篡改图像边缘模糊操作的被动取证算法

针对图像篡改中常见的边缘模糊操作的鉴别取证,提出一种新的取证算法.该算法首先利用模糊数学对篡改过的人工模糊边缘进行图像模糊增强,得到人工模糊操作边缘被增强而其它部分被减弱的图像;然后对原篡改图像进行分块,利用粗糙集理论获得约减属性和约减规则对子图像块进行分类,排除平坦区域和自然清晰强边缘图像块后得到另外一个图像;最后将...     

基于图像锐化的SIFT图像复制粘贴篡改检测

SIFT算法提取图像的特征点多为图像目标的边缘点,对于较模糊图像而言,直接使用SIFT算法提取特征点后进行特征点匹配,会降低特征点的匹配数量和匹配正确率,甚至对于复制粘贴篡改图像不能做出正确的判断。所以,提出先对被检测图像利用梯度法进行锐化,使图像目标边缘变得清晰,再用SIFT算法提取特征点及后续操作,以提高匹配的正确率。实验表明,改进算法性能有明显提升。     

利用图像分析法研究不同浆料配比对打印质量的影响

利用图像分析方法研究浆料配比和填料的种类对喷墨打印纸的打印质量的影响.根据油墨的渗透和扩散行为而导致的点的边缘锐化值、文字的羽化程度和点的喷墨打印质量指数等研究喷墨打印质量.研究结果表明：加填是影响喷墨打印纸打印质量的最重要因素.浆料配比对于以打印点的边缘锐化值、纸页的打印文字面积和点的喷墨打印质量指数表示的打印质量没有明显影响,但对于不加填和研磨碳酸钙加填的纸页,纸页打印点的边缘锐化值随着针叶木浆料占混合浆料的比值的增大而增加,这表明对于不加填纸,阔叶木浆有利于提高以点的边缘锐化值表示的打印效果.     

基于数学形态学的医学图像自动阈值分割

提出了一种自动分割癌细胞图像的方法.该方法利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化;利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像;利用改进的判别分析法自动选取灰度阈值进行图像自动分割;利用自动分割区域与手动分割区域的误差和平均最短距离对自动分割效果进行评价.用该方法对20幅癌细胞图像进行自动分割实验,证明了其对图像分割的有效性.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

基于改进的大津方法与区域生长的医学图像分割

提出了一种自动分割边缘模糊图像的新方法.该方法利用小波变换对图像进行压缩与多解像度分解,通过强调各解像度上高周波成分的极值进行图像锐化;利用邻域平均与中值滤波方法对图像进行平滑;利用改进的大津方法与多种子投票机制的区域生长方法进行图像的自动分割;根据分割效果对阈值进行迭代控制;通过自动分割的区域与影像医生手动分割区域的误差、平均最短距离进行自动分割效果的评价.将本方法应用于实际的30幅边缘模糊的腹部MRI图像,证明了其对复杂图像分割的有效性.     

基于总变分方法的结构-纹理图像锐化增强

针对前向后向扩散过程在锐化图像,特别是结构-纹理图像时,无法保持纹理连续性的缺点,在反向扩散过程的基础上结合了总变分法结构-纹理分解模型,以边界变分函数和振荡函数模拟图像的结构和纹理,从而在锐化边缘的同时保持纹理的连续性.实验结果表明,该方法在锐化结构-纹理图像时可以取得更好的效果.     

基于Curvelet变换的边缘锐化方法

介绍了Curvelet变换的基本概念,说明了Curvelet在边缘锐化的算法实现,提出了Curvelet变换在边缘锐化中的进一步研究方向,指出了Curvelet变换能更适合图像边缘锐化,它克服了小波变换在图像锐化应用中的不足,显示出了很多的独到之处。     

利用改进的超像素分割和噪声估计的图像拼接篡改定位方法

通过检测图像局部噪声水平的不一致性,提出一种图像拼接篡改区域的定位方法.首先,用改进的简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法将待检测图像分割成具有相似特征的像素块;然后,采用基于主成分分析的噪声水平估计方法计算每个图像块的局部噪声水平;最后,利用3种聚类算法对估算的噪声水平进行聚类,根据聚类结果定位出被篡改的区域.实验结果表明:文中方法不仅能有效定位被篡改的区域,而且能保留检测区域更多的边缘信息.     

基于红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强

图像增强技术可以有效提高图像的整体或局部特性增加图像有用信息,改善图像的视觉效果.夜间图像增强是图像处理领域中的关键技术,使用图像增强可以提高夜间环境图像的信息量.对于单一传感器采集的夜间可见光图像,传统算法通过提高图像的饱和度和对比度进行图像增强,处理后的夜间图像易出现边缘锐化或图像伪影的现象.相比于单一传感器的夜间图像增强,红外和可见光图像融合技术可以大幅度的提高图像信息有效率.利用红外和可见光图像的成像特点将两者进行融合,有效地提高夜间复杂环境下图像的信息量,从而达到夜间图像增强的效果.实验证明使用红外和可见光图像融合的夜间环境图像增强方法优于传统算法,有效抑制边缘锐化、图像伪影和图像过度增强的问题,同时提高了夜间环境下图像的主客观质量.     

