Blockwise error-location codes

The paper considers linear codes with sub-block structure, whose error-location capabilities are described in terms of various sub-blocks. Some bounds over the number of parity check digits have been obtained.     

一种基于相邻匹配的分形图像检索算法

分形码用来描述图像内跨尺度相似性冗余信息。通过分形码记录图像特征并将其用于图像相似度判断及图像检索。基于自适应四叉树分割方法,提出了图像快速分形编码方法。所提方法通过邻域内固定块的相似性判别快速提取分形码,减少了图像分割层次,缩短了编码时间并保证了图像解码质量。同时提出了一种新的快速判别图像间相似块的距离公式,提升了图像相似度判断的准确性。实验结果表明,相对于灰度直方图判别法,本算法大幅提高了图像检索的查全-查准率。相比于文献中的分形检索算法,本算法缩短了编码时间并降低了分割块数,从而提高了检索效率。     

基于分块的高效图像可逆认证方法

图像可逆认证是一项将可逆信息隐藏和脆弱水印相结合的新技术,其既能实现对图像的脆弱认证,还能在提取认证信息的同时无失真地恢复出原始载体,对图像的原始性和完整性认证具有非常重要的意义.针对现有可逆认证方法认证精度低、对具有复杂纹理的图像或图像中部分纹理复杂区域无法实现有效保护的问题,提出一种新的图像可逆认证方法.首先对待认证图像进行分块,根据每个子块可嵌入容量将其分为差分块和平移块,并采用不同的可逆嵌入方法对不同类型的块进行认证码嵌入操作.为了增大嵌入容量以提高对每个子块的认证效果,还采取了分层嵌入的方式.在认证方,可以通过从每个子块中提取认证码实现子块的篡改检测和定位.此外,所提方法还可与形态学中的膨胀和腐蚀操作结合以细化篡改检测标记,进一步提高检测效果.实验结果表明,所提方法能够在同样的认证精度下对纹理平滑和纹理复杂的图像进行保护,同时还能够实现对几乎所有子块的独立认证和恢复,具有广泛的适用性.     

基于多块MICA-PCA的全流程过程监控方法

多块策略广泛应用于全流程过程监控领域,以解决变量关系复杂性较高的问题,但传统分块方法得到的子块数据存在高斯与非高斯混合分布问题,影响过程监控的效果.为此,提出一种基于多块MICA-PCA的过程监控方法.首先采用Jarque-Bera(J-B)检测方法对原始数据进行高斯与非高斯分块;然后利用Hellinger距离(HD)方法获得高斯与非高斯子块,通过对高斯与非高斯子块采用不同的建模和诊断方法,提高监控效果;最后将该方法应用于田纳西-伊斯曼(TE)过程的监控中,以验证所提出方法的有效性.     

分块策略实现图像椒盐噪声密度估计

目的 椒盐噪声是造成图像污染的常见因素之一,椒盐噪声密度的估计对椒盐去噪过程中滤波窗口大小的选择具有指导作用。为此提出了一种基于分块策略的椒盐噪声密度估计算法。方法 首先对图像按行列等分后形成多个图像子块,统计每个子块中灰度为0或255的像素点个数并排序,然后根据排序后个数差分值函数特征对子块进行筛选,最后将所有候选子块噪声密度估计值的中值作为对整幅图像噪声密度的估计。结果 为验证算法的有效性,选取了两组不同类型的图像进行仿真,与现有椒盐噪声密度估计算法对比噪声密度估计结果。仿真实验结果表明,当图像自身包含较多灰度为0或255的像素点时,本文算法的噪声密度估计精度优于现有各种算法,标准差比现有算法小近一个数量级。当图像自身不包含灰度为0或255的像素点时,本文算法也能达到现有算法中最优的估计效果。结论 本文算法不仅能准确估计不同强度下的噪声密度,而且适用于自身包含灰度为0或255的像素点多的椒盐噪声图像。     

一种融合聚类与区域生长的彩色图像分割方法

论文提出了一种将聚类和区域生长有机融合的彩色图像分割方法。为了捕获图像的纹理特征,首先将图像划分成16×16子块,然后在块中按照视觉一致性准则进行颜色聚类,对于聚类后的子块,提取其颜色与纹理特征,然后采用符合人类视觉特征的生长规则,进行基于子块的区域生长。该方法充分利用了聚类算法和区域生长算法的各自优点,并符合人类视觉特征的分割策略。利用提出的算法对多幅自然图像进行了分割实验,实验结果证明了算法的有效性。     

Image coding using vector quantization in the transform domain

Two new image-coding systems are proposed. In the first system a one-dimensional Hadamard transform is applied on each row of image data, and a vector-quantization process along the columns of the transformed image data. In the second system a two-dimensional Hadamard transform is carried out on sub-blocks of an image followed by a vector-quantization process on the neighbouring sub-blocks.     

尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法

基于分块的相关滤波跟踪算法在处理目标尺度变化和遮挡问题时,对局部子块跟踪状态的评估及局部子块与尺度变化的关系刻画不够准确.针对此问题,文中提出尺度感知的分块协同式相关滤波跟踪算法.首先提出结合时序平滑约束的局部子块遮挡判别方法,改进现有算法的评分策略.设计子块协同运动策略,使被遮挡或形变的子块跟随未被遮挡的子块趋向正确的位置.同时发现跟踪过程中子块聚散变化的分布位置与目标尺度之间的比例关系,实现对目标尺度变化的感知和大小估计.实验表明,文中算法性能较优.     

基于样本扩充和改进2DPCA的单样本人脸识别

针对大多数人脸识别方法在单个训练样本条件下识别性能下降的问题,提出了结合多种样本扩充方法和改进二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别算法。通过分析各种样本扩充方法的优缺点,用多种样本扩充方法来生成虚拟样本,以充分利用单一样本所提供的信息。采用改进的2DPCA方法对生成的虚拟样本进行特征提取,对训练样本进行分块,并用类内平均值规范后的分块来构造总体散布矩阵。在ORL和Yale人脸库上的实验表明,所提出的方法在识别性能方面优于普通的2DPCA方法,优于单一的样本扩充方法。     

基于可视色差与区域生长的彩色图像分割

提出了一种基于可视色差和分块区域生长的彩色图像分割算法,首先将待处理图像划分成若干大小相同的子块,在CIEL*a*b*颜色空间中计算每个子块的色彩均值和方差值,根据方差值对子块分类,利用可视色差对颜色均匀子块分类、合并,获得初始分割区域,利用四叉树算法对纹理子块分裂合并,然后从初始分割区域开始生长、合并,并删除小颜色块。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

结合FCM的小波域自适应水印算法

提出一种基于FCM 的小波域自适应水印算法。该算法对宿主图像进行二层小波分解,根据人类视觉系统的掩蔽性对小波域的中频系数进行分类并结合FCM,自适应地将二值水印图像嵌入到图像的纹理子块中,能较好地实现水印的鲁棒性和隐蔽性;在嵌入前将水印置乱,增强了水印的安全性。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、加噪、滤波等常规攻击具有较强的鲁棒性。     

基于子块的区域生长的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像子块的区域生长算法,应用于彩色图像分割。首先将图像划分成多个不重叠子块,然后利用从CIE L*a*b*颜色空间中提取出的每个子块的颜色和纹理特征,先进行子块内颜色聚类,达到子块分类的目的,再根据生长准则进行基于分类子块的区域生长,实现对自然彩色图像的分割。实验结果证明了算法的有效性,分割结果符合人的主观感知。     

掌纹图像处理方法的研究

提出了一种利用图像方向信息提取掌纹特征纹线的方法。该方法将掌纹图像分成若干子块，充分利用子块中图像纹理的方向信息对掌纹图像进行滤波和增强处理；剔除图像中不含纹线的图像子块，对含有特征纹线的子块在其主方向上进行方向增强处理，突出特征纹线信息。对不同采集质量的掌纹图像的处理结果表明文中提出的方法是一种有效的掌纹图像处理方法，它可以应用于不同质量掌纹图像特征纹线的提取。     

基于分块-空间聚类的图像配准算法

模板匹配算法应用广泛,但不能判断配准结果是否正确,也无法比较不同像对配准结果的准确程度。提出无变形、无旋转情况下分块-空间聚类的图像配准算法,将基准图分块在参考图上配准从而获得基准图的多个配准位置,并对这些位置进行空间聚类从而计算基准图的最后配准位置,并评估配准质量。试验表明该算法配准准确度高,能够正确评估配准质量并比较不同像对配准结果的准确程度。     

