一种基于InSAR技术的火山地形测量方法

由于断层、断裂等地貌特征,使利用InSAR技术获得的火山地形包裹相位图中易出现条纹密集、混叠等现象,为图像处理带来很大困难,很难准确恢复出火山真实地形的相位信息.为此,采用基于四向梯度自适应结合均值滤波的横向剪切四向加权最小二乘相位解缠图像处理方法,提出基于四向梯度的自适应滤波,利用一阶差分法判断图像边缘位置信息,有效去除噪声的同时提高边缘保持能力,解决边界模糊问题,结合均值滤波,更好地保留细节信息,提高图像清晰度.再采用横向剪切四向加权最小二乘算法进行相位解包裹,基于干涉图计算相位梯度值,利用离散余弦变换求解泊松方程获取真实相位.经仿真模拟实验验证,该算法运行时间短,解缠精度高,可准确地获取火山真实地形的相位信息.     

用Normalized Cut法自动提取乳腺超声图像中的肿瘤边缘

提出一种带权重邻域灰度信息的normalized cut(Ncut)方法,该方法能够全自动提取乳腺超声图像的肿瘤边缘.通过Ncut分块乳腺超声图像中的各块灰度及空间分布特征来识别待检测肿瘤的轮廓.对于少数分割不精确的结果,可用结合局部能量项的动态轮廓模型对所提取的初始边缘进行修正,使其更接近真实目标轮廓.对包含112幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行边缘提取,结果表明:该方法无需人工干预,能够准确有效地实现肿瘤分割,且计算量小,有望提高计算机辅助诊断的自动化程度.     

基于CFA插值特性不一致的图像真伪鉴别

单传感器数码相机一般通过颜色滤波阵列(color filter array, CFA)插值得到彩色图像.利用CFA插值特性检测图像篡改,根据插值图像与理想全色图像的频谱差异分块提取频谱变化和色度失真特征以反映CFA插值特性,计算重插值前后的插值特性变化作为取证特征;使用支持向量机(support vector machine, SVM)分类并根据相邻块间取证特征的不一致来鉴别图像真伪.实验结果表明:该方法可以有效辨别篡改图像,且对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

月面灰度图像中的陨石坑检测

提出了一种从灰度图像中自主检测陨石坑的方法. 通过Census变换对原始图像块进行转换,用获得的图像灰度直方图作为特征向量. 利用主分量分析对特征空间进行压缩,消除直方图冗余,并利用支持向量机构建模式分类器. 最后对连续缩放陨石坑候选区域不同尺寸的陨石坑区域进行检测. 相关实验表明,该方法可有效检测出尺寸大于20×20 的陨石坑区域.     

SAR图像的自适应边缘保持去噪滤波

针对目前SAR图像斑点噪声滤波算法在噪声去除和边缘保持方面同时性上的不足,该文基于SAR图像噪声识别和边缘检测,提出适用于同质区域和边缘区域的自适应SAR图像去噪滤波方法. 该方法根据SAR图像斑点噪声、边缘位置、边缘方向信息,动态改变滤波器模板的尺寸和形状,实现SAR图像斑点噪声去除,同时保持图像边缘和纹理信息与细微结构. 以2010年8月15日北极地区RADARSAT-2 SAR HH图像为例,将本文的方法与典型空域滤波法进行对比分析,定量分析结果表明所提方法的可行有效.     

基于稀疏表示的遥感图像超分辨重建

为了获取高质量的超分辨遥感图像,提出了一种改进特征提取算子的稀疏表示遥感图像超分辨率重建方法。该算法通过设置模板,对一阶和二阶梯度滤波算子进行改进,在有效提取低分辨率图像边缘特征的同时,减少噪声干扰。利用遥感图像库训练得到高、低分辨率图像块字典,再应用低分辨率图像块及其字典求出稀疏表示系数。高、低分辨率图像块具有相同的稀疏表示系数,可根据已求的稀疏表示系数得出超分辨重建图像。实验结果表明,改进算法的超分辨重建效果的客观评价指标,比以往稀疏表示超分辨方法有很大提高,峰值信噪比提高近0.24 dB,均方根误差降低近0.15。     

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.     

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.     

离散轮廓点集法提取超声图像前列腺边缘

提出一种基于离散轮廓点集的超声图像前列腺边缘提取方法,将经直肠超声图像中的腺体准确分割出来. 该方法根据前列腺的轮廓特征对候选轮廓点进行多级筛选,再除去由于各种干扰产生的非边缘点,得到位于实际边缘的离散轮廓点集,由此确定粗糙的腺体边缘. 随后利用一种快速水平集的曲线演化方法对初始边缘进行小 范围调整,使其更接近实际的腺体轮廓. 对临床应用中的经直肠超声图像进行边缘提取实验,结果表明该方法能克服腺体外部和内部区域灰度不均一以及边缘模糊等问题,提取的前列腺边缘位置准确,轮廓完整.     

基于保边滤波的人脸美颜技术分析

随着科学技术的发展,相机和手机的拍照功能不断提高,拍摄的人像均为高清晰度的,但人脸部的斑、痘、皱纹等瑕疵同时会被清楚地记录下来。针对这一课题,本文提出了保边滤波的人脸美颜算法。首先分析了人脸美颜的原理,然后研究了保边滤波的两种方法,最后通过试验进行对比分析,得出清晰的美颜图像。经MATLAB2014a试验,该方法可以有效清除图像瑕疵噪点,明确图像的边缘化特征,基本可以实现对面部图像的美颜处理。     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

基于DCT域纹理特征的多聚焦图像融合

现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.     

