基于边缘信息的图像融合算法研究

为了得到全局色调一致的无缝镶嵌融合图像，文章提出了一种基于边缘信息的图像融合方法。该方法根据融合区域的边缘强度信息，对融合区域进行图像增强处理，进而选取一组区域特征进行自适应动态加权，实现了不同图像在选定区域范围内的融合运算，使得被合成的图像完整、自然。通过两幅图像的融合实验，证明了该算法在边缘上保持良好的视觉效果。     

区域图像融合算法在红外图像分析中的应用

采用区域分裂合并算法获得待融合图像的共同区域,同时,对两幅待融合图像进行多尺度分解,根据区域相似度和融合量测指标对分解后的低频系数和高频系数进行加权平均和系数选取,经小波逆变换后得到融合后的图像.试验结果表明,基于区域的融合算法能够保留更多的细节信息.     

基于自适应图像分割的中药光谱图像检测北大核心CSCD

利用自适应图像分割算法处理中药光谱检测中得到的中药光谱图像,通过运动检测、差分图像的自动选取及光谱曲线中心波长统计对中药图像的像素点进行分类,将中药光谱图像自动分割成不同的区域,提取中药材光谱图像不同区域的光谱信息并消除背景噪声对实验结果的影响。以中药黄连及其混合粉末为例进行实验。实验结果表明该算法能够自动准确地提取出有效区域,并分割出有效区域的光谱图像,较好地消除了噪声干扰并且没有产生无意义的区域。     

基于相机平移模式下的图像拼接技术研究

提出一种基于相机平移模式下的图像拼接算法.对4幅相互重叠的待拼接图像,首先进行图像锐化,再利用像素灰度相关性寻找这4幅图像的最佳缝合位置,最后利用平滑因子对4幅图像的重叠区域进行平滑操作,最终实现4幅图像的无缝拼接.实验证明该算法合理,可行性强,能够达到良好的拼接效果.     

基于噪声检测的置换混叠图像盲分离

置换混叠图像盲分离作为一类新型的单信道盲分离,在理论和方法上与传统的单信道盲分离有着本质的不同。针对一类置换区域含噪声的置换混叠图像,本文提出一种基于噪声检测的置换混叠图像盲分离算法。本文首先给出置换混叠图像的数学模型,对置换混叠图像用非零元个数约束的K-SVD算法进行训练得到其稀疏表示的字典,利用学习得到的字典对置换混叠图像去噪,然后利用去噪后的置换混叠图像与原图像作差运算得到差图像,通过检测差图像来确定出置换区域的位置和大小。并利用图像形态学运算优化置换区域,采用阈值化操作分离出置换图像。实验结果表明,本文算法能够较好的从置换混叠图像中分离出置换图像,并且不受置换图像的大小、位置、个数和置换图像所含噪声大小的影响。     

一种基于帧内图像分区的视频对象自动分割算法

视频运动对象的自动分割是实现新一代对象基视频编码标准MPEG-4的重要技术,本文提出了一种基于帧内图像分区的运动对象自动分割算法.首先以时域运动信息为依据利用高斯检验方法得到二值运动掩模图像,并建立MRF随机场模型进一步检验,然后提出了一种结合非线性变换的改进分水岭算法进行帧内图像分区,以划定对象区域与背景区域的界线,最后对时域分割和帧内分区结果进行比重运算,得到最终运动对象.针对MPEG-4标准测试序列和自采集手指视频序列的实验结果说明了算法的有效性.     

基于纹理特征和数学形态学的SAR图像目标检测方法

SAR图像目标检测是SAR图像解译的基础。针对含有目标的SAR图像,利用垂直方向的边缘纹理检测方法对预处理后的图像进行垂直边缘检测,再运用数学形态学中的腐蚀运算和膨胀运算对垂直方向边缘图进行虚警滤除处理,从而得到感兴趣的目标检测区域。详细地给出了SAR图像目标检测步骤,并将本方法与其他方法的检测结果进行了比较,实验结果表明,在均匀杂波背景与非均匀杂波背景下,该方法能够快速有效地实现SAR图像目标检测。     

边缘图像滤波算法

图像经过边缘提取之后常会带有各种噪声,提取的边缘还不能满足需要,讨论了对边缘图像的滤波算法,先对边缘的图像进行闭运算,再进行区域标记。实验结果表明,该算法对提高边缘图像的质量是非常有效的。     

基于SURF分割圆形区域的图像拼接

针对SURF(Speeded Up Robust Features)算法在图像拼接过程中配准精度低和运算复杂度较高的问题,提出了一种基于SURF分割圆形区域的图像拼接方法.首先,对图像进行特征点的检测和提取过程中,在传统SURF算法的基础上采用了分割圆形区域提取描述符;接着,计算了区域归一化的灰度均值和韦伯局部描述细节信息,形成新的描述符;然后,通过改进的RANSAC(RandomSample Consensus)算法对每个模块的误匹配点进行消除,得到精确的匹配特征点.实验结果表明,相较基于改进的SURF算法的图像拼接,该方法匹配正确率平均提高了6.05％,拼接时间平均减少了24.47％,匹配速度和效果有了较大提升,基本满足图像拼接速度快、精准度高、稳定可靠等要求.     

一种新的基于混沌的图像加密算法

提出了一种基于混沌理论和循环移位的图像加密算法.先产生一个混沌序列,然后利用该序列与原图像进行异或运算和循环移位,得到初步加密图像,最后对图像进行Arnold变换得到加密图像.测试结果表明,该算法具有加密效果好、速度快、密钥空间大等优点.     

