基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

基于人眼视觉特性的图像压缩编码算法

根据人眼的视觉特性,提出了一种图像压缩编码算法,该算法对量化方案进行了改进.为了保证重构图像的质量,获得更高的压缩比,先根据方差大小和边缘信息对变换系数进行自适应滤波,保留低频区域的部分系数,然后按照阈值法再去除一些保留的低频系数.基于MATLAB的仿真实验表明:提出的图像压缩编码算法具有压缩速度快,压缩比高,解码图像质量好等优点.此外,和其他算法相比,该算法具有更高的压缩比.     

人眼视觉注意机制用于伪装效果评价

为客观、准确、便捷地评价目标的伪装效果,利用人眼视觉注意机制建立了伪装效果评价模型.提取输入图像的亮度和朝向特征,融合色差分布图,得到相应的特征显著图.根据竞争机制和禁止返同机制,计算出注意焦点.基于BP神经网络建立了视觉焦点转移特性与目标发现概率的对应关系模型,从而准确地量化目标伪装效果.实验中选用44幅南方林地型图像进行BP神经网络训练和有效性检验,结果表明,该模型能够有效评价目标的伪装效果,并具有可操作性强、量化准确的优点.     

基于局部结构信息的图像质量评价空间汇集策略

该文从图像局部结构特性出发,提出一种基于图像局部结构信息的空间汇集算法. 首先对原始图像进行高斯模糊,提取局部结构信息并进行非零处理,进而形成汇集权重图. 通过对PSNR和SSIM的加权实验,验证了该汇集算法能够明显提高图像质量评价算法性能,并且对各种失真类型具有较好的适应性.     

基于模糊集理论的图像增强算法

红外图像具有整体亮度偏暗、对比度较低、目标与背景区分不明显的特点。因此,在对红外图像进行分析之前,必须先对图像质量进行改善。传统的基于模糊集理论的Pal.King算法,在增强红外图像对比度的同时,丢失部分细节信息。在分析这一问题产生原因的基础上,结合图像反色和多分辨率图像融合等理论,提出了一种新的基于模糊集理论的图像增强算法,新的算法不仅能够提高红外图像的对比度,而且能很好的突出图像中不同层次的灰度信息和边缘信息,最重要是它能保持原始图像的细节信息。     

特征描述子在目标伪装效果评价中的应用

为了实现目标伪装效果评价的客观化和定量化,基于表征人眼视觉注意机制的特征描述子建立了特征相似度模型.人眼视觉注意机制模型量化了视觉注意焦点的转移过程.基于特征尺度值,提取了注意焦点的特征描述子.建立了基于特征描述子的特征相似度模型,实现了目标与背景在亮度、颜色和空间分布等方面融合程度的定量评价.拟合了特征相似度与目标发现概率的关系式.实际应用结果表明,该模型具有可操作性强、量化准确等优点.     

稀疏表示遥感图像超分辨重建

为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得到遥感图像结构相似的高低分辨率字典对;对图像特征块进行稀疏表示时,采用改进的自适应滤波方法进行特征提取,同时引入均值滤波法改进超分辨重建迭代计算。实验结果表明,改进后的稀疏表示超分辨方法,有效地避免了重建图像边缘信息的丢失,获取了较好的超分辨重建效果。与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,主观视觉上纹理细节信息更丰富,客观评价指标峰值信噪比提高约1 d B,结构相似性提高约0.02。     

结合对比特性与局部清晰特性的图像显著区域检测

为了有效地确定图像中的重要区域,文中根据人眼视觉关注中自上而下和自下而上的两种特点,提出了一种结合图像对比特性与清晰区域的显著检测方法. 图像中颜色的全局和局部对比引起低级视觉关注,而图像的清晰部分通常对应于拍摄时所关注的对象,反映高级视觉特性. 采用颜色分类和检测图像细节区域的方法分别提取了两类显著图,并将它们组合起来. 实验结果表明,通过综合考虑两种视觉特性得到的显著图,对多类图像都能较好地检测出与人眼视觉关注相吻合的区域.     

新边缘导向插值对CT成像质量的影响研究

将新边缘导向插值方法应用于CT图像重建的投影域,对投影数据进行恢复,并采用滤波反投影算法重建图像,以解决CT稀疏采样中投影数据的不完备而导致重建图像质量较差的问题.实验结果表明,与经典的双线性插值算法相比,基于新边缘导向插值方法得到的投影数据重建出的图像质量更高.     

基于LDPC码的MPEG-4鲁棒数字水印

提出了一种基于LDPC码的MPEG-4视频水印方案,利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性在MPEG-4视频中实现数字水印的嵌入和提取. 嵌入前先对水印信息进行LDPC编码,将处理后的水印嵌入到视频I-VOP亮度分量的中频系数中. 盲提取时用LDPC迭代译码算法对提取的水印信息进行译码. 实验表明,该方案降低了水印在传输中的误码率,有效提高了抗攻击能力,对于常见的视频攻击具有较强的鲁棒性.     

