基于双通道PCNN的NSST域红外与可见光图像融合

针对传统红外与可见光图像融合中存在的一些不足,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)和双通道脉冲耦合神经网络模型(2APCNN)的红外与可见光图像融合算法.该算法首先对红外图像进行预处理,提高源图像的对比度,再对红外与可见光图像进行NSST分解得到低频和高频子带系数;然后对分解后的低频子带系数进行二维小波分解再次得到相应的低频和高频子带,低频部分采用一种基于显著图的融合策略,高频部分采用绝对值取大的原则,之后再对低频和高频采用小波逆变换得到NSST重构所需的低频部分;接着对NSST分解后的高频子带采用双通道PCNN进行处理;最后对处理过的低频和高频子带进行NSST逆变换得到最终的融合图像.几组图像的实验结果对比显示,该算法相比其他算法在客观评价指标和视觉效果上均取得了一定的改进.     

基于NSST变换的超声图像降噪算法

针对超声图像降噪算法在降噪的同时无法很好地保留图像的细节信息问题,提出了一种改进的基于非下采样剪切波变换(NSST)的超声图像降噪算法.首先通过对数变换将乘性噪声转换成加性噪声,然后使用NSST变换对噪声图像进行多尺度分解得到高频子带和低频子带,低频子带使用同态滤波增强细节信息,高频子带采用改进的阈值处理函数降低噪声,...     

NSST域三维块匹配的SAR图像相干斑抑制算法

为了降低合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中相干斑噪声对后续应用的影响,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST)域三维块匹配的相干斑抑制算法。该方法能够充分利用图像的自相似性和稀疏性,在抑制相干斑的同时保留图像的细节。为了较少计算量并增强相似块匹配的鲁棒性,使用灰度理论(grey theory,GT)进行相似性度量得到相似块组; 为了获得更多方向的细节信息,将相似块组变换到NSST域实现多尺度多方向的分解并对系数进行收缩滤除相干斑噪声; 将NSST系数反变换并利用相似性作为权重得到相干斑抑制后的SAR图像。通过在真实SAR图像上进行测试实验,进一步验证了相似块匹配方法及相干斑抑制算法的有效性,有利于SAR图像的后续应用。     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

基于Curvelet-DWT-SVD的零水印算法

针对传统零水印算法在不同强度攻击下的鲁棒性和稳定性差等问题,利用Curvelet变换和奇异值分解的稳定、高效和近乎最优的表示性能,提出一种基于Curvelet-DWT-SVD的零水印算法。首先,将载体图像分成互不重叠的子块;其次,每一子块进行Arnold置乱和Curvelet变换得到各个子块的粗尺度层Curvelet系数;然后,将Curvelet系数进行小波变换得到细尺度的小波系数,并将其分块处理;同时对各个子块进行奇异值分解,并根据各个子块的最大奇异值构造特征矩阵;最后,将预处理后的版权水印与特征矩阵进行异或操作生成零水印。实验结果表明,该算法对于噪声攻击、压缩攻击、滤波攻击和剪切攻击等具有很好的鲁棒性,是一种可靠、鲁棒性强的零水印算法。     

基于相似性验证与子块排序的NSST域SAR图像去噪

为了改进传统的非局部变换域合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像去噪算法不考虑子块关系的缺点,结合相似性验证与子块排序提出一种新的非下采样剪切波（non-subsampled shearlet transform,NSST）域SAR图像去噪算法.构造NSST域SAR图像相似块之间距离的密度分布;利用子块之间的相似性,去除相似性较低的子块;结合子块排序和最优一维滤波对SAR图像进行去噪.实验结果表明,与其他经典去噪算法相比,等效视数平均提升6.92,边缘保持指数更接近1,无参考质量评价指数平均降低2.51,能更好地保持图像边缘和纹理信息,改善图像的视觉效果.      

NSST域内基于压缩感知和PCNN的遥感图像融合

针对NSCT融合算法运算数据量大、计算复杂度较高、实时性较低的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(nonsubsampled shearlet transform,NSST)和压缩感知(compressed sensing,CS)的遥感图像融合方法。首先,对待融合图像进行NSST变换,分解后得到的低频子带系数采用区域能量的融合规则;分解后的高频子带系数具有较高稀疏性。通过CS进行压缩后采用PCNN的融合规则,最后对重构系数进行NSST逆变换。实验结果表明,与传统经典算法相比,新方法不仅有效提高了图像融合效果,而且加快了算法的运行速度,满足融合系统实时性的要求。     

基于NSST变换域WNNM和KAD算法的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达图像(synthetic aperture radar,SAR)斑点噪声影响的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换域(non-subsample shearlet transform,NSST)加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization,WNNM)和核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD)的SAR图像去噪方法.首先预估计SAR图像的全局噪声方差,其次对SAR图像进行对数变换,将图像的相干斑乘性噪声转化为加性噪声,然后对SAR图像进行NSST变换分解,将图像分为低频分量和多个高频分量.对分解后的低频分量和高频分量分别用WNNM算法和KAD进行去噪处理,最后用处理后的结果进行NSST重构得到去噪图像.给出了该算法的详细实现过程,并把它与之前的WNNM算法和非下采样shearlet变换算法进行了比较.实验结果表明,峰值信噪比相较于WNNM算法提高了约0.3 d B,而且更好地保存了图像的局部结构,并实现了良好的主观视觉效果.     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.     

