基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM 分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

基于直线特征的航拍图像机场跑道自动识别算法

针对航拍图像中机场跑道的区域灰度特征和边界直线特征,提出了一种基于直线特征的机场跑道自动识别算法。首先对航拍图像进行边缘检测;然后在归一化的边缘检测幅度图像中进行直线提取,并对提取的直线进行三次连接;再进行机场跑道边界平行直线对的提取;最后根据区域灰度特征对机场跑道区域进行验证,完成机场跑道的识别和定位。大量实验结果表明,本算法对云层遮挡等具有较强的鲁棒性,并且定位准确,是一种有效的机场跑道识别算法。     

基于小波分析的图像插值技术研究

基于小波分析理论，提出一种医学图像断层间的插值方法。通过对医学图像的小波变换，插值图像边缘对应的高频子图，得到在轮廓上过渡的图像：对小进变换的低频子图，在小窗口邻城内利用灰度直方图统计得到其概率灰废值并寻找最佳插值匹配点。使得插值图像在灰度上得到很好的过渡；通过小波逆变换得到最终的插值图像。通过与以往算法的对比和分析，本算法所获得的插值图像在形状和灰度方面均达到了较高的清晰度，满足断层图像的插值要求，可有效用于医学图像的三维重构。     

基于多小波分布熵的图像检索

为了提高小波直方图的检索性能,提出基于多小波信息分布熵的图像检索算法。对检索图像进行多小波分解,并用滤波器对各个子图进行非线性滤波,计算多小波各子带的能量熵;对各子图的小波能量矩阵进行0/1量化,然后以各子带相同方向子图计算多小波分布熵;针对特征向量进行高斯归一化,利用欧氏距离计算不同图像间的纹理相似度。基于内容的图像检索试验表明,该方法的检索精度比快速小波直方图方法提高了9.7%。     

一种新的图像脆弱水印算法

提出一种基于小波变换和QR分解的图像脆弱水印方法。嵌入水印时，首先对原始图像进行三级小波分解，然后提取第三级低频子带的边缘特征，同时对此边缘特征和第三级垂直高频子带进行QR分解，用边缘特征的一部分分解结果替换垂直高频子带分解结果的相应部位未嵌入水印，最后进行小波逆变换得到嵌入水印的图像。图像认证时，首先对观测图像进行三级小波分解，第三级垂直高频子带与低频子带边缘特征的QR分解结果进行比较，就可以准确认证图像是否经过攻击，并可以精确定位受攻击的部位。实验结果表明此方法的有效性和可行性。     

一种多波段SAR图像伪彩色融合算法

针对多波段SAR图像互补信息的利用问题,提出了一种基于Contourlet变换与IHS变换结合的伪彩色融合算法.利用最佳指数模型选择出信息量最大、相关性最小的三个波段图像,实现RGB到IHS彩色空间的变换;然后用Contourlet变换对Ⅰ分量和另一波段SAR图像进行多尺度分解,分别得到低通近似子带和方向高频子带.对方向高频子带定义一个边缘信息量测因子融合策略进行融合,近似子带用平均方法融合,并进行Contourlet重构得到融合后的Ⅰ分量.结合H、S分量进行IHS到RGB空间的反变换.综合了不同波段图像特征,把人眼难以分辨的灰度转化为可分辨的色彩,保持SAR图像空间分辨率的同时,增强谱分辨率,仿真实验结果证明了该方法是有效的.     

基于矩阵填充的小波图像压缩算法

根据图像小波系数的能量聚集特性,提出了一种基于矩阵填充的小波图像压缩算法。该算法在单层离散小波变换的基础上,分别对图像各高频子带的小波系数进行稀疏采样,然后对少量的采样系数进行熵编码以实现图像压缩。解压缩时,采用奇异值收缩迭代算法完成矩阵填充,从少量的采样系数中恢复出各高频子带,再进行小波反变换重构图像。实验结果表明,该算法实现简单,在编码比特率大于1比特/像素时,具有较好的压缩性能。     

融合小波分析与矩特征的图像识别算法及应用

生物特征识别方法正逐渐成为近年来的研究热点,而人耳图像的识别更是其中一个新兴的研究方向.研究了小波变换模极大值、小波不变矩的原理及特点,提出了基于小波模极大值与改进小波矩不变量的特征提取方法,并将其应用于人耳图像的自动识别.识别过程中先对采集到的人耳图像进行小波模极大值去噪处理与边缘提取,再对处理后的图像求小波矩不变量,将其作为人耳识别特征量.通过这种方法提取的特征量不仅可以解决光照不均、光照变化、噪声干扰的问题,而且还有平移、旋转缩放不变性.将本文得到的特征量使用误差处理方法进行加权并利用BP神经网络方法进行分类,实验结果表明,这些特征量适合于人耳图像的分类,其识别率达到了97%以上.     

