一种图象归一化新算法

介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法,先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度图进行边界提取,消除噪声及图象背景的影响,在此基础上,分别计算出原始图象和标准图象的力矩,即可求得大小变化因子,实验结果表明,此算法可获得较好的归一化效果。     

基于动态阈值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取

角膜细胞图象轮廓提取的关键是分隔出细胞与背景,生成二值图象．由于角膜细胞图象的光照不均匀,用单一域值无法兼顾亮区与暗区．提出了一种基于动态域值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取算法．首先对处理图象进行灰度平均和中值滤波平滑处理,消除细胞内部的不均匀性和保持细胞之间的边界;然后用动态域值选择算法分割细胞和背景;最后使用细化算法抽取细胞的轮廓．此算法应用于角膜细胞图象,处理结果证明了算法的有效性．     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性     

植根区域生长法(SRG)中的边界像素及其改进算法

根植区域生长法(Seeded Region Growing)是处理图象分割的一种快捷的半自动算法([1]，R．Adams and L．Bischof，1994)，也是目前处理图象问题的一种公认的有效方法和技术．边界像素对该算法的行为及效果有着微妙的但却是重要的．在应用中我们发现，当分割块处于狭窄连通状态时，这一算法常常是失败的，而失败的结果通常会导致原始图象的细节失真或者过分地依赖种子的选择．针对这一问题，我们对R．Adams和L．Bischof的植根区域生长法进行了改进，给出了一个有效算法，解决了原来算法对狭窄连通分割块失败的问题．     

人脸斜视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同样有效地进行特征点的提取的一些新算法．建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象．最后给出了实验结果     

一种公开数字图象块相关自适应随机水印算法

提出了一种新颖的公开数字图象块相关自适应随机水印算法，该算法以一幅彩色图象作为水印信息使得隐藏的水印信息量大，优于通常把文本、字符作为水印的方法；在水印嵌入时根据原始图象自身的特性，自适应地调节嵌入深度来保证水印的不可见性；分块随机嵌入提高了水印嵌入的顽健性；利用块相关技术使得水印提取过程不需要使用原始图象和其他参数，实现了有真正实用价值的公开水印图象算法．通过实验验证，效果良好。     

基于初级视觉模型的Hough变换的改进算法

Ｈｏｕｇｈ变换是图象分析的重要工具之一，但是Ｈｏｕｇｈ变换的运算量很大，这给实际应用带来很多不便，文章提出了一种基于初级视觉模型的Ｈｏｕｇｈ变换的改进算法，该算法可以大大地降低算量，降此之外，该算法可以直接针对原始图象进行，而不是象普通方法那样针对边级图象进行，因此可以省略图象的预处理，边缘提取等步骤，从而进一步加快处理速度。     

在印鉴识别中的配准方法

提出了在中文印鉴识别中两幅印鉴图象的配准方法．它包括对印鉴图象的预处理，该方法在保留图象边缘的同时对图象进行了平滑处理，利用聚类算法提取标准和待识别印鉴的特征点集，依据最小均方差变换实现两个点模式的匹配．通过实验获得了两幅印鉴图象的高精度配准结果．     

基于归一化和非下采样Contourlet变换的数字水印方案

在研究非采样Contourlet变换和归一化理论的基础上,提出了一种新的数字图像水印算法。先将原始图像经过非下采样Contourlet变换处理,提取出图像的低频区域,然后依据人眼的视觉特性以及嵌入水印前、后系数的相关性,将水印信息嵌入对低频区域进行归一化重要区域中。无须借助于原始图像,就能进行水印提取,实现真正的盲检测。实验结果表明,本文算法对平移变换的抵抗力最强,对旋转和缩放也有很好的抵抗力,而且经过JPEG压缩之后,数字水印也不会失真。      

多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法

边缘检测是图象处理与模式识别的一个重要图象预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel,Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此我们提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图象以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图象边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图象的边缘。     

Evolutionary computation based optimization of image Zernike moments shape feature vector

The image shape feature can be described by the image Zernike moments. In this paper, we points out the problem that the high dimension image Zernike moments shape feature vector can describe more detail of the original image but has too many elements making trouble for the next image analysis phases. Then the low dimension image Zernike moments shape feature vector should be improved and optimized to describe more detail of the original image. So the optimization algorithm based on evolutionary computation is designed and implemented in this paper to solve this problem. The experimental results demonstrate the feasibility of the optimization algorithm. Biography: LIU Maofu (1977–), male, Associate professor, Ph.D., research direction: image mining, natural language processing.     

