基于感兴趣区域的图像认证与自恢复算法

提出了一种基于感兴趣区域的图像认证与自恢复算法,该算法将图像分为两部分; 感兴趣区域和背景区域.算法首先利用了基于4×4分块的编码算法对感兴趣区域进行编码， 然后通过映射函数将此码流嵌入到背景图像的离散余弦变换系数中.实验表明该算法可以对 整幅图像进行完整性认证,同时对被恶意篡改的感兴趣区域也能很好地恢复原来信息.     

基于Adaboost的人脸感兴趣区域编码

在分析JPEG2000标准感兴趣区域（Region of Interest-ROI）编码的基础上,提出一种结合AdaBoost算法的自动人脸感兴趣区域编码方法。该方法通过AdaBoost算法检测定位图像中的人脸区域,动态生成感兴趣区域掩膜,然后采用JPEG2000中最大位移法（MaxshiR）进行感兴趣区域编码。实验仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域,运用阈值分割算法完成初步的图像区域分割;然后利用形态学运算进行精细化处理,结合提出的判断准则,通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取;最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于相对多重分形谱的感兴趣区域图像压缩

提出了一种基于相对多重分形谱的图像质量评价准则,给出了基于此准则的感兴趣区域检测算法。在此基础上,研究了基于相对多重分形谱评价准则的感兴趣区域图像编码技术。将感兴趣区域定义为图像中纹理变化相对比较复杂的区域。在这一定义下,给出了计算小波域感兴趣区域掩模的新算法。最后,在编码过程中提出了一种感兴趣区域编码优先的复合EZW算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域，运用阚值分割算法完成初步的图像区域分割；然后利用形态学运算进行精细化处理，结合提出的判断准则，通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取；最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于感兴趣区域的色彩传递算法

针对传统色彩传递算法在实际应用中灵活度不高的问题,提出一种基于感兴趣区域ROI(Regions of Interest)的色彩传递算法。通过提取目标图像的感兴趣区域,将其与用户所选图像进行拼贴,得到新目标图像,并以此进行色彩传递,解决了色彩传递用户对图像色彩处理多样化、个性化需求的问题。同时,针对传统感兴趣区域提取方法容易受纹理噪声干扰、提取尺寸不易控制等问题,提出一种基于变异度的感兴趣区域提取新算法。实验结果表明,该算法效果良好。基于变异度的感兴趣区域提取算法可更准确获取图像的感兴趣区域。基于感兴趣区域的色彩传递算法可在不影响图像主体内容表达的情况下,使得色彩传递的效果更加生动多变,更具个性化,提高了色彩传递应用的灵活度。     

基于SPIHT的动态感兴趣区域编码算法

传统的静态ROI区域优先的图像压缩算法是由发送方确定感兴趣区域,传输一旦开始,感兴趣区域就无法更改.为了解决这一问题,本文在整数小波变换和SPIHT编码算法的基础上,结合Maxshift算法提出了一种动态感兴趣区域图像压缩算法.仿真实验表明,该算法可以在传输过程中实时改变感兴趣区域,具有很大的灵活性,在许多领域具有一定推广应用价值.     

基于感兴趣区域的率失真优化帧内刷新算法研究

由于视频图像中不同区域的重要性存在着很大差异,人眼对其主观质量的要求也不一样,因此对感兴趣区域的前景图像和非感兴趣区域的背景图像的主观质量要求也可以不一样,尽管目前对感兴趣区域的研究已有不少,但是将全局率失真优化、码率控制、帧内宏块刷新和感兴趣区域结合的相关研究并不多见。基于此提出了基于人眼感兴趣区域的率失真优化帧内宏块刷新算法,该算法采用端到端的全局率失真理论,对感兴趣区域和非感兴趣区域进行分析处理,使感兴趣区域的宏块能得到更及时的帧内刷新,由于受到码率的限制,必须对感兴趣区域和非感兴趣区域重新进行码率分配。最后,在JVT的JM12.2平台上实现该算法。大量实验结果表明,与传统的基于率失真优化的帧内刷新算法相比,基于感兴趣区域的率失真优化帧内刷新算法在感兴趣区域能够取得更好的主观质量。     

感兴趣区域的非线性变换多描述编码

介绍一种基于感兴趣区域的非线性变换的多描述图像编码,能够与目前的标准图像压缩算法兼容,对图像的感兴趣区域进行更好的保护。由感兴趣区域的非线性几何变换产生冗余,对图像进行采样形成多描述编码。通过仿真实验,证实当图像在差错信道下传输而丢失描述时,该算法能够使图像感兴趣区域得到更好的恢复。     

一种基于感兴趣区域的图像检索算法

提出了一种基于感兴趣区域的图像检索算法，该算法以图像中用户感兴趣的目标为研究对象，使用一种改进了的区域分割算法对图像进行目标区域分割，采用伪Zemike矩提取分割出来的区域形状特征结合其它区域特征构成检索特征向量。本文还讨论了在检索系统中用户感兴趣的区域与分割后图像目标区域的映射关系。在实验系统中证明有较高的区域准确率。     

