压缩感知在数字图像水印中的应用分析

压缩感知是信号处理领域的新兴理论,首先阐述压缩感知的基本原则和理论框架,然后对基于正交小波变换下压缩感知的图像重构的效果进行比较分析。实验表明,压缩感知可以很好地运用于图像重构。将压缩感知理论与数字水印技术相结合提出一种基于压缩感知理论的RGB空间彩色图像水印算法。该算法充分利用压缩感知的稀疏性及压缩比的可调节性,控制水印信息的嵌入容量的同时很好地提高了水印嵌入的安全性。实验表明,对于一些常见的攻击,该算法具备很好的鲁棒性。     

应用灰度直方图特征识别木材表面节子缺陷

木材表面节子是木材缺陷中非常重要的一类缺陷,也是评定木材外观等级、锯材和单板质量的重要指标。为了提高节子缺陷识别效率及准确性,并改善检测过程的自动化程度,对应用木材表面图像的灰度直方图统计特征进行节子缺陷识别进行研究。通过利用类间距离对7个统计特征的分类能力进行评价,从而确定出识别节子缺陷的最佳统计特征,即平滑度特征;同时提出一种自适应的最大类间方差聚类法进行分类阈值的确定,进而采用阈值判别实现节子缺陷识别。经在线检测实验证实,该方法的识别率高于99%。     

一种新的红外图像伪彩色变换方法研究

提出了一种新的红外灰度图像伪彩色变换方法。在用于 红外灰度图像处理时,该方法不仅可以增强目标的自身细节,而且还可以提高目标与背景之间的对比度。 实验结果表明,本文方法能够使目标与背景之间的区分变得更加明显,目标边缘 变得更清晰,有利于对复杂海空背景下的运动目标进行分析和判读。     

碎纸片的拼接复原技术

本技术利用数学方法,解决碎纸片拼接问题,以提高拼接复原效率,研究复原同一页仅纵切后的碎纸片。通过对碎纸片的图像进行数字化,得到单个碎纸片的灰度矩阵,建立优化模型,利用遍历的方法,得到碎片复原结果。同时,复原同一页既纵切又横切后的碎纸片以及复原双面打印文件的原理类似。     

基于密度-敏度层次更新策略的三维连续体结构拓扑优化

针对三维连续体结构静力学拓扑优化中灰度单元过多的问题,以结构的柔度最小为目标函数,运用基于SIMP插值方法建立的静力学拓扑优化数学模型,提出一种密度-敏度层次更新策略.以数控插齿机床身为例,运用该更新策略,采用MATLAB编程进行三维拓扑优化.优化结果中灰度单元明显减少,说明了密度-敏度层次更新策略的合理性.     

基于灰度补偿和特征融合的沙尘图像修复方法

沙尘颗粒对光的散射和吸收作用导致了沙尘天气下获取的可见光图像对比度低、颜色偏移严重,影响无人机、精确制导弹药对目标的识别与跟踪性能。由于场景结构复杂、参数估计困难等因素,现有的沙尘图像修复方法不能有效地提取图像中语义分量,导致修复后的图像颜色不真实、细节模糊。为此,提出基于灰度补偿的图像预处理模块和特征融合网络组成的沙尘图像修复框架。图像预处理模块对输入的沙尘图像进行灰度分布补偿来恢复场景中潜在的信息,并派生出颜色均衡和轮廓清晰的两个图像;融合网络对不同派生输入图像进行高维特征提取和融合,并恢复出高质量的图像。研究结果表明,所提出的方法修复图像取得了较高的指标统计值和良好的视觉效果,能有效提高沙尘图像的目标检测精度和分割准确率。     

基于RPCA的SAR图像纹理特征去噪

合成孔径雷达(SAR)图像具有丰富的纹理信息,这些纹理信息能反映地物空间结构关系。当前纹理特征被广泛应用于SAR图像分类和SAR图像分割中。受成像因素影响,直接采用从SAR图像中提取的纹理特征效果不够好。为避免传统先滤波再提取纹理特征的方法对纹理、边缘信息造成损失,提出了一种先提取SAR图像纹理特征,再利用Robust PCA方法对纹理特征去噪的新方法,最后采用Kmeans聚类方法检验RPCA处理后的纹理特征表达效果。实验结果表明该方法能将聚类正确率从82%提高到84%。     

利用碳钢铸坯组织灰度图获取C含量分布的方法

摘要：基于热酸洗腐蚀原理与图像光学理论，提出运用金属低倍组织灰度分析技术（灰度分析法）获取中高碳钢铸坯的低倍组织中不同位置不同区域不同尺度的一维、二维C元素含量分布。偏析严重的位置得到的C元素含量高，初始凝固的晶粒中心位置得到的C元素含量低，说明通过灰度分析法计算的C元素含量分布能与低倍组织形貌很好地对应。同时，通过电子探针与灰度分析法的测量结果对比，发现二者C元素含量的变化趋势具有很好的一致性，这验证了灰度分析法的有效性。另外，低倍组织图像整体亮度的改变不会造成由灰度分析法所测量的C元素含量发生明显改变，则表明灰度分析法对测量环境的变化具有一定的抗干扰能力，也间接说明了其可靠性。