一种新的结构自适应纹理合成算法

纹理合成是图像修补采用的主流方法,提出一种新的结构自适应纹理合成算法以提高纹理合成质量.首先通过分析图像灰度共生矩阵和灰度行程矩阵的特征参数确定纹理类型,然后对于显著结构纹理图像采用基于结构相似度的匹配准则以提高合成质量.实验结果表明本文提出的自适应算法可以有效提高显著结构纹理图像的合成质量.     

基于视觉特性的灰度水印自适应嵌入与提取算法

为了设计更加鲁棒的数字水印算法，在对水印的嵌入过程、提取过程及其抗攻击性能进行分析的基础上，提出了一种图像灰度水印自适应嵌入与自适应提取新方案。该方案基于小波变换的多分辨率特性，利用人眼的亮度感觉及对比灵敏度阈值等人类视觉系统特性，并结合图像各个局部小波子块的亮度与纹理特征，在嵌入的过程中，通过动态地计算各个局部块的自适应嵌入强度因子来嵌入水印。提取时，则根据从不同区域提取出的水印信息自适应计算最佳的水印提取结果，这就从提取的角度大大改善了水印系统的性能。实验结果表明，该算法对多种攻击具有较强的鲁棒性，尤其对平滑、滤波、JPEG压缩、JPEG2000压缩以及位平面去除等攻击，其鲁棒性更明显。     

一种自适应半脆弱数字水印算法

结合人眼视觉特性及数字图像的自相关性,提出一种具有自适应性的半脆弱数字水印算法。该算法采用改进的低通滤波器,对于中低频图像信息,通过动态的自适应调节中间像素灰度,改变两端的灰度差分来实现水印的嵌入。实验表明该算法对所有等级的JPEG压缩均具有很好的鲁棒性,并且对图像擦除、加噪、挤压等恶意篡改具有脆弱性、敏感性以及准确的检测定位能力。     

基于小波变换的SAR图像压缩算法研究

针对合成孔径雷达(简称SAR)图像局部相关性较弱、对比度低、纹理丰富、难以保真压缩等特点,提出一种以小波变换为核心的图像压缩算法;文中重点介绍了编码器的预处理、离散小波变换、量化和熵编码等四个核心模块的实现过程;该研究课题应用该算法对某次航拍的实测数据进行压缩处理,并与标准JPEG压缩算法进行了效果对比,结果表明该算法具有高压缩比、低算法复杂度的优点,较适用于SAR图像的实时压缩与传输。     

基于动态阈值分块算法的屏幕图象压缩技术

计算机屏幕图象压缩一直是屏幕共享技术中的关键问题,而现有算法一般是直接应用传统的RLE,LZW或JPEG算法,但由于这几种算法在对计算机屏幕图象进行压缩时,均无法兼顾恢复质量与压缩比的要求.为此提出了一种基于动态阈值分块的高效压缩算法,该算法首先将屏幕图象按照某种规则划分为纯色块、文字块、图标块和图象块4种特征块,然后针对特征块特点采用相应的压缩算法,以保证压缩算法在恢复质量与压缩比上能同时达到最佳.实验结果表明,该算法图象恢复质量较好,压缩比较大,压缩速度较快,整体性能优于当前现有的屏幕压缩算法,具有广泛的应用前景.     

基于混合人工鱼群的图像模糊增强算法

模糊隶属度函数的形式直接影响灰度图像增强的质量,为进一步改善图像模糊增强的效果,对目前的模糊隶属度函数进行研究,并提出一种改进的参数化s型模糊隶属度函数用于图像增强;所提算法利用图像对比度的质量评价模型,结合人工鱼群算法和Powell算法搜索s型函数中的未知参数值,进而确定该模糊隶属度函数;通过实验结果表明:该算法能够较好地改善灰度图像质量,并且控制参数可通过优化算法自适应获得,具有较好的通用性,是一种有效的图像模糊增强算法。     

