一种基于分形维数的图像自适应水印算法

提出一种基于分形维数的图像自适应水印算法.采用盒子维方法提取图像的分形维数,依据分形维对图像分块.结合HVS的纹理掩蔽特性,对不同分块采用不同水印嵌入系数,多参数、自适应地嵌入水印.     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

应用P-Fibonacci加密的模糊自适应水印算法

结合P-Fibonacci加密算法和模糊归类,提出一种自适应水印新算法.利用P-Fibonacci加密具有良好的均匀性及安全性,将水印图像的像素位置打乱,消除了二维数字水印图像的像素空间相关性,使嵌入水印后的块效应降低.对原始载体图像进行分块,结合人类视觉系统的纹理和照度掩蔽特性,得到纹理模糊函数和各图像子块的归类结果,并自适应地确定水印的嵌入强度.对载体图像的各子块进行离散小波变换(DWT),将经P-Fibonacci加密算法加密后的水印信息重复嵌入各子块DWT域的低频部分.实验结果表明:该算法抗JPE     

混淆和扩散相结合的图像混沌加密方法

为了提高算法抵御统计分析和差分攻击的能力,提出一种改进的基于混沌的图像加密算法。首先将原图像做分块处理;然后采用基于位运算的像素混淆算法对图像块进行处理,使每个分块图像内的所有像素充分扩散到其他各个图像块中,有效地削弱了图像相邻像素相关性。最后采用像素扩散操作能有效提高算法抵御已知明文攻击的能力。实验结果表明,该算法不仅密钥敏感性强,而且比均匀置乱和二维混沌加密算法具有更强的抵御差分攻击的能力。     

分块PCA在脸像识别中的应用

鉴于整幅人脸图像主成分提取（PCA）特征脸算法的高计算复杂度,本文提出了基于分块PCA的脸像识别算法,先对每幅脸像等分成相同的块,再对各子块图像预处理,采用像素均值法的降采样和能量归一化处理以降低维数和消除光照的影响,再合并成一个向量,将预处理得到的向量进行PCA降维,最后采用k-近邻分类器进行分类识别。在Yale人脸库中实验结果表明该方法的有效性。     

基于提升小波和动态两阈值分块角点检测算法

为了更有效地检测高频图像,提出了基于提升小波和动态两阈值分块的角点检测算法。该算法根据图像中像素点周围像素灰度的相似性和角点的特性,引入提升小波变换理论,首先对图像进行提升小波变换,得到图像的高频区域;再对高频图像进行分块,对每个图像块分别采用动态两阈值算法对角点进行准确定位。实验结果表明:该算法可以较大地提高运算速度,并能够实现角点的准确定位。     

基于方差的WMSN图像非均匀分块自适应压缩算法

针对无线多媒体传感器网络数据量较大和储存能力有限等问题,提出了基于方差的图像非均匀分块自适应压缩算法。在传统的压缩方法中,均匀分块的稀疏变换对图像信号进行压缩,会带来图像重构的块状效应,而且无法有效地分离出重要区域或者背景区域。给出一种基于方差的图像非均匀分块自适应压缩算法,以图像方差值作为块大小分割依据,利用四叉树算法进行图像块大小的划分。并将分块大小结果分成快速变化块、过度块和缓慢变化块3类,适时做不同程度的压缩。实验结果表明：本文所提出的算法在图像重构质量方面优于传统的均匀分块压缩方法。     

基于子模式的二维主成分分析融合复判别分析的人脸识别

提出了一种有效的人脸表示与识别的方法。为了能有效地保持各个子块间的空间关系,该方法首先对图像进行分块,对分块后各子样本集使用二维PCA方法分别抽取图像行间信息和列间信息,然后将子块的行和列特征融合成子复数特征矩阵。再利用复二维判别分析C2DLDA方法,从子复数特征矩阵中进一步进行特征提取,最后把各子复特征矩阵拼成相应原始图像的特征矩阵。实验结果表明,该方法降低了特征的维数,减少了表情和光照等因素对人脸识别准确率的影响,获得了较好的识别性能。     

一种基于离散小波变换的数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换的数字水印算法,水印采用有意义的二值图像.该算法是基于块的离散小波变换,即将原始图像和水印都分块后,再对各个块进行小波变换,利用混沌发生器将水印各块置乱后嵌入到图像的中频部分.试验结果表明,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性.     