基于SUSAN算子的边缘增强低比特率图像压缩

提出一种新的低比特率图像压缩算法,该算法首先利用SUSAN算子检测出输入图像的边缘信息,然后利用边缘增强方法对边缘信息进行增强,最后将增强后的边缘信息和解码后的输入图像相加形成最终的压缩图像.实验结果表明,和基于小波的传统编码方法相比,在低比特率下,该算法能减少图像的边缘模糊,提高压缩图像的识别度和峰值信噪比.     

图像识别神经网络处理系统

目的　研制用于二值图像实时识别的神经网络处理器; 方法　采用数字电路实现的图像识别神经网络系统有３ 大模块：边缘提取模块以二值图像序列作为输入,用平面建筑物原理和８ 邻域原理提取图像的边缘特征;特征提取模块在边缘特征的基础上提取具有不变性的角特性和组块特征;模式分类模块采用４ 层特征映射神经网络实现图像模式识别; 结果　通过对图像信号发生器送出的二值飞机图像识别说明,训练样本数越多系统识别率越高; 结论　该系统能够快速、正确地实时识别二值图像序列;     

采用分数阶微分边缘检测的图像插值

针对目前的边缘插值算法不能有效改善插值图像的中低频纹理细节的问题,研究并提出了一种基于分数阶微分边缘检测的图像插值算法.依据分数阶微分理论,设计并实现了可以有效提取中低频纹理信息的算子掩模.按照检测到的边缘纹理信息,分别对沿边缘方向、垂直于边缘方向和平滑区域的待插值像素点进行线性插值、二次插值和双线性插值.采用了峰值信噪比(PSNR)和信息熵(IE)等图像质量评价标准做定量分析和实验验证.结果表明,该方法可以得到丰富的图像纹理信息,提高了峰值信噪比,其结果符合人们的视觉感受.     

小波变换在医学图像边缘检测中的应用

边缘检测是医学图像处理中的一项基本内容.正确提取医学图像的边缘特征,无论对于描述目标还是解释图像都是十分关键的.由于小波变换具有良好的局部特性和多分辨率的特点,将基于小波变换的边缘检测方法应用于医学图像的边缘提取.实验结果表明,该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且对噪声有良好的鲁棒性.     

基于数学形态学的去方块效应法

为了减少多分辨奇异值分解(MSVD)图像融合后的图像出现明显可见的方块效应,提出一种基于数学形态学的边缘检测去方块效应的方法.首先通过形态学梯度算子求出两幅原图像的边缘,将边缘融合后的图像作为有方块效应图像的边缘,然后根据形态学梯度逆变换得到结果图像.最后,采用客观性能指标对结果图像进行评价.实验结果表明本文中的方法不仅简单易行,而且图像可以达到较均匀的成像效果;方块效应去除后,图像表现出良好的视觉效果,清晰度和空间频率都有很大提高,且具有较好的保持边缘的性能.     

一种改进的利用空间信息加权的FCM算法

FCM(fuzzy c-means clustering)算法在图像分割中应用较为广泛,但由于其对噪声较敏感,所以只适合于分割噪声含量较低的图像.利用空间信息加权的FCM算法能够有效地抑制噪声却使图像的边缘变得模糊,造成边缘处分割的不准确.本文通过区分图像边缘点和内部点,在构造邻域平均灰度图像时区别对待,并对边缘点根据它与邻域的灰度关系进行补偿.实验结果表明,这种方法不仅能够有效地抑制噪声,并使边缘点的分割更准确,使分割质量明显提高.     

用遗传算法的阈值选取法检测铝合金MIG焊熔池边缘

针对铝合金MIG焊熔池边缘提取问题,建立视觉传感和采集的实验系统,提出基于最大类间方差阀值的遗传算法来提取铝合金MIG焊熔池边缘.介绍系统与算法的结构,同时与基于Sobel算子、Canny算子的熔池边缘提取结果进行对比.结果表明,遗传算法阀值图像分割在熔池图像边缘提取是可行的,通过该算法提取的铝合金MIG焊接熔池边缘清晰,可以有效地克服熔池图像信号中的噪声及阴极雾化区的影响,该方法提供了一种新的焊接熔池边缘实时检测与控制的方法.     

基于双重Sigmoid变换的PCB图像增强算法

 在基于边缘的PCB缺陷检测中提出了一种新的图像变换方法——双重Sigmoid变换,并导出了Sigmoid变换算子。试验表明,采用该变换对PCB图像进行增强能有效地锐化边缘,对边缘附近的噪声滤除能力强,有利于精确定位边缘,对原图像的清晰度及均匀性要求不高。     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

纹理保留的PCA非局部均值改进降噪方法

针对PCA-NLM去噪方法容易丢失图像纹理细节的问题,提出一种基于纹理特征描述的改进PCA非局部均值去噪方法.基于局部结构张量的边缘纹理描述将图像划分为平坦区、边缘区和纹理区,根据边缘纹理特征值自适应地选取PCA维数和搜索区域以改进去噪效果.实验结果表明,该方法对纹理细节丰富的区域能更好地保留了图像纹理细节,降噪效果优于PCA-NLM方法.