小波域鲁棒自适应图像水印嵌入方案

以图像反色、图像置乱、离散小波变换和人眼视觉特性为基础,提出了一种新的采用灰度图像作为水印的自适应嵌入方案。实验结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对缩放、剪切、JPEG或JPEG2000压缩等图像退化处理或攻击均具有较强的鲁棒性。     

基于二维DCT变换的灰度半调图像无损压缩

2维DCT变换具有正交性,能够充分去除图像像素间的相关性,JPEG,MPEG等针对灰度和彩色连续图像压缩的国际标准普遍采用2维DCT变换,近年来对2维DCT变换的研究也很多,但是基于2维DCT变换的压缩大多是有损失的,而且针对2维DCT变换在灰度半调图像上的研究和应用却很少。该文针对灰度半调图像的特殊性,分析灰度半调图像经过2维DCT变换后的特点,研究适合灰度半调图像的2维DCT变换的无损压缩,解压图像是无损的。该文最后进行实验,实验证明该文的算法压缩比高、效果好。     

面向遥感影像的JPEG2000优化压缩算法

在常规的JPEG2000压缩框架下,提出一种面向遥感影像的JPEG2000优化压缩算法,对遥感图像整体处理传输耗时进行分段处理,在EBCOT编码中合并编码通道扫描过程及编码过程,实现对遥感图像编/解码过程用时的优化,在小波变换后清除高频子带小波系数中非重要的背景信息,并缩减相对重要信息的处理过程,从而缩短了与压缩比和图像大小密切相关的传输时间。实验结果表明,该算法在几乎不影响遥感图像质量的情况下可以显著提高遥感图像整体压缩、传输和重构的效率,缩短其处理耗时。     

基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩

提出了一种基于JPEG/JPEG2000相结合的医学图像感兴趣区域压缩方法.该方法对在人为选定医学图像的感兴趣区域采用无损的JPEG2000压缩,而对其他图像区域则采用高压缩比的JPEG压缩,从而较好地解决了医学图像的高压缩比和高质量之间的矛盾.通过对一副人脑MRI医学图像的压缩实验,得到了压缩比12:1,并且病灶区图像信息完整的压缩图像.     

基于视觉颜色对比敏感度模型的动态视频压缩预处理算法

针对彩色视频压缩过程中压缩率不高或者视频质量损失过大的问题,提出一种基于视觉感知模型与色差的自适应视频压缩预处理算法。首先,在颜色对比敏感度模型中,人类视觉对高色度区域的色差敏感度较低,因此为不同色度区域分配不同的压缩权重;然后,基于帧之间的偏差图建立运动预测帧的空间运动模型,降低了高运动区域的残差;最终,使用动态的色调映射函数来控制视频的压缩等级,从而保证视频的视觉质量。基于多组视频进行实验,本算法成功地将标准的压缩软件提高了35%的压缩率,但同时可看出,本算法的性能依赖于具体的视频上下文。     

基于改进Mallat算法的分形图像压缩*

根据传统分形图像压缩算法的实现条件,针对现有二进小波信息量仍然存在冗余,提出了将Mallat算法应用于分形图像压缩。MATLAB实验表明,通过改进Mallat算法的应用,有助于增强图像的压缩比以及图像质量。     

基于DSMVQ和S+P变换的图像压缩算法

提出了一种用于图像压缩的动态边匹配有限状态矢量量化(DSMVQ)算法，该算法通过S+P变换方法，对图像进行多级小波变换，利用3个方向上各自小波系数之间的相关性，构造符合图像特征的跨频带矢量，利用DSMVQ进行量化，采样了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则，提高了图像的编码效率和重构质量。试验结果表明，该算法实现简单，在较低的编码率下，可达到较好的压缩效果。     

基于JPEG2000和自适应预测的高光谱图像压缩方法

随着遥感技术的发展，其应用领域大大拓展，随之也带来了遥感数据的海量增长，给传输和存储带来了极大困难，因此必须对遥感数据进行压缩。遥感图像具有不同于自然图像的特性，针对遥感图像的特点，介绍了一种自适应预测和JPEG2000相结合的无损压缩编码算法，即首先采用基于图像灰度分布局部相关特性的谱问预测器去除谱问冗余，再利用静止图像压缩新标准（JPEG2000）对预测得到的差值图像进行编码压缩。仿真实验取得了令人满意的结果，证明了该算法的有效性。     