基于NSCT和矩阵F-范数的图像检索方法

介绍一种基于非下采样轮廓波Nonsubsampled Contourlet(NSCT)和矩阵F-范数的图像检索(CBIR)技术。首先对图像进行NSCT变换,然后将变换结果用矩阵F-范数构建特征向量,设计了两个特征向量相似度度量,最后给出加权相似度实现了图像检索。实验结果表明,该技术具有很好的检索率。     

基于DCT变换的数字水印技术及其性能测试

已有的数字水印方法为了嵌入水印信息，都对原图像数据采用了各种方法或多或少地进行了修改，这样做使其鲁棒性和安全性受到限制。本文利用了DCT系数提取图像的特征来构造水印，实验证明这种方法构造的零水印具有很好的性能。     

求解循环三对角方程组的追赶法

利用LU分解的思想,首先将循环三对角方程组的系数矩阵A分解成3个矩阵的乘积LUD,其中L是下三角矩阵,U是单位上三角矩阵,D是拟对角矩阵(每行只有两个非零元素,前n-1行非零元位于主对角线和最后一列上,第n行非零位于第1列和最后一列上);然后,运用追赶法的思想依次用前代法("追")解出Lu=d的解,回代法("赶")解出Uv=u的解;再利用Dx=v的第一行和最后一行求出未知量Xn,进而回代求解出所有未知量.该方法虽然将系数矩阵分解成3个矩阵的乘积,但计算过程并不复杂,总的算数运算量只有O(14n).小于传统算法的计算量(O(17n)).文章对数值计算的稳定性进行了分析.当矩阵A对角占优且2|ai|≤|bi|时,算法是数值稳定的.数值试验结果与理论分析相吻合.     

基于B样条梯度的融合图像算法

图像融合在目标识别、计算机视觉、医学、遥感图像处理等领域应用广泛.利用B样条梯度融合图像算法来解决图像融合,将融合的图像分成3×3子块,计算每个子块的B样条梯度.把待融合图像对应的子块梯度模值累加求和,计算每个子块梯度模值的权值并与每个子块相乘并求和,得到融合后的图像子块.模拟实验结果表明该方法是有效的,优于传统的主分量分析、小波变换和Laplacian金字塔等方法.     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

基于zernike矩图像区域复制篡改认证

分析了区域复制篡改图像的特征,提出了运用zernike 矩的不变性对自然图像区域复制篡改进行认证.对于尺寸较大的篡改图像运用小波变换得到低频子图像,把低频子图像分割为一系列图像子块,对子块序列图像分别进行zernike矩分析并判断图像区域是否复制篡改.将各个相邻复制篡改的子块进行区域合并.实验结果表明,本文的篡改认证方法既克服了噪声对认证的影响又解决了几何变换对认证的影响.     

动态稀疏表示方法在非接触式指纹图像识别中的应用

传统指纹图像识别方法无法解决数据量大、样本维数高、样本数据呈非线性等问题。为此,将动态稀疏表示方法应用于非接触式指纹图像识别中。通过低秩矩阵恢复解决采集样本中出现的颜色偏差、局部遮挡以及内容缺失等问题。通过局部区域划分法把待识别图像分成若干子图像块,完成维数转换。引入可衡量待识别样本与训练样本间局部结构关系的准则和联合动态活跃集合对目标函数进行改进,建立动态稀疏表示模型。对各子图像的稀疏表示系数进行求解,依据稀疏表示系数求出所有非接触式指纹子图像的重构误差,融合全部误差,将误差最小的类别赋予待识别指纹图像,实现非接触式指纹图像识别。实验结果表明,所提方法实用性强,与其他方法相比识别可靠性更高。     

用改进的界限法求解大型稀疏线性方程组

在求解大型稀疏线性方程组中,基于索引信息界限思想,本文提出一个新的数据结构,以非零元同等数量索引信息压缩存储稀疏系数矩阵。除每行第一个非零元存入一个界限信息外,其他非零元均只存入相应列标。矩阵的压缩还原过程仅需执行O(n)次加减运算.消元过程还运用存储复盖技术,从而进一步大幅度降低存储量,提高运算速度。该法已编制标准过程并以实例上机通过。     

基于PCA算法的HTML网页篡改检测定位系统

提出了一种网页篡改检测定位的方法,该方法首次实现对目标HTML网页被篡改位置的定位。此方法将原始HTML网页源代码的每一列和每一行分别进行PCA数字水印和ULC嵌入处理,通过对网页源代码行与列的计算结果和抽取出的认证信息进行比较,实现对目标HTML网页篡改范围的定位。实验结果表明,该方法能检测网页篡改并较好地定位出篡改范围。     

应用水印旋转角度加密的双水印算法

提出一种基于水印旋转角度加密的新型双水印算法.该算法首先分块载体图像,选取预定大小的载体图像子图像作为嵌入可见水印的载体.其次,使用图像旋转算法对待嵌入的可见水印进行微角度旋转处理,用该旋转角度作为其中一个密钥,以此作为验证该可见水印是否为水印信息的手段之一.最后,在除了用于嵌入可见水印的载体图像的其他子块中使用模糊归类的方法,嵌入不可见的鲁棒水印.实验结果证明:该算法嵌入双水印后图像没有明显的降质,合法去除可见水印之后,载体图像也不会出现明显的降质;被恶意篡改之后的可见水印恢复能力强,而鲁棒性水印抵抗JPEG压缩、剪切、高斯噪声、滤波、缩放等常见的信号处理攻击和几何攻击性能良好.