基于图像区域的交互式文本图像阈值分割算法

针对现有局部阈值分割算法因参数过多带来的参数选择问题以及在分割结果中块与块之间不连续性问题,利用用户提供的先验知识或经验,提出了一种基于灰度图像区域的交互式文本图像阈值分割算法.该方法首先粗略地将图像进行分块;利用标准差作为衡量图像块含有信息量(背景信息与目标信息)多少这一度量,接着按标准差大小对所有图像块进行排序;然后由用户输入交互式信息将所有图像块分为3个集合:仅含背景或仅含目标的图像块、含有少量背景或者是含有少量目标的图像块以及背景和目标分布比较均衡的图像块;最后对各个集合中的图像块分别按相应准则进行分割.实验结果表明,对于均匀和非均匀光照条件下的文本图像,与全局分割算法、直接分块分割算法和Chou方法相比,该方法在分割效果上有显著提升,而且执行效率也较高.另外,对于部分非文本图像也同样有效.     

基于数字签名方式的图像真伪鉴别算法

针对图像的真伪问题,提出了一种基于数字签名方式的图像真伪鉴别算法.首先对图像进行预处理来提高图像的抗JPEG压缩性,然后把图像等分成2个区域,分别从2个区域中提取块均值的高5位映射为GF(25)域中的元素来构造RS编码,生成的校验码经Arnold变换置乱后作为数字签名对图像进行真伪鉴别.实验结果表明,该算法不但能够有效地检测出图像内容是否被篡改,并且能够准确定位篡改位置,提高了图像对JPEG压缩的稳健性,有效地区分JPEG压缩操作和蓄意篡改.     

基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法

随着城市交通智能化发展,准确高效地获取可用车位对于解决日益严峻的停车难问题至关重要。该文提出一种基于非局部操作的深度卷积神经网络车位占用检测算法。针对停车位图像特性,引入非局部操作,度量远距离像素间的相似性,直接获取边缘高频特征;使用小卷积核获取局部细节特征;以端到端的方式训练网络。实验中,通过设置不同卷积核尺寸和非局部模块层数,优化网络结构。实验结果表明,该文所提算法与传统的基于纹理特征的车位占用检测算法相比,无论在预测精度还是模型的泛化性能,均具有显著的优势。与当前广泛应用的基于局部特征提取的卷积神经网络相比,该算法具有较大的优势。在真实场景中,该算法同样具有较高精度,具备实际应用价值。     

基于Lambert光照模型的图像真伪盲鉴别算法

依据Lambert光照模型,提出了基于Lambert光照模型的图像真伪盲鉴别算法.针对无限光源图像和局部光源图像,根据其实际的光强度与计算出的光强度之间的误差函数以及光源对光线的约束函数,分别提出了相应的算法用以计算图像中不同区域的光源方向,并根据这些不同区域的光源方向是否一致判定图像是否被篡改,从而对图像真伪进行盲鉴别.实验结果及分析表明,针对这2种图像各自提出的光源方向计算方法,能够准确地计算出图像中不同区域的光源方向,从而有效地鉴别出图像的真伪.     

基于塔形信息的空间约束FCM图像分割算法

为使传统模糊C均值(FCM)算法更加适用于图像分割,提出一种基于塔形信息的空间约束图像分割算法。引入塔形结构减少运算时间,并将其用于求解隶属度,在FCM算法的目标函数中,添加不含任何参数的约束项,以约束像素邻域空间信息。实验结果表明,该算法能保留图像的细节信息,提高图像的分割质量。     

基于内容的敏感图像过滤关键技术研究及应用

基于内容的敏感图像过滤是近年来兴起的一个新的研究领域。本文重点研究了基于内容敏感图像过滤中的若干关键技术,分析比较了三种常用的肤色检测算法,利用统计阈值法评价了各个特征分类图像的能力强弱,并依此实现了一个决策树敏感图像过滤器。为有效降低肖像类正常图像的误判率,又在过滤器中使用了人脸检测机制。在1207幅实验图像库上（624幅敏感图像和583幅正常图像）,本系统的正确检测率为84.01%,其中敏感图像为89.74%,正常图像为75.13%。     

无线传感器网络中LEACH路由算法的研究与改进

如何有效地降低节点的能耗,延长网络的生命周期,一直是无线传感器网络路由协议的研究重点.该文分析了传统的LEACH协议并总结了当前一些典型基于LEACH思想的路由改进算法,针对产生簇头个数的随机性,通过考虑节点的剩余能量、离基站的距离及曾经当选过簇头的次数等因素,提出了一种基于时间的改进算法.最后通过NS2对改进后的算法进行仿真,仿真实验结果表明,改进后的算法能较好地均衡网络中节点的能耗,有效地延长了整个网络的生命周期.     

基于纹理的皮肤检测

实时敏感图像检测可以有效地控制国际互连网中的色情图像传播。它的检测手段主要是对皮肤区域进行辨识,而皮肤纹理检测又是皮肤区域辨识中的重要内容。该文采用基于DCT变换和Gabor小波变换两种方法进行皮肤纹理的特征提取,提取的特征作为高斯混合模型(GMM)输入向量,然后通过GMM进行皮肤纹理检测。实验是在360幅敏感图像以及2400幅经过分类的非敏感图像的测试集进行,结果表明基于Gabor小波变换的皮肤纹理检测取得了比基于DCT变换更好的效果,其正检率可以达到95%。     

基于内容的视频检索方法的研究

随着计算机技术、多媒体技术的发展和信息需求的不断增长,计算机所能处理的信息媒体范围迅速扩大,基于内容的视频检索(CBVRContent-basedVideoRetrieval)是一个重要的研究领域。针对传统的关键帧检测算法,提出了优化的关键帧检测方法,通过实验数据的比较证明优化方法取得了较好的检索效果。     

基于DCT和SVD变换的盲数字水印算法

结合奇异值分解（SVD）变换,提出一种基于DCT域内DC分量的数字盲水印算法。对原图像进行8×8分块DCT变换,对DC系数集合进行2×2分块的SVD变换,使用量化步长Q量化每个小块对应的最大奇异值,向量化后的结果嵌入水印。由于选择DC系数进行SVD变换,且SVD变换结果表现的是图像的内蕴特性而非视觉特性,故算法具有较高的稳健性和透明性。实验表明,该算法可以有效地抵抗中值滤波、JPEG压缩、噪声等常规篡改处理,水印的提取不需要原始图像参与,执行起来简单方便。