采用奇偶量化算法修改低频子带的系数。水印提取时，不需要原始图像，实现了盲提取。实验结果表明，提出的指纹图像水印算法能够较好地抵抗JPEG有损压缩、叠加噪声、剪裁等攻击，具有较好的不可见性和鲁棒性，提高了指纹识别的可靠性。     

基于二倍体显性机制的透视变换矩阵参数优化

图像拼接的基础是将所有待拼接的图像转换到同一平面上,而透视变换矩阵描述的就是一个平面到另一个平面的投影变换,反映了图像坐标点之间的一一对应关系。但当透视变换矩阵中参数精度较低时会导致图像拼接效果不佳,拼接过程中会出现公共区域无法对接、有鬼影等现象。提出了一种基于二倍体显性机制的DNA遗传算法(AO方法)的矩阵参数优化方案,AO方法在优化效率上能以较快的速度和较高的精度搜索到问题的全局最优解,从而提高透视变换矩阵参数的精度。实验结果显示,所提出的方法能够较好地优化矩阵参数,符合期望目标。     

一种基于Gabor小波变换的图像倾斜矫正算法

提出了一种基于Gabor小波变换的图像倾斜矫正算法.首先选取一定角度的Gabor小波对标准无倾斜的图像进行单一尺度下的Gabor小波变换,记下各个角度下变换系数的个数,然后对倾斜图像进行与标准图像同样的变换,记下倾斜图像最多变换系数个数和此时的Gabor小波函数角度,与标准图像各个角度下的小波变换系数个数相比,取距离d为判据,当d最小时的标准图像Gabor小波函数角度与倾斜图像Gabor小波函数角度的差值即为倾斜图像的矫正角.实验结果证明该算法能有效地实现倾斜图像的矫正.     

基于矩阵变换的彩色图像加密算法

研究了矩阵变换的性质,找到一种新的SCAN遍历矩阵,对彩色图像各分量进行像素位置置乱,结合彩色图像结构特点,利用彩色图像每个像素的RGB分量构成三维列向量,并将其作为输入分量,经过矩阵变换,改变其像素值的大小,得到加密矩阵.试验结果表明,加密图像具有类随机性,直方图接近于均匀分布,算法具有很强的密钥敏感性.     

基于小波变换的遥感像插值方法研究

本在分析了传统图像插值方法所存问题的基础上,利用小波变换具有多分辨率分析功能和逐渐局部分形特性等性质,采用小波技术分析图像及其子块之间的相似特性,最后进行遥感图像的插值计算,并利用图像进行实验。     

TIMR:模板图像匹配矫正

针对当前文档图像透视变形矫正算法抗干扰性差,矫正效果不佳等问题,本文提出一种基于BRISK特征点检测与匹配的文档图像矫正算法,称之为模板图像匹配矫正算法(Template Image Matching Rectification,TIMR).该算法仅需制作目标领域内的单张矫正模板图像,并结合BRISK算法与本文提出的双...