基于图像修复的图像编码技术

数字图像修复技术是图像恢复领域的一个重要分支,它的目的是根据图像现有的信息来自动恢复丢失的信息,它可以用于旧照片中丢失信息的恢复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。结合数字修复技术的图像压缩编码技术是基于对象的第二代图像编码中的研究热点之一。这里首先介绍了图像修复技术的概念,然后分类说明了几种常见的修复技术,在此基础上,得到了基于图像修复的压缩编码技术的基本处理流程,最后以具体算法为例说明了基于图像修复的压缩编码技术的压缩过程。     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

基于融合的红外图像增强方法

由于成像过程中受外界环境影响以及成像系统自身固有特性,红外图像不可避免地会产生大量噪声,使成像系统直接获得的红外图像具有对比度低、信噪比低、边缘模糊等特点。因此,想要对红外图像目标进行很好的识别,必须对红外图像进行增强处理。提出了一种新的红外图像增强方法。该方法首先用中值滤波和均值滤波结合的方法对图像进行滤波,再用改进的OTSU法分割图像,接下来对分割后的前景和背景图像分别使用平台直方图均衡处理,并在这种分割基础上确定需要锐化的图像边缘,最后将处理后的前景和背景相加,并和需强化的边缘图像加权融合得出增强图像。仿真结果表明,所提方法对红外图像细节等综合因素的增强效果较好,并有效可行。     

基于图像核函数的图像目标识别技术研究

核方法已经广泛应用于模式识别的各个领域,但是传统的核函数仅能接受一维矢量作为输入数据,对二维图像数据需要进行一定的预处理.本文从核函数构造的角度出发,以RBF核函数为结构原型,定义了一种输入量为图像数据的新型核函数.从形式上看,本核函数仅在输人数据的类型上有所不同,其他方面完全一致,经典的基于核方法的分类器算法都可以使用本核函数.对UCI数据实验结果表明,本核函数在多种图像识别应用中均有良好的效果.     

基于图像传感器的图像画质增强算法研究

针对图像在传输过程中易引入噪声、色彩质量下降、中值滤波导致图像细节丢失和均值滤波出现模糊等问题,提出了一种可以应用于CMOS图像传感器的图像画质增强和滤波算法.该算法对插值后的Bayer图像数据进行一维空间的增强和降噪处理,首先将图像从RGB空间转换到YUV空间,在Y通道上用改进的直方图均衡化方法实现图像明暗程度的对比度增强调节,对U、V通道采用分段式线性调节方法实现饱和度调节;然后对Y通道进行自适应降噪,对U、V通道进行加权中值滤波降噪,以满足后续处理对图像质量的要求;最后在Y通道上,采用基于Laplace算子的锐化掩模进行锐化处理,保证图像的细节清晰可见.实验结果表明:从图像视觉效果来看,相比单独使用中值和均值滤波,所提出的自适应滤波得到的效果更好,图像细节保存较好、模糊程度低、图像更为清晰,且色彩质量更高.通过对比峰值信噪比(PSNR),对混合噪声进行处理时,该滤波算法的PSNR优于中值和均值滤波,有效地抑制了噪声.整个算法在一维邻域空间进行,更容易在有限的硬件上实现较好的图像处理结果,满足小面积低功耗的要求.     

基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现

本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。     

基于自适应预处理的图像分割方法

为了防止分水岭算法过分割问题,该文提出了一种基于自适应预处理的图像分割算法。该方法在分水岭算法的基础上,首先结合像素点亮度特征和空间分布特性应用自适应方法对梯度图像进行预处理。通过考察各像素点邻域中像素分类后的分布情况,来判断考察点是处于区域中心还是处于边界,并据此对考察点的梯度值进行调节。然后在预处理后的梯度图像上选定标记,将预处理后的梯度图像中大于200个像素的连通区域标定为标记。最后用分水岭分割方法对带标记的参考图像进行分割。试验结果表明,该分割方法具有良好的分割效果。     

基于归一化图像的抗仿射变换攻击的水印算法

对于鲁棒的数字图像水印技术来说,仿射变换是最难对付的一种攻击。将水印嵌入到基于几何矩的归一化图像中是一种抵抗仿射攻击的方法,但由于原始图像的归一化图像和遭受了仿射攻击后的归一化图像在尺寸上不相同,这就使得嵌入和提取水印很难实现同步。本文提出了一种基于归一化图像的数字水印算法,选择归一化图像中的某个参数作为水印,嵌入水印的过程就是在原始图像的基础上叠加一个原始图像的非线性变换,使得其归一化图像的该参数处于预定的变化范围之中。实验证明此算法对于大多数StirMark攻击来说都是鲁棒的。     

基于图像修复技术的压缩方法的研究

通过对块状缺损图像修复技术的研究,提出一种改进的纹理合成修复算法。继而依据粗糙度的分析对图像块进行分类,根据修复算法特性人为丢弃部分图像块,并结合JPEG算法进行压缩编码。在相近的视觉效果下,可以使图像压缩率得到显著的提高。     

一种基于图像特征的图像分类方法

图像分类是色域匹配的关键环节,不同类型的图像采用不同的匹配方法.针对如何有效分类图像,设计了一种基于图像特征的图像分类算法.首先建立图像颜色的三个通道特征统计模型和基于空间灰度级的纹理统计、边缘特征的统计模型,然后根据模型计算出图像的三类特征值,利用特征统计评判和神经网络技术分析计算数据,最后得出图像类型.实验结果表明,算法有较高的分类精度.