电视图像目标实时分割与识别算法

研究一种电视图像目标实时分割和识别算法.在二维图像不变矩和相对矩的基础上,进一步组合优化得出4个不变矩,结合复数矩、圆方差和椭圆方差组成目标特征向量,利用k-近邻法实现目标的识别和分类.图像分割采用改进矩不变阈值分割和基于梯度的自适应阈值分割提取目标.仿真实验表明,提取的目标特征量对于平移、缩放和旋转均能保持较好的不变性.用该分割算法分割的图像边缘清晰,分割时间为8 ms,易于硬件实现.     

基于复数矩的商标图像检索方法

提出用图像复数矩与其它特征结合进行商标图像检索的方法,并给出了检索算法。实验结果证明,这是一种较好的方法,基本不会出现漏检索。     

CASVFMM改进算法及其在景物分析中的应用

对图像分割中的CASVFMM算法进行了改进.通过对原有势函数的修正,增加了势函数对像素特征的依赖性,使算法既保持了分割的连续性,又增强了分割收敛的稳定性.由此新算法在对不同类别图像的分割处理中,分割结果与原图像区域对应的一致性有明显增强.另外,对势函数的结构作了一定的修正,加快了算法的收敛速度,增强了算法收敛时分割结果的合理性.通过在MIT标准图像集上的景物分析仿真实验,对比说明了新算法较之CASVFMM算法改进的有效性,为其他图像分析应用提供了一种有效的分割方法.     

一个基于线性变换的数字图像自由拉伸算法

描述了一个基于线性变换的图像自由拉伸算法。此算法在多边形扫描转换算法的基础上,以线性变换的方法,可以将矩形的原始图像拉伸至任意定义的四边形形状,从而使得常用的图像几何变换在此算法中得到了统一。用这个算法可以处理的图像几何变换包括：图像旋转,图像变倍,图像剪切,以及图像翻转,镜像变换等。使用本文所述的算法,结合图像的网格划分技术,可以实现更为复杂的图像几何变换,例如矩形图像向任意曲边四边形的变换,透视变换等。     

关于SVD图像水印算法的分析和改进

分析现有的利用奇异值分解的一些图像水印算法，指出其存在着对原始载体图像和随机选取的图像的误检测率高的问题.通过分析奇异值分解的性质，指出了造成以上问题的原因并构造了一种新的算法.实验表明新算法能够比较好地区别含水印图像和未含水印的原始载体图像，对随机选取的图像的误检测率也大大降低，同时保证了比较高的鲁棒性，有实用价值.     

完备的Zernike矩不变量集的构造及应用

为了解决模式识别应用中传统的不变量特征之间的相关性问题,基于Zernike矩提出一种构造其完备的相似变换不变量集的新方法.首先,根据图像的Zernike矩与径向矩之间的关系,以径向矩为中间桥梁,建立原图像的Zernike矩和旋转缩放后图像的Zernike矩之间的关系,然后由原图像的同阶和低阶Zernike矩线性组合即可...     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

基于不变特征的区域相关技术

研究了如何利用不变特征实现区域相关；给出了具有平移、旋转、比例不变性的两组特征，即不变矩特征和同心圆特征；提出了计算二值图像不变矩的快速算法．通过对复杂背景下的区域相关实验，证实了利用不变特征相关的可行性．     

一种基于三阶亮度校正的平面视频转立体视频快速算法

本文提出了一种新的平面视频转立体视频的快速算法.这种算法能够实时的将平面视频转换成立体视频,并能在三维显示设备上呈现出逼真的立体效果.首先将原始平面视频中的图像按照高斯分布进行立体变换,然后将视频中的图像序列生成加权平均亮度图,并将亮度分为3个等级,分别对这3个等级区域中的图像进行立体校正,最终得到完整的立体视频.我们的方法替代了传统方法中,生成深度图像的步骤,从而大大的提升了运算的速度,能够在原始平面视频的实时播放过程中,直接输出带有立体效果的画面.