对类差异不敏感的模糊C均值图像分割

提出了具有鲁棒性对类差异不敏感的模糊C均值算法.首先,基于隶属度构建一种类指数形式的抑制势表达式来抑制较大类对目标函数的作用,并将其引入至基于像素包的模糊C均值算法的目标函数中;然后,根据构建的目标函数利用拉格朗日乘子法推导出新的聚类中心和隶属度的表征形式;最后,采用类差异大的无损检测图像进行分割实验,以F参数作为评价...     

一种基于图像块分割的多聚焦图像融合方法

针对多聚焦图像，提出了一种基于图像块分割的图像融合方法，采用块区域局部对比度将多聚焦图像分割成三部分：聚焦清晰区域、聚焦模糊区域以及两者之间的边界区域，对于清晰区域和模糊区域，直接选取清晰块区域作为融合后相应块区域；对于边界区域，建立了基于对比度的像素选取方法进行融合处理，实验对比结果表明，该方法明显优于拉普拉斯金字塔融合算法和离散小波变换融合算法。     

篡改定位精度可动态调整的无损图像认证算法

现有的基于分块的无损图像认证算法难以确定合适的认证块大小.为此,文中提出了一种认证块大小可动态调整的无损图像认证算法.该算法的图像认证块分别由若干基本图像块组合而成,相应的认证信息用数字签名技术产生,以无损水印方式嵌入,同时通过多次无损嵌入方式实现图像编号的鲁棒传送,用图像编号区分不同图像、防止矢量量化攻击.理论分析与...     

基于图像块归类的背景重构算法

为了降低图像序列运动目标检测中背景重构的时间复杂度和空间复杂度,提出一种基于子图像块归类的背景重构算法.在假设背景图像块以最大概率出现在图像序列中的前提下,选择编号频率最高的图像块作为背景图像块进行背景重构.在运动目标有较长的暂时停顿情况下,即观测长度较长时利用该算法进行实时背景重构具有明显的优点.仿真结果表明,该算法能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.     

基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法研究

提出了一种基于模糊距离的红外图像小目标的精准匹配算法.该算法从红外图像中获取特征点,以特征点为中心选取参考模板,利用特征模糊距离熵对小目标特征进行扩展,克服由于目标滑动造成的定位误差较大的弊端.实验结果表明,该算法很好的解决了红外图像特征目标跟踪技术中的跟踪点滑动和漂移问题,并满足实时性要求,鲁棒性稳定.     

基于统计的显微图像边缘检测阈值分析方法

针对复杂噪音干扰的显微图像, 提出一种新的基于统计原理的边缘检测阈值分析方法. 应用统计函数提取图像中梯度大的一个区域, 再由非极值抑制算法提取边缘像素. 在选择阈值前, 对每一像素的梯度值进行局部标准化, 去除模糊和全局阈值选择的不合适性. 所做分析的统计特性使得输入参数的选择对噪音图像具有鲁棒性, 能有效处理图像中的随机噪音. 实验结果表明, 所提出的算法具有稳定性强、 鲁棒性好的 特性.     

基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割

针对模糊聚类图像分割算法的固有缺点,提出了一种基于D-S证据理论的模糊聚类图像融合分割算法。对图像的点灰度特征和块灰度特征分别进行模糊C均值聚类,并将各自的模糊隶属度转化为单一或复合假设及其基本概率赋值,再利用D-S证据理论进行融合分割。实验结果表明该算法的分割效果优于传统的模糊聚类分割算法。     

基于RetinaNet的SAR图像舰船目标检测

在合成孔径雷达图像舰船目标检测中,由于背景复杂多变,传统的基于人工特征的目标检测方法效果较差.基于深度学习中的单阶段目标检测算法RetinaNet,结合合成孔径雷达图像本身特征信息较少的特点,采用了多特征层融合的思想,改进了网络特征提取能力,提出了相适应的损失函数的计算方法.采用SAR图像舰船目标检测数据集(SSDD)对网络进行训练,并通过样本增强和迁移学习的方法提升算法的鲁棒性和收敛速度.通过实验与其他基于深度学习的目标检测算法所得结果进行比较,结果表明本算法具有更高的检测精度.     

空间加权模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高模糊C均值聚类(FCM)算法用于图像分割时对噪声的鲁棒性,在FCM算法中引入了图像像素的邻域约束,提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。首先根据邻域像素的模糊隶属度函数值,定义像素分类标记的局部先验概率,然后将该局部先验概率融入标准的FCM算法的目标函数中,从而提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。仿真实验通过合成图像和真实图像验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法

利用小波多分辨率分析技术,提出一种基于JPEG图像的改进小波变换信息隐藏算法.信息嵌入时,该算法在JPEG图像上使用YCb Cr颜色空间变换进行二维小波分解和重构,保证了嵌入后的图像不失真.验证试验表明:在嵌入容量相同的情况下,改进算法比原算法具有更好的鲁棒性,可以做到图像的无损恢复.     