基于自适应分块MRF模型的SAR图像变化检测研究

现有的SAR图像变化检测算法仅仅考虑图像的单一像素信息,未考虑图像像素间的空间依赖关系,检测结果易受图像噪声的影响,检测精度较低。将马尔可夫随机场模型引入到SAR图像变化检测算法中,极大地提高了检测精度,但是算法计算量很大,效率极低。基于分块马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法极大地提高了检测效率,但是检测过程中采用固定尺寸的图像分块方法,未考虑图像的局部细节特征,检测效果不是很理想。论文首先根据图像局部细节特征将图像划分成尺寸变化的子图像块,然后利用基于马尔可夫随机场模型的SAR图像变化检测算法实现变化检测。实验结果表明,论文提出的算法既保持了很高的检测精度,又极大地提高了检测效率。     

一种用于MEMS动态测量的最优盒计数分形维数算法

在微机电系统（micro electromechanical system,MEMS）的动态测量中,利用分形插值法可以提高MEMS器件面内位移测量的精度,利用图像边缘的分形特征,还可以实现离面位移和旋转角度的测试。而分形维数（fractal dimension）的计算又是这些方法的关键。在研究目前最常用的分形维数计算方法差分盒计数法（difference box counting, DBC）的基础上,提出了一种对“空盒子”不予计数的最优盒计数分形维数算法,克服了差分盒计数法存在“空盒子”被计数的缺陷。理论分析和实验结果表明,该算法获得的分形维数更接近于理论维数。     

The Fractal Characterization of Fabric Wrinkle Image

In this paper, fractal theory is introduced to assess the fabric wrinkle. The fractal features of fabric wrinkle are analyzed by image processing technique. The fractal dimensious of gray level surface are calculated by the retieular cell counting method. The results indicate that it can be used to character the fluctuation of gray level surface in fabric wrinkle image. The fractal dimensions of wrinkle blocks are achieved by the blocks areas analysis. It is testified that this dimension can describe the features of wrinkle blocks area distribution. The two kinds of fractal dimension can both objectively rank the fabric wrinkling.     

分形维数及其在图象块分类中的应用

给出了分形维数的定义和描述方法,讨论了提取标准灰度图象的分形维数的方法,并通过实验论证了分形维数作为图象分类器的有效性。     

双波段红外图像融合的小波分维算法

针对双式红外(中红外和长红外)提出了一种基于小波的分维融合算法.通过小波变换,分别对中波红外和长波红外的两幅图像进行小波分解,在小波变换域低频部分对小波系数用能量融合,高频部分采用分形分维进行融合,得到变换域中各个频带的融合图像,然后反变换进行重构,获取融合后的图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合的方法来确定两幅不同原图像在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,融合后的图像综合了两幅原图像的不同特征,使得处理后的图像更容易识别.因此,提出的双波段红外图像的小波分维融合算法是有效的,并且可以取得较好的效果.     

分形理论在织物折皱评定中的应用

利用计算机图像处理评定织物折皱.在全面分析了织物折皱图像的分形特征基础上,提出利用格栅法计算析皱图像灰度曲面的分维数,以此评定织物的折皱起伏情况.探讨了利用相似维数分析评价折皱图像的折皱纹理的形态复杂度.实验表明利用分形理论可以描述织物折皱特征,并对折皱性能进行评价.     

采用高斯几何矩的图像复制粘贴篡改盲检测

针对图像盲检测中一种常见的简单的篡改方式复制粘贴,提出了采用高斯几何矩的图像篡改检测方法.首先将图像进行重叠分块,其中所分块的大小相同,然后提取每个图像块的高斯几何矩作为对应的特征向量,通过字典排序之后,计算图像块间的欧式距离,最后根据图像块的相似性确定篡改区域.实验结果表明,该方法能够有效地检测与定位图像的篡改区域,与不变矩相比有较强的抗噪性,能够成功地检测出带有噪音的篡改图像,同时具有很好的鲁棒性.     

基于分形维数的皮革图像分类研究

为了对皮革图像进行分类,引入分形维数这一新特征,并通过毯子法计算皮革图像的分形维数,通过与实验所得的阈值进行比较实现牛皮和羊皮图像的分类.试验表明,该方法对牛皮和羊皮图像能进行有效的分类.     

基于分形理论的爆破地震信号盒维数研究

基于分形理论,针对爆破地震信号的传播规律和特征,建立了其分形盒维数模型,应用这一模型计算出在岩石场地进行深孔爆破试验时所采集的爆破地震信号的分形盒维数值D。通过分析所得的分形盒维数值D的数理意义及其与场地介质的关系,研究爆破地震信号的分形特征。结果表明,爆破震动信号的分形盒数值D可作为描述爆破地震信号一个新的重要参数,该参量能够反映爆破地震波传递介质岩体性质的系统信息。     

语音信号非线性特征的研究

随着研究的深入,语音信号的非线性特征逐渐被人们发现,传统的基于分段线性的语音信号处理方法存在局限性,因此用非线性方法对语音信号进行处理对于提高处理质量相当重要。文章介绍了非线性理论在语音信号处理中的一些应用,首先采用延时相图法重构语音的混沌吸引子,然后用分形维数、Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数等非线性动力学参数反映语音信号的非线性特征,设计计盒维数算法并行运用于语音分割,最后根据语音信号时域波形分形结构设计     

基于不规则区域分割的快速分形压缩算法

首先基于序列块和主块之间最小象差的方差信息,提出了一方差排序搜索算法,该算法可产生与满搜索一致的分形编码.该算法能较大程度上减少对每个序列块进行搜索和匹配主块数与相应编码时间.并通过采用不规则区域变换,提出了一种不规则区域的图像分割算法,实际结果表明比传统的基于块的分割有更大的压缩比,并能减少编码时间.图4,表2,参10.