基于原始传感器模式噪声的CT图像来源检测算法

为了实现无先验信息情况下的CT图像来源检测,提出了一种基于CT扫描仪原始传感器模式噪声的来源检测算法.首先,采用由5种不同滤波器构建出的滤波器组,从CT图像中获取5种不同类型的传感器模式噪声;然后,对每一种噪声分别进行CT三维重建反变换,得到原始传感器模式噪声;最后,根据原始传感器模式噪声的统计特征向量,并结合支持向量机分类器进行分类,从而实现来源检测.实验结果表明,针对4个厂家的15种不同型号CT扫描仪,采用所提算法获得了较基于模式噪声的来源检测算法更高的识别精度,其平均分类精度可达94.12%.     

一种基于熵优化的区域生长图像分割方法

提出了一种基于熵优化的结合区域生长的图像分割算法，它利用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，然后再沿着图像中每个类的边缘试探性地调整分割，以熵的大小作为优化分割的指标逐步优化图像的分割．实验结果证明了该算法的有效性，而且比其他一些常用的灰度图像分割算法更准确．     

基于Alpha稳定分布模型的彩色图像边缘检测新算法

 在彩色图像的边缘检测中,如何去掉噪声的干扰及怎样更精确的检测出边缘是图像处理中一个非常重要的问题。本文提出了一种去除脉冲噪声干扰的彩色图像的边缘检测算法。首先,提出一种基于Alpha稳定分布模型的图像去噪算法。其次,利用改进的各向同性边缘检测器和快速熵阈值技术自动确定图像边界,并考虑了像素与其邻域像素的颜色距离进一步精确定位图像的边缘。实验证明,该算法能够克服脉冲噪声的影响,较精确的检测出彩色图像的边缘。     

一种基于模式噪声的视频抠像检测算法

蓝屏抠像技术是一种常用的视频篡改手段,为实现对其有效检测,本文提出一种基于模式噪声的数字视频抠像检测算法.算法基于成像传感器的像素不均匀性,采用了小波滤波器提取视频帧中相对稳定的残留噪声,并利用对多帧残留噪声取平均值的办法,获取视频的模式噪声.通过分析抠像视频与正常视频的模式噪声的频谱差异,实现对抠像视频的检测.实验结果表明,该算法的可行性和有效性.     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。     

基于局部区域模式噪声的数字图像源辨识算法

数码相机的传感器模式噪声可以作为相机指纹实现数字图像源辨识。针对模式噪声的提取效果对图像内容有较大的依赖性,文章发现亮度高纹理简单的区域模式噪声质量较高。因此,首先根据图像的纹理和亮度设计一个评估函数,用该函数对测试图像每个块进行评估,选择出亮度高纹理简单的区域;最后利用选择区域的模式噪声,使用相关性检测器实现数字图像源辨识。实验证明了基于局部区域模式噪声的数字图像源辨识算法的有效性和优越性。     

基于改进PCNN模型的对称中值滤波方法

为滤除灰度图像中椒盐噪声同时保留图像细节,提出了一种椒盐噪声滤波算法.首先利用改进PCNN模型执行一次点火操作从而定位灰度图像中噪声像素点位置,然后利用提出的对称检测中值滤波算法对已定位的噪声点进行滤波而其他位置像素信息保持不变.实验仿真表明,新提出的方法对噪声密度低于60%的椒盐噪声图像较已有的滤波算法有更优异的滤波性能.该算法能有效滤除噪声而且对图像的边缘细节保留完整,实验结果证明了算法的有效性.     

融合FLBP和Gabor小波的图像轮廓提取算法

为了解决现有图像边缘提取算法对于局部区域特征提取效果不佳不清晰的问题,提出一种模糊局部二值模式Gabor边缘检测算法(fuzzy local binary-Gabor).该方法首先利用Gabor小波对图像进行第一次处理,降低图像中由于光照变化和噪声对图像产生的影响,再用模糊局部二值算法(模