基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

基于多尺度空间边缘检测的研究

边缘检测一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一。该文综述了多尺度边缘检测技术;介绍了多尺度检测的基本概念;归纳了现有的各种多尺度形态学边缘检测方法。     

一种基于稳定特征的全自动图像拼接算法

提出了一种改进的特征匹配算法,该算法是基于稳定特征向量,即在多尺度空间下检测图像,得到稳定特征点,并在稳定特征点上利用梯度方向提取特征向量作为匹配要素的一种图像拼接算法.试验结果表明:本算法在速度上和普通的特征拼接算法相差不大,但由于特征点的稳定性,所以具有较好的鲁棒性,适合各种不同特点的图像拼接应用.     

基于HESSIAN增强和形态学尺度空间的视网膜血管分割

眼底视网膜血管的走向、弯曲度、分叉度等性状分析已成为医学上诊断全身血管性疾病的重要手段。采集到的眼底图像常存在光照不均匀等现象,利用传统的血管分割方法难以对微小血管进行检测。为此提出一种基于改进Hessian矩阵增强和形态学尺度空间的分割方法。首先利用高斯函数构建多尺度Hessian增强滤波器,采用新型的血管相似性函数对血管网络进行对比度增强,同时平滑图像以减轻噪声;然后利用改进的Top-hat变换尺度空间从背景中提取血管,并引入形态学重建方法进一步突出血管像素,消除伪边缘及孤立点噪声;最后使用二次阈值化方法实现血管的最终分割。仿真结果表明,改进的分割方法在保证大血管脉络准确分割的同时,能够较好地实现微小血管分割。     

基于图像显著区域检测的SIFT特征匹配方法研究

针对目标检测中利用SIFT算法在提取图像特征时提取的背景特征点所占比例较大,提出了一种图像显著区域与SIFT算法相结合的目标匹配方法。为使检测出的极值点与人眼观察到的极值点相似,提出对尺度空间中的图像进行显著区域的检测;为了使特征点具有仿射不变性,对特征点进行椭圆拟合;特征匹配时引入夹角余弦相似度测度方法。实验表明,该算法在实时性以及匹配准确率方面都优于传统的SIFT算法。     

一种基于线性亮度变化模型的鲁棒的光流算法

提出了一种鲁棒光流算法,用于计算光照强度、帧间运动速度及运动速度变化较大情况下的光流场。在梯度约束方程中嵌入了线性亮度变化模型,以提高大的光照强度变化下算法稳健性;将各向异性扩散方程引入空间方向平滑约束,以改善运动不连续处的流速计算精度,并依此建立了多尺度空间微分光流算法。参数的均衡化得到了线性尺度变化下的恒定能量函数。迭代运算引入运动补偿的概念,使亮度误差减小。实验结果表明,在光照强度和运动速度及速度变化较大时,本文算法具有很好的计算精度,并产生密度100%的光流场。     

基于视觉系统的聚类算法

人类对于结构的感知方式和产生数据的物理系统原理对于聚类分析而言具有同等的重要性。因此,在聚类算法的设计和分析中,模拟人类的主要器官－视觉系统将帮助我们解决这一领域的一些基本问题。从这一观点出发,文中提出一类基于初级视觉系统尺度空间理论的聚类算法,并通过引入显著性假设,将生物物理学中的Weber定律与聚类结构的有效性联系起来。由此产生的聚类算法简洁有效,并可部分地回答那些与人类感知数据结构相关联的聚类有效性问题。我们的数值试验表明这一方法具有广泛的应用前景。     

一种高效的SAR图像角点提取算法

INS/SAR组合导航系统对合成孔径雷达(SAR)图像的角点提取精度、实时性、可靠性要求较高,为此,提出一种结合曲率尺度空间与Harris算子的角点提取算法,用局部Harris算子定位用曲率尺度空间法提取出的角点。实验结果表明,该算法实时性好、精度高、冗余度低。     

多尺度边缘检测技术的分类及比较

本文综述了多尺度边缘检测技术：介绍了基本概念及有关理论；归纳了现有的各种多尺度边缘检测方法；