基于图像内容和混沌系统的图像认证算法

提出了一种利用离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数和混沌系统的可用于检测图像篡改定位的脆弱性数字水印算法.首先将图像进行不重叠的分块,分块后的图像经过DCT变化后,利用中频系数产生水印.同时利用混沌系统构成图像块间信息嵌入和提取的对应关系,并将水印嵌入到相关块的最低有效位.图像篡改检测过程为:将提取的水印和生成的水印进行比较,通过差异的位置对其进行定位.实验结果显示,该算法具有良好的定位精度,混沌系统的采用,使算法具有较高的安全性.     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

基于Hough变换的红外图像的目标分割

红外图像是根据目标与背景的温度差异而形成,不受光照等其他条件的影响,可全天工作,被广泛应用在各个领域中.但是由于目标和背景的热辐射所造产生的红外图像的分辨率低,对比度差等特点,使红外图像的分割变得较为困难.Hough变换具有对图像中直线的残缺部分、噪声以及其他共存的非直线结构不敏感的特性,具有较强的抗干扰性和鲁棒性.本文提出一种基于Hough变换的红外图像规则目标的检测方法.通过观察红外图像中目标分布情况,估计出目标边界的曲线方程,对该方程进行Hough变换,从而检测出目标并进行分割.利用该方法避免了由于红外图像的目标与背景对比度差、边缘模糊、视觉效果较差等原因造成的不易检测边缘曲线的问题.经实验证明,基于Hough变换的规则的红外目标的检测方法具有可行性,且检测效果好.     

模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法

针对传统不连续边缘检测算法利用增强图像边缘对比度进行检测, 只适用于检测灰度值变化不强烈及含有普通噪声的图像边缘, 检测性能具有局限性的问题, 提出一种模糊图像的不连续边缘智能检测改进算法. 首先通过广义交叉验证准则获取图像噪声方差估计值, 对图像中高斯噪声进行判别, 使用自适应模糊滤波器对含噪图像进行模糊滤波处理; 然后采用改进模糊图像边缘检测算法, 按图像含噪情形制定边缘检测策略, 获取模糊图像边缘； 最后通过灰度形态学的模糊图像不连续边缘检测算法, 对模糊图像边缘受灰度值不均匀变化形成的膨胀、 腐蚀、 形态学梯度型不连续边缘进行检测. 实验结果表明, 该算法抗噪性较高, 模糊图像不连续边缘检测的结果更清晰、 完整.     

基于块分类的文档图像水印自适应算法

该文提出一种自适应文档图像水印算法.该算法考虑到文档图像的特点,利用了图像的纹理、亮度特性,将原始图像分解成块,然后根据纹理特性,把图像块归为平滑块和纹理块两类.对于不同类别的图像块分别采用不同的嵌入方法,并根据亮度特性在不同的亮度图像块中使用不同的嵌入强度,以同时满足水印的不可见性和鲁棒性要求.     

具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.     

基于立体图像水印算法的研究

提出了一种基于全局视差和左右视图图像块间对应关系的立体图像水印算法,来解决立体图像的版权保护和内容认证的问题。首先根据立体图像的左右视图求出立体图像的全局视差,然后找到左右视图的相似区域,最后相似区域内基于左右图像的对应关系完成水印的嵌入。由于DC系数是块能量的集中区域,其左右图像块间的对应关系比较稳定,所以本文选择左右图像Y分量DC系数进行水印的嵌入,这样可以提高水印的鲁棒性。仿真实验结果表明,水印具有很好的不可见性和较高的鲁棒性,能够抵抗高强度jpeg压缩、高斯和SBS编码攻击。     

混沌映射的半脆弱图像数字水印算法

提出了一种抗JPEG有损压缩的半脆弱图像数字水印算法．该算法充分利用混沌映射对初值的敏感性，并根据JPEG图像压缩过程中DCT系数的不变特性，将预先量化的DCT低频系数和水印密钥合成为混沌系统的初值，经过多次混沌迭代生成水印信号．根据水印信号调整块对间DCT系数的大小，完成水印的嵌入调制．实验结果表明，该算法对JPEG有损压缩具有良好的鲁棒性．同时可对图像内容的恶意篡改进行精确的检测与定位．     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法

提出了基于图像熵的快速Chan-Vese模型分割算法.该算法利用实时图像熵自适应计算模型能量函数中的拟合参数以提高分割速度,并通过检测熵在曲线形变过程中的变化来判定曲线演化的稳定态.实验表明.针对含噪严重、目标模糊且边缘不连续的红外图像目标检测,所提出的分割算法可以取得精确、高效的分割结果.