基于块分类的密文域多重嵌入可逆信息隐藏算法

针对现有密文域可逆信息隐藏方法中图像块利用不充分,使得嵌入秘密信息量不高的问题,提出了一种基于块分类的多重嵌入可逆信息隐藏算法。首先将原始图像用流密码加密,加密图像被分成若干个不重叠的块。然后,用最高有效位（most significant bit, MSB）自适应预测算法对块内的第1个像素和其他像素进行预测,将每一个块标记为可用块或非可用块。进一步对可用块进行重构嵌入,同时用中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测算法对非可用块进行二次嵌入,最终实现秘密信息的嵌入。当接收方接收到含密图像时,通过嵌入密钥实现秘密信息的正确提取,同时利用加密密钥恢复原始图像。实验证明,该文提出的方法在相同图像恢复质量的情况下能够显著提升秘密信息的嵌入量,在嵌入容量和图像恢复质量上均优于已有的方法。     

参数化二叉树编码实现加密图像可逆数据隐藏

为了提高数据嵌入容量，提出了一种基于参数化二叉树编码的加密图像可逆数据隐藏新方法。该方法的系统由图像所有者、数据嵌入者和授权接收者三方组成，其中，图像所有者采用特殊的图像块随机调制和置乱对原始图像加密并上传；由于加密操作很好地保留了图像块的像素相关性，数据嵌入者可在加密域充分利用图像块相关性，通过自适应选择参考像素来预测同一图像块的其余像素得到预测差值，再使用参数化二叉树编码进行无损压缩生成嵌入空间，实现大容量数据嵌入；授权接收者可正确提取嵌入数据或无失真恢复原图像。仿真实验结果表明：所提方法提高了嵌入容量，且可用于医学、云服务、军事等众多领域。     

结合保角变换和Zernike矩的稳健图像Hash

提出一种用于图像认证和篡改检测的稳健图像Hash方法. 根据密钥对图像进行伪随机分块,将图像块规格化为大小相等的正方形并进行保角变换,使各图像块映射为单位圆. 对各圆形图像区域计算修正的Zernike矩,连接所有Zernike矩的幅度和相位,基于密钥置乱得到所要求的图像Hash. 与直接对正方形内切圆计算Zernike矩 的方法相比,保角变换使图像块四角纳入Hash所表征的图像内容,因而有效改进了篡改检测性能. 图像分块使Hash具备篡改定位的能力. 实验表明该方法具有很低的碰撞概率和良好的感知稳健性,与其他方法相比,碰撞率和检错率较低.     

基于多码本矢量量化的图像篡改恢复

提出一种用于数字图像篡改检测与内容恢复的自嵌入脆弱图像水印算法.对原始图像每个不重叠分块进行基于边缘复杂度的内容分析,选择不同大小的矢量量化码本进行分块压缩,可获得相应的标识符和表示图像分块主要内容的索引值以构成压缩码.将其复制多份后作为参考比特,通过密钥嵌入至其他多个分块中.用于篡改定位的认证比特则被嵌入每个分块本身.由于在多码本矢量量化协同下生成的参考比特具有较高的内容表示效率,该算法在篡改率相同的条件下可取得更理想的内容恢复性能,这一结论得到了实验结果的验证.     

嵌套网络模型下的相似图像检索方法

对深度学习领域的稠密卷积网络（dense convolutional network,DenseNet）进行改进,提出了一种嵌套网络模型下的相似图像检索方法。该方法主要通过嵌入压缩和激励网络（squeeze-and-excitation network,SENet）,调整原DenseNet网络结构,优化特征提取模块,从而提高图像检索的准确率。在整个深度学习的过程中,给图像特征通道设置合理的权值,抑制图像中的无效特征,能够进一步提高图像的检索速度。实验结果表明,所提算法能够加强图像有效特征的传递,无论从精度和速度方面均可得到较好的图像检索结果。     

一种基于DCT与DWT的自适应图像水印算法

提出了一种基于DWT和DCT的自适应图像水印算法．该算法以DWT和DCT变换为基础,自适应选择水印嵌入位置,并且根据HVS亮度掩蔽模型对水印嵌入强度自适应调节．实验证明,本文算法对JPEG压缩、噪声等常规信号处理操作都具有相当好的鲁棒性．     

基于块重构的加密域可逆信息隐藏

提出了一种基于块重构的加密域可逆信息隐藏方法。首先使用一种特定的加密方法对原始图像块进行加密,其中包括置乱和块重构,该方法能够有效地将冗余从最高有效位转移到最低有效位;其次将位平面划分为不重叠的均匀块和非均匀块,通过标签图对这两种类型的图像块进行区分及记录;最后在可嵌入信息的均匀块中嵌入相关辅助数据,并将秘密信息嵌入到剩余的可用块中。基于加密密钥和数据隐藏密钥的可用性,接收端能够可分离地实现准确提取所嵌入的数据以及无损地恢复原始图像。实验结果表明,该方法在一定程度上提高了信息嵌入量和直接解密图像的解密质量。