一种基于感兴趣区的小波图像编码算法

该文从图像有损压缩后产生的差值图像入手,分析了不同压缩比下嵌入式零树编码对有损压缩图像与原图像的差值图像的影响,结合网络的互动特点,给出了一种基于图像感兴趣区残差图像的小波编码算法。该算法基于图像感兴趣区域的近无损压缩理论,利用了残差图像中的象素呈高斯分布特点。先对小波图像在较低信噪比下做嵌入式零树编码并重建有损图像,求出该图像与原图的差值;然后对该差值图像中的感兴趣区域做DCT编码,将二次编码的数据熵编码后跟在一次编码数据后面传输或存储,从而实现了基于感兴趣区的小波图像编码算法,实验结果表明,该算法不仅提高了压缩效率,而且满足了对感兴趣区图像质量的要求,其简便灵活的特点可以做为小波零树编码的重要补充。     

一种遥感图像多级感兴趣区域的压缩方法

感兴趣区域(ROI)编码技术具有在不丢失重要信息的同时又有效地压缩了数据量的特点,非常适用于遥感图像的压缩.提出一种遥感图像多级感兴趣区域的压缩方法,以边缘梯度方向为图像分割的准则,利用了遥感图像纹理信息丰富的特点,通过提取图像的边缘区域和纹理区域,得到较好的分割效果;然后采用通用部分位平面偏移方法(GPBShift)进行位平面编码,对所得数据进行SPIHT编码得到最终的压缩结果.仿真结果证明,在相同的压缩比下,可以使感兴趣区域得到更好的恢复质量.从而使全图获得更好的恢复效果,而且,恢复后图像也更符合人眼视觉特性.     

基于交叉熵的图像过渡区提取与压缩研究*

改进过渡区提取算法,将最小交叉熵应用于红外图像过渡区提取中,提出基于交叉熵的图像过渡区算法,并将该过渡区分割法应用于红外图像感兴趣区域的自动提取,最后提出了一种基于JPEG2000框架红外图像感兴趣区压缩方案进行分类压缩。经图像实验充分验证了该方法的有效性、实时性,其具有重要的应用价值。     

基于EZW的牙颌模型三维数据压缩

针对牙颌模型深度数据的压缩处理问题,阐述了嵌入零树小波(Embedded Zerotree Wavelet,EZW)编码算法的基本原理和算法实现,讨论了基于感兴趣区域的EZW算法及其实现,并在实验室进行了深度数据和三维重构图像的基于感兴趣区域的EZW编码实验.实验表明,EZW编码既能实现图像的有损压缩也可实现图像的无损压缩,并具有很大的压缩比.     

基于二维EMD分解的图像压缩研究

综合Anna的极值点压缩算法和多抽样重叠块压缩算法,提出了一种新的基于二维EMD分解的数字图像压缩方法。先对自然图像进行二维EMD分解,对分解后的IMF抽样点进行熵编码。与两种压缩方法所得的结果比较分析,在确保图像质量的前提下,找到了一种更好的方法,对图像进行压缩。     

城市环境中交通信号灯准确识别与状态估计

根据交通信号灯灯板颜色和形状定位图像中的灯板位置. 将灯板区域的彩色图像转换到YCbCr 空间, 分割灯板区域中的红、黄、绿三色区域, 利用交通信号灯的形态特性定位交通灯位置. 用Gabor 小波和2 维独立分量分析提取感兴趣区域的特征, 送入最近邻分类器分类信号灯的类型. 用代表性的观测序列建立隐马尔科夫模型, 并结合识别和跟踪结果估计信号灯状态. 实验结果表明, 该算法能可靠、准确地识别出信号灯, 并有效地估计出信号灯的状态.     

快速的CCSDS压缩方法的编码选项选择算法

为提升“空间数据系统咨询委员会”( CCSDS)提出的通用无损压缩编码方法的时间效率和压缩性能,提出一种新的编码选项选择算法.该算法利先用块内J个数据的和,粗略搜索最优编码选项参数的范围,再从该范围内精确查找.证明:最佳的搜索范围为3J/2,算法的时问复杂度为O(K+J).相对于CCSDS图像压缩标准中的快速编码选择方法,新算法可以使压缩性能最优;相比启发式的编码选择算法,该算法执行时间缩短了15％ ～25％.     

基于粗糙集的图像感兴趣区域自动提取算法

在分析常规区域生长算法的基础上,提出一种基于粗糙集理论的感兴趣区域自动提取算法．在显著度图和相对位置指示图的基础上,以像素点的显著度、相对位置及颜色信息构成知识表达系统,通过属性约简和值约简,导出了有用的区域生长决策规则。实验结果表明：该方法与现有算法相比,它能够更好地提取图像感兴趣区域。     

基于小波域奇异值分解的图像压缩算法

提出了基于小波域奇异值分解（SVD）的图像压缩算法,该算法通过对小波分解系数进行奇异值分解,进而对小波系数进行压缩,实现图像压缩。将该算法与图像奇异值分解直接压缩的算法进行了实验比较,实验结果表明,该算法较图像奇异值分解直接压缩的算法具有更好的性能,在同样压缩比的情况下能获得更高的信噪比。