基于小波和变分泛函的图像分解

提出了一种小波域图像分解算法,该算法通过在小波域中最小化一个变分泛函把图像分解成u和v两部分,其中u在Besov空间B11(L1)表示图像的几何特征,v在对偶空间B∞-1(L∞)刻画了零均值振荡信号,如纹理和噪声。在求解泛函最小值时,采用一种新的迭代的子空间投影方法,利用该投影方法得到图像在小波域中的分解部分序列,重构该序列的极限即可得到图像的分解部分,同时给出了该迭代方法的收敛性证明。实验结果表明新模型比Daubechies-Teschke模型能更好地分解图像,尤其是低噪声图像。     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

一种SAR图像目标识别方法

提出了一种新的合成孔径雷达 (SAR)图像目标检测和识别方法 ,该方法根据SAR图像统计分布特性 ,结合恒虚警检测算法和小波变换提取感兴趣的SAR图像目标特征 ,检测得到目标 ,采用马氏距离从杂波背景中识别该目标。实际SAR图像测试结果表明了该方法的有效性     

结合虹膜识别的数字图像版权认证系统

提出了将虹膜特征识别与数字水印相结合的数字图像内容版权认证系统.其基本思想是先对虹膜图像进行预处理,直接选取感兴趣区域灰度图像而不是经信息压缩的特征代码作为水印信息;然后在原始图像一维倒谱域嵌入水印图像;最后通过计算频带受限的相位相关(Band-limited Phase-Only Correlation,BLPOC)函数实现虹膜图像认证.实验结果表明该认证算法在保持水印不可感知的同时具有较高的稳健性.     

基于纹理上下文的遥感图像目标识别

基于统计流形理论并结合形状上下文思想,提出了能够描述图像纹理目标的纹理上下文特征,进而实现对遥感图像纹理目标的识别。首先将图像的灰度概率密度函数看作统计流形上的点,用所得到的图像统计流形模型来描述图像的纹理上下文特征;然后使用Fisher信息距离来度量流形上点之间的相似度,并利用匈牙利算法来匹配纹理上下文特征;最后通过计算匹配距离来实现不同图像目标的相似性度量。实验表明,与经典的灰度共生矩阵、局部二值模式和统计流形算法相比,对于具有纹理特征的遥感图像,该方法具有更高的识别率且具有普适性和稳健性。     

高分辨率雷达二维图像的图像处理与特征提取

首先分析了雷达目标散射信号特征。在此基础上 ,根据MUSIC算法得到的雷达图像特点 ,通过平滑、量化、增强等适当的图像处理方式对F - 16、HY - 2 0 0 0两种飞机缩比模型在阶梯变频雷达上所获取的雷达图像进行处理 ,并形成雷达二维灰度图 ;最后 ,采用图像矩阵描述方示进行雷达图像的特征提取     

小波包子带频域矩和遗传算法的图像隐写分析

针对现有典型的通用隐写分析方法提取特征时多数对图像进行正交小波分解中的不足,提出了一种新的利用小波包分解和遗传算法的高效的隐写检测方案.首先对原灰度图像及其预测误差图像运用小波包分解生成多个子带,提取各子带系数的直方图特征函数多阶矩作为特征,将支持向量机的分类效果作为适应度函数值返回,指导遗传算法搜索最优的特征选择方案.针对Outguess、F5、MB1隐密图像与载体图所组成的混合图像库上的仿真实验结果表明:该方法比现有的隐写分析方法,平均检测率提高了约1%-17.8%.     

基于正则变换的雷达目标成像识别

本文提出一种基于正则变换的雷达目标成像识别方法。该方法首先将各个训练目标在不同方位角时的距离剖面像构成综合矩阵,并对之作正则变换建立正则子空间;然后将每类目标各方位的像向该子空间投影形成子像,并以其平均结果作为库目标的特征矢量。对未知目标,以其子像对库目标特征矢量的欧氏距离最小为分类准则,进行了识别模拟实验。     

结合区域光流特征的时序模板行为识别

提出一种结合时序模板(运动历史图像和运动能量图像)的小波矩特征和计算视频区域光流特征的方法来进行人体行为识别.小波矩具有平移、旋转、尺度不变性并且具备小波的多尺度特性,能够很好地描述运动历史图像和运动能量图像的形状特征,对于简单的动作识别效果较好,但是它不能体现出动作的速度信息.使用ucas-Kanade光流法计算视频的区域光流能够描述动作的方向和速度特征,弥补了小波矩缺少动作速度信息的不足.结合两种方法描述动作,基于Weizmann数据库所进行的实验测试结果验证了所提方法的有效性.     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

基于Hough变换头部检测与跟踪的方法研究

动态视频对象的识别与检测是多目标跟踪领域中的一个前沿课题,以固定单目垂直摄像头下的视频图像为前提,首先利用帧间差灰度图像双向投影检测出人体的运动区域,针对每个运动区域内人体头部运动信息的骨架轮廓具有近圆形(圆弧)这一关键特征,提出了一种基于曲线连续特征的Hough多圆检测方法来实现多目标头部定位的算法,较好的解决了多人遮挡和交叠的问题,然后提出了一种基于目标运动连续性的匹配算法对人体进行头部跟踪.测试结果表明该算法达到了较好的效果.     

基于类Haar特征与级联AdaBoost算法的防震锤识别

提出将类Haar特征与级联AdaBoost算法应用于输电线路防震锤的识别,以解决目前仅能针对单一防震锤进行识别的问题。首先,基于积分图计算快速得到图像的扩展类Haar特征,然后利用AdaBoost算法选取关键的具有较强分类特性的特征,产生一系列弱分类器以构成强分类器,最后通过级联的方式将强分类器组成级联AdaBoost分类器进行防震锤的分类识别。以实际的航拍图像作为测试样本进行实验,结果表明,该方法能够在复杂背景中有效地识别出防震锤,为后续的防震锤故障的诊断工作奠定了基础。