Progressive multi-block modelling for enhanced fault isolation in batch processes

A multi-block progressive modelling approach is proposed for enhanced fault isolation in batch processes. The unfolding of batch data typically leads to matrices with a large number of columns and this complicates contribution analysis. In order to rapidly focus fault isolation in batch processes, it would be desirable to employ multi-block modelling techniques. Multi-block model such as consensus principal component analysis (CPCA) can produce multiple monitoring charts for sub-blocks and block loadings and block scores can be obtained which can represent unique behaviour of each sub-block. CPCA model uses super score which is the same as score from normal principal component analysis (PCA) model and it does not produce enhanced monitoring performance. Multi-block PCA (MBPCA) model using block score for model calculation can represent sub-blocks’ character but block scores are obtained from super loading so it may not be the best way to describe sub-blocks. A new MBPCA model is proposed for better expression of each sub-block. Through progressive modelling and contribution analysis, variables related to or affected by the fault, as well as the associated time information, are gradually identified. This enables a fault propagation path being established. The proposed method is applied to a benchmark simulated penicillin production process, PenSim.     

一种JPEG图像边缘检测算法

提出了一种针对JPEG压缩图像的边缘检测算法。该算法首次推导出了DCT域中8×8DCT块到2×2DCT块的直接变换矩阵,并以2×2DCT块为单位进行边缘检测。实验结果表明,与已有的方法相比,该算法简单易行,且提取出的边缘特征具有较高的分辨率。     

基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法

提出一种基于邻域与FCM的多小波域盲水印算法。该算法根据人类视觉系统的掩蔽性对多小波域的中频系数进行模糊聚类分 析,自适应地找到适合嵌入水印的纹理边缘子块,并结合子块的局部相关性嵌入二值水印图像。为保证增强水印的安全性和鲁棒性,在嵌入前将水印置乱,嵌入时重复嵌入水印。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、剪切、锐化及边缘锐化、椒盐噪声、滤波等常规攻击有较强的鲁棒性。     

三维点云模型特征张量描述符的构造及自相似性分析

三维模型局部自相似性是物体形状分析中的一个基本问题,其中,局部形状描述符的构建对自相似性分析的最终结果至关重要.针对此问题,提出了一种基于张量融合特征描述符的自相似性分析方法.首先利用相关面和反向点对点云模型进行形状直径函数(shapediameterfunction,SDF)的近似计算;然后利用谱聚类对模型进行过分割成模型子块,由K近邻(K-nearest neighbor, KNN)邻域点的SDF、形状指数(shape index, SI)和高斯曲率(Gauss curvature,GS)矩阵构造三维特征张量;最后利用张量范数构造映射得到形状描述符,并定义相似性度量分析模型子块之间的自相似性.对几种最新的方法(包括部分匹配和显著性检测)进行了实验,无论是直观视觉效果,还是相似性测度和相对误差上的评价指标,结果均表明,该方法可有效地对形状进行描述,提高了点云模型相似子块的识别精度.     

H.264标准中的CAVLC编码算法与FPGA实现

H.264视频编码标准在基本档次和扩展档次采用CAVLC（基于上下文的自适应可变长编码）熵编码方法,但标准并未给出详细的CALVC编码句法。从CALVC的解码原理出发,详细分析了H.264视频编码标准中的CAVLC编码算法,提出了一种应用于H.264标准的快速低功耗CAVLC编码器结构,给出了各个功能模块的详细设计原理与FPGA实现方法,并对较复杂的几个模块进行了算法和结构上的优化,降低了实现的复杂度。FPGA实验验证表明,该方案编码系统时钟可达100 MHz,能满足对高速、实时应用的编码要求。     

基于防反射边界的图像分块反降晰研究

为降低图像反降晰过程的复杂度,提出一种新的反降晰算法。对图像进行适当的分块,导入合适宽度的防反射边界条件,消除其他类型边界条件导致的法向导数不连续的缺陷。实验结果表明,在与全局反降晰算法信噪比相当的情况下,具有合适分块数目和较小边界宽度的新算法能更有效地减少图像反降晰时间。