图像放大技术在矿山安全管理系统中的应用研究

图像放大是一种常见且重要的数字图像处理技术,矿山安全管理系统中远程采集的矿区图像需要放大后才能进行进一步的操作,放大后的图像由于像素个数不变,显示图像区域变大,造成像素变形,变形后的像素很容易被破坏,导致放大后的图像清晰度不高的问题。为了解决这一问题,文章提出一种基于滤波插值的放大图像处理算法,通过对变形像素进行插值计算,补偿由于显示区域变大导致的像素变形,完整像素数量不足的缺陷,克服由于放大造成的图像清晰度下降的弊端。实验结果表明,文中的方法能够大幅提高图像放大后的清晰度,取得了不错的效果。     

基于局部插值的双三次图像放大

以距离和边缘特征为约束,提出构造分片定义的双三次多项式曲面实现图像放大 的新方法,分为构造拟合曲面和修正曲面。以距离和边缘为约束构造对小邻域上像素拟合的二 次多项式采样曲面,所有二次多项式采样曲面加权组合生成分片定义的双三次多项式整体曲面。 由放大图像计算误差图像,由误差图像构造修正曲面的技术,进而提高放大图像精度和视觉效 果。为减少构造二次多项式的计算量,提出对二次多项式系数分类计算算法,能够实现对图像 任意倍数的放大。实验结果表明,该方法不仅提高了放大图像的峰值信噪比(PSNR)、结构相似 度(SSIM)数值精度,也提高了图像的视觉效果。     

基于组合方法对图像的双三次多项式拟合

提出了基于图像数据构造拟合曲面的新方法.假设给定的图像数据所对应的原场景曲面能用分片二次多项式曲面表示,原场景曲面称为原曲面.现有方法通常是用图像数据作为插值数据构造原曲面的拟合曲面,而新方法以图像数据生成公式为约束,通过反向采样过程来构造对图像数据拟合的曲面,从而使拟合曲面具有更好的逼近精度.由于图像边缘处的质量对图像的视觉效果起着关键的作用,我们也把图像边缘做为约束条件用于拟合曲面的构造.对于每一个数据点及其邻近区域,新方法以采样公式和图像边缘作为约束条件局部地构造一张二次多项式曲面片,该曲面片具有二次多项式精度.所有的二次多项式曲面片的加权组合形成逼近原曲面的拟合曲面.对算法比较的实验表明,由新方法生成的放大图像具有较高的精度和较好的视觉效果.     

基于空间特征的图像检索

提出一种新的基于空间特征的图像特征描述子SCH,利用基于颜色向量角和欧几里得距离的MCVAE算法共同检测原始彩色图像边缘,同时利用一种新的“最大最小分量颜色不变量模型”对原始图像量化,对边缘像素建立边缘相关矩阵;对非边缘像素使用颜色直方图描述局部颜色分布信息;然后,利用新的sin相似性度量法则衡量图像特征间的相似度。实验采用VC++6.0开发了基于内容的图像检索原型系统“SttImageRetrieval”,基于Oracle 9i数据库建立了一个综合型图像数据库“IMAGEDB”。实验分析结果证明,利用SCH描述子的检索准确度明显高于仅基于颜色统计特征的检索结果。     

一种改进的放大图像边缘修复算法

为了保持放大后图像清晰且光滑的边缘,提出了一个基于边缘轮廓拟合插值和分水岭变换的边缘修复算法。算法的主要思想是对原始图像进行初始放大,自动确定模糊区域,从而进行修复处理。通过分段三次Hermite插值提取初始放大图像的边缘。对边缘进行膨胀进而自动获取标记图像。对初始放大图像进行距离变换,从而提供了分水岭变换所需的地势图。有了标记图像和地势图就可以利用分水岭变换逐步填充模糊区域像素。实验结果表明：与已有算法相比,该算法降低了对图像梯度的敏感程度,图像边缘更为光滑清晰,并且在运行效率上大大提高。     

一种彩色图像灰度化的自适应全局映射方法

研究采用RGB颜色分量加权和的全局映射, 进行彩色到灰度的变换算法. 根据彩色像素在不同颜色分量的统计信息, 自动生成各颜色分量的灰度化权重, 同时结合主客观图像质量标准, 探索自适应的全局映射灰度化算法. 实验证明, 本文提出的新算法在多数测试图像上的灰度化效果与传统的灰度化算法效果相当, 但对具有主题色的彩色图像可以获得显著改善的灰度图像视觉效果.     

基于仿射变换的图像置乱改进新算法

传统的仿射变换的图像置乱算法是将图像中像素的位置重新排列,从而使原始图像变换成一个杂乱无章的新图像,但其本身的像素值并未发生改变。所以置乱后图像的灰度直方图都不发生改变,而灰度直方图又是衡量一幅图像的重要特征。对于那些对安全性要求比较高的领域,如军事或牵涉到国家安全的机构,这类置乱方法的安全性可能达不到我们期望的要求。针对以上问题,该文提出了一种基于仿射变换的图像置乱改进新算法。该算法首先对原始图像进行仿射变换,然后对变换后的图像进行Zig-Zag扫描形成一个一维向量,再对一维向量中每个像素和它前面相邻的像素进行按位异或运算,同时对其异或运算的结果进行像素值的交叉换位,再次改变像素点的灰度值,从而提高图像置乱效果和安全性。实验结果表明,该算法与传统的图像置乱算法相比,置乱后的图像不仅直方图发生了显著改变,而且置乱图像的统计特征更像白噪声,更加适用于图像文件的加密传输和秘密图像信息在数字水印技术中的置乱预处理。     

基于双十字曲率驱动扩散模型的图像修复算法

当前各种基于曲率驱动扩散(CDD)模型的图像修复算法在修复待修复点时均只利用了其邻域中的4个点的参考信息,使修复后的图像边缘过渡不自然且修复精度不够高。针对以上问题,提出了基于双十字CDD的图像修复算法。该算法在充分利用原始CDD算法中4个邻域点的参考信息得到待修复点的修复像素值的基础上,再利用新引入的4个点的参考信息得到一个新的修复像素值,并将这两个修复像素值进行加权平均得到最终的修复像素值。最后,将提出的算法和原始的CDD算法以及改进的CDD算法用于实例验证,其结果表明,新提出的算法在不增加算法时间复杂度的条件下,使得图像边缘过渡更加自然,修复精度得到了有效提高。     

Small target detection using cross product based on temporal profile in infrared image sequences

This paper presents a new small target detection method using cross product of temporal pixels based on temporal profiles in infrared (IR) image sequences. Temporal characteristics of small targets and various backgrounds are different. A new algorithm classifies target pixels and background pixels through hypothesis testing using the cross product of pixels on temporal profile and predicts the temporal backgrounds based on the results. Small target pixels are detected by subtracting the predicted temporal background profile from the original temporal profile. For performance comparison between the proposed method and the conventional methods, the receiver operating characteristics (ROC) curves were computed experimentally. Experimental results show that the proposed algorithm has better discrimination of target and clutter pixels and lower false alarm rates than conventional methods.     

滤除椒盐噪声的开关核回归拟合算法

针对椒盐噪声的去噪和细节保护问题,提出一种基于核回归拟合的开关去噪算法。首先,通过高效脉冲检测器对图像中的椒盐噪声像素点进行精确检测;其次,将所检测到的噪声像素点当作缺失数据,应用核回归方法对以噪声像素点为中心的邻域内的非噪声像素点进行拟合,得到符合图像局部结构特征的核回归拟合曲面;最后,以噪声像素点的空间坐标对核回归拟合曲面进行重采样,获得噪声像素点恢复后的灰度值,从而实现椒盐噪声的滤除。与经典的中值滤波器（SMF）、自适应中值滤波器（AMF）、改进型的方向加权中值滤波器（MDWMF）、快速开关中均值滤波器（FSMMF）、图像修补（Ⅱ）等算法进行不同噪声密度的实验对比,所提算法的去噪结果图像的主观视觉质量均为最优;在低密度、中等密度以及高密度噪声场景下,所提算法对不同测试图像去噪结果的峰值信噪比（PSNR）分别平均提高了6.02dB、6.33dB和5.58dB,且平均绝对误差（MAE）分别平均降低了0.90、5.84和25.29。实验结果表明,所提算法不仅能够有效去除各种密度的椒盐噪声,同时具备良好的图像细节保护性能。     

基于SLIC的自适应多主体图像分割算法

为了解决多主体图像分割的交互分割问题,提出了一种基于SLIC超像素的自适应图像分割算法。首先利用SLIC对图像进行超像素分割处理,把原图像分割为大小相似、形状规则的超像素,以超像素中心点的五维特征值作为原始数据点通过自适应参数的DBSCAN算法聚类,确定多主体数目和分割边界。算法不需要用户交互,自适应确定分割数目。为了验证算法的有效性,在伯克利大学标准数据集BSDS500上与人工标注的分割图像进行比较, 前期的超像素处理使算法在时间上有很好的提升,对于一幅481×321像素的图像,只需要1.5 s就可以获得结果。实验结果表明,该方法可以有效解决多主体图像分割中的人工交互问题,同时在PRI和VOI的指数对比上也优于传统算法,本文算法可以在保证分割效果的基础上自适应确定分割数目,提高分割效率。     

Binarization of degraded document image based on feature space partitioning and classification

In this paper, we propose a new algorithm for the binarization of degraded document images. We map the image into a 2D feature space in which the text and background pixels are separable, and then we partition this feature space into small regions. These regions are labeled as text or background using the result of a basic binarization algorithm applied on the original image. Finally, each pixel of the image is classified as either text or background based on the label of its corresponding region in the feature space. Our algorithm splits the feature space into text and background regions without using any training dataset. In addition, this algorithm does not need any parameter setting by the user and is appropriate for various types of degraded document images. The proposed algorithm demonstrated superior performance against six well-known algorithms on three datasets.     

Prewitt边缘检测与钻石编码结合的隐写算法*

钻石编码的隐写方式是按照图像像素顺序进行秘密信息的嵌入。针对提高隐写图像安全性和图像质量两方面进行了研究,提出了一种根据图像特征分布隐写的方法即基于Prewitt边缘检测的钻石编码（DE）隐写算法。此方法首先将原始图像通过Prewitt边缘检测方法进行处理,将图像划分轮廓部位和非轮廓部位。然后,通过钻石编码将不同嵌入参数 的秘密信息分别嵌入到原始图像的轮廓部位和非轮廓部位,来提高图像的质量和安全性。实验结果表明,与其他方法相比,PrewittDE12、PrewittDE22算法在嵌入有效载荷和图像质量方面更加有效。以峰值信噪比(PSNR)衡量图像质量,PrewittDE12、PrewittDE22的PSNR值都在50dB以上。以SPAM最小平均决策误差分析, PrewittDE12、PrewittDE22的最小平均决策误差在总体上高于之前的隐写算法。     

基于几何与图像混合绘制中的快速WARP变换算法研究

基于几何与图像的混合绘制中，3D Warp算法以严格的数学变换为基础，从而能够保证准确的投影关系，但该算法在实时绘制阶段需进行大量的数学运算，故其时间复杂度较高，该文提出了一种新的快速Warp变换算法，算法以3D Warp算法为基础，采用了崭新的投影过程，从而使时间复杂度较3D Warp算法有较大幅度的下降（降低约7．51倍）。同时，该算法是一种流水结构，能够有效利用现有的加速硬件，而无需改变图形硬件的体系结构。     

基于mean-shift全局立体匹配方法

针对图像全局立体匹配精度高、计算量大的问题,提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法。首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号。在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给K-means聚类算法,对像素再次聚类,提高立体匹配精度和速度;最后通过TRW-S置信传播解决能量最小化问题。实验表明,该算法明显提高了匹配的准确性和速度,与单纯的全局匹配算法相比,具有更大的优势。     

基于最小生成树的加权中值滤波算法

根据图像纹理分布特点,提出一种基于最小生成树的加权中值滤波算法。依据最小生成树计算像素点的相关度,对像素点进行初次分类。对初次分类中不能确定性质的像素点,采用模糊理论进行二次分类。根据像素点的分类结果,保持像素点的原有灰度值或采用不同的滤波方法进行滤波处理。仿真实验结果表明,在去除噪声和图像细节保持方面,该算法优于其他中值滤波算法。     

基于局部多项式的自适应图像放大

为了弥补传统图像放大算法的锯齿效应,统计分析了图像像素变化特点,将图像分成平滑、纹理和边缘,对平滑和纹理区根据其局部区域的同态性,提出了基于局部多项式逼近的图像放大：运用置信区间交集法则将图像分割为若干同态区域;对区域分别进行多项式拟合,并对拟合函数进行过采样实现区域放大;运用局部平滑消除边缘锯齿效应。实验结果表明,该算法充分利用了图像的结构信息,相比于传统的插值放大算法和已有局部自适应插值算法提高了图像的视觉效果与适用性。     

基于伪随机数的数字水印

针对密码技术在数据保护方面的不足,提出一种新的数字水印算法——基于分块统计的水印嵌入算法。采用Logistic混沌序列发生器和m序列发生器产生伪随机数序列,将包含信息量较少、安全性要求较高的二值秘密图像嵌入载体图像。测试证明,该方法能使水印图像具有较高的信噪比,可完整方便地恢复出秘密图像。     

结合层次结构和直方图平移的无损数据隐藏

针对现有基于差值直方图方法利用原始图像结构关系上的不足,提出了一种基于层次结构和差值直方图平移的无损数据隐藏方法RDH-HSDHS。RDH-HSDHS利用原始图像数据块中像素的差值形成直方图,充分利用图像中相邻像素间的相关性嵌入数据,为了进一步利用数据块中的参考像素进行数据嵌入,将参考像素组成新的图像进行下一层水印嵌入,直到当前层的嵌入容量小于解码所需的附加信息的长度或隐秘图像质量小于给定阈值。实验仿真结果表明,RDH-HSDHS能较好利用原始图像的全局和局部特性,在嵌入容量和隐秘图像质量之间达到较好的折中,在隐秘图像质量超过30 dB的同时,嵌入容量大于0.75 bit/pixel。另外,与相似方法的性能比较证明了提出方法的优势。该方法能有效应用于高质量需求的图像载体中进行信息隐藏。     

基于图像插值和直方图平移的可逆水印算法

现有的基于直方图的可逆水印算法嵌入容量较少,针对这一问题,结合图像放大后像素点的特征,提出一种新的可逆水印算法。利用插值方法将图像放大4倍,既增加了图像的像素个数,又增强了像素之间的相关性;使用上下左右4个像素点计算像素点的预测误差值,并构造直方图,在峰值点处嵌入水印信息;利用相反的过程提取水印,并根据插值原理恢复原始图像。实验结果表明,将图像放大后再嵌入,可嵌入水印容量提高了3倍。算法不可见性较好、嵌入容量较大,可用于图像隐藏、信息安全等领域。