基于感兴趣区的图象近无损压缩

无损感兴趣区（Lossless Region of Interest (ROI)图象压缩方法,即在感兴趣区采用无损压缩,而在其他区域采用有损压缩,从而保证了重要信息不丢失,并尽可能提高衅象的压缩比,在整形小波变换（IWT）和嵌入式零树编码的基础上,实现了无损感兴趣区（Lossless ROI)的图象近无损压缩,并提出了一种小波变换域形状编码算法－－树映射形状编码,同时给出了算法的原理及实现,并进行了相关实验,实验结果表明,该算法能够提高压缩效率,且压缩效率取决于感兴趣区的大小以及对不感兴趣区图象的质量要求。     

内存受限系统下的VxWorks映像压缩算法

针对VxWorks自带压缩算法在内存受限系统下的缺陷,提出一种基于Huffman编码的VxWorks映像压缩算法;该算法利用VxWorks映像文件的格式,结合处理器指令集的特点,通过分段和分字节两种策略对VxWorks映像文件进行压缩;以SPARC V7指令集为例,对该算法测试压缩性能,实验结果表明,使用分段和分字节策略后的Huffman压缩率为67.6%,略高于VxWorks自带压缩算法,但占用内存仅为1.5kB,为VxWorks自带压缩算法的1/10。     

3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别

目的 钢板表面缺陷的种类多样、灰度结构复杂,现有的图像分割技术运用在灰度结构复杂、目标边缘模糊的钢板缺陷图像中仍然存在识别效率低、过分割现象明显等问题,本文结合图像灰度矩阵的空间特征,提出一种基于3维灰度矩阵的钢板表面缺陷识别算法。方法 首先根据灰度图像构建3维灰度矩阵;然后引入半类间方差改进克里金插值算法,绘制3维灰度矩阵的等值线图;接着构建等值线的拓扑关系树;最后根据自定义的全局搜索策略和局部搜索策略相结合,寻找局部凹凸区域,从而定位缺陷区域,达到分割钢板表面缺陷的目的。结果 本文方法能有效地识别钢板表面缺陷区域,对光照变化不敏感,在保证低误差率的前提下,提高了有效分割率。通过对氧化、辊印、结疤和气泡四类钢板缺陷图像进行测试,从分割效果和评价指标两方面对比其他钢板缺陷分割算法。与Fisher阈值分割法、经典的活动轮廓模型CV模型、基于半局部区域描述符的活动轮廓模型HTB模型和改进背景差分法进行分割效果对比,本文方法对四类钢板表面缺陷的识别更精确,分割结果更细致,一定程度上抑制了过分割现象。与大津法Ostu、1维最大模糊熵法1DMFE、最大模糊超熵法MFEE进行评价指标对比,得出对于分割孔洞和辊印图像,本文方法在误分割率均保持在2.0%以下的前提下,将有效信息率分别提升了1.6%和2.1%;对于夹杂图像,本文方法在3.4%的误分割率的前提下,具有85%以上的有效信息率。结论 提出的基于3维灰度矩阵的钢板缺陷图像识别算法可以有效地识别多种类型的钢板缺陷,即使在缺陷结构复杂的图像识别中仍具有较高的识别率。     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。     

基于对数极坐标变换的灰度投影稳像算法

常规的灰度投影稳像算法仅能对存在平移运动的图像进行稳像,而对具有旋转和尺度变化的图像无能为力。为了克服灰度投影算法这一局限性,提出了基于图像对数极坐标变换(LPM)的灰度投影稳像算法,把具有尺度和旋转变化的图像进行对数极坐标变换,这样笛卡儿坐标系下图像的旋转和尺度变化在对数极坐标系下表现为平移变化,从而能够用灰度投影算法处理旋转和尺度变化问题。