联合图像分类的图像融合算法研究

针对人眼对于外界信息的摄取会进行过滤,对于一幅既定的场景,会将其分为目标和背景两部分,对于目标信息的获取会希望更加详细,背景信息没有过多要求的特点,本文研究了联合图像分类的图像融合算法。对给定的待融合图像进行NSCT(Non-subsampled contourlet transform)变换,在NSCT变换域内提取特征,利用K-Means方法将图像分为目标和背景两部分,然后对背景和目标的低频信息采用均值准则、目标的高频信息采用区域能量加权平均的准则进行融合;同时为了降低计算复杂度,将压缩感知应用于图像分类过程中,实验结果验证了本文算法的优越性。     

虚拟座舱系统地形显示算法视觉评价机制研究

主要讨论了基于视点地形模型的多分辨率表示机制、动态地形简化算法等问题,通过分析人眼视觉敏锐度模型,将凝视效应、动态视觉加入地形误差评价函数,提出的新算法可以有效地适应虚拟座舱系统的需求.算法在建立人眼模型模拟人眼特性时避开了复杂的生物学特性,视觉评价函数结构简单,计算量小,优化三维引擎同时代入的附加消耗很小.经实验验证算法是有效的.     

基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程组的木材纹理图像处理

木材纹理具有树木生长的信息,是人类了解树木的直接途径.针对这种自然现象,提出了利用一类反应扩散方程组的数值解法实现对木材纹理灰度图像进行处理的算法,并分别给出了对木材缺陷图像进行算法处理后的图像实例.实验表明:Fitz Hugh-Nagumo离散模型算法在一定程度上了拉伸了图像对比度,使图像在视觉上得到增强;改进的附带扩散项的离散模型算法对图像的边缘检测结果在一定程度上要比先前的边缘检测算法更完整和清晰,并提高了木材缺陷检测的可靠性.     

大容量的密文域图像可逆信息隐藏算法

提出了一种新的用于加密图像的可逆信息隐藏算法.使用同一密钥对原始图像中每个不重叠分块中的像素进行加密,在保证原始图像内容安全的同时,利用块内相邻像素相关性特征和游程编码在加密图像中嵌入秘密信息.对于嵌入信息后的加密图像可直接用加密密钥解密,得到与原始图像视觉上相似的解密图像;也可以通过嵌入密钥正确地提取嵌入信息;在拥有这两个密钥的条件下,既可以正确地提取嵌入信息,又可以完全无误地恢复原始图像.实验结果表明:与已有方法相比,该方法不仅提高了加密图像的信息嵌入量,而且实现了原始图像的可逆恢复.     

结合图像质量评价参数的多尺度分解融合策略

图像多尺度分解的融合策略是提升融合图像质量的关键. 为了充分利用图像多尺度分解过程中的信息,提出了利用图像质量评价参数进行图像融合的策略. 该策略主要分为两部分：在近似图像融合的策略中,利用上一分解层图像信息对应的显著性特征来构造当前层图像融合所需的权重;在细节图像的融合策略中,则引入空间频率、对比度来确定细节图像的选取. 实验表明,该文所提出的融合策略与目前常见的融合策略相比,所获得的主观视觉效果和客观参数评价效果均较好.     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

基于注意力网络推理图的细粒度图像分类

针对场景图像的细粒度分类任务,结合图像视觉和文本的多模态信息提出了一种基于注意力网络推理图的细粒度图像分类方法.首先提取场景图像的全局视觉特征、局部视觉特征和文本特征,把位置信息分别嵌入局部视觉特征和文本特征后拼接成新的特征,再将这个新的特征作为图结构的节点生成一个异构图;然后设计两条元路径将异构图分解成两个同构图,并...     

顾及相机响应函数的无人机影像匀光匀色

针对大范围区域内多幅无人机影像色彩不平衡的问题,提出一种基于相机响应函数的匀光匀色算法.首先根据同一静态场景下数码相机拍摄物体的影像,构建两幅影像的包含多个参数的图像亮度误差函数,运用Levenberg-Marquardt算法对参数进行最小化估算,然后将估算得到的参数应用于待处理的影像中,达到多幅影像镶嵌过程中的匀光目的.实验结果表明:与现有的匀光算法比较,所给方法能够高效高质地保证图像镶嵌过程中亮度、反差的均匀和色彩一致.     

基于Snake模型和协作表示分类的鲁棒人脸识别方法

人脸图像的姿态和偏转角度变化严重影响人脸识别的性能,为此提出一种基于Snake模型姿态矫正和协作表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法.首先,利用Snake模型提取人脸图像边缘和特征点,对偏转人脸图像进行矫正.然后,提取Gabor特征,构建特征向量.最后,采用CRC算法,对图像特征进行协作表示,根据样本图像与测试图像的残差来判断图像类别.实验结果表明,提出的方法对偏转角度、姿态、光照变化具有很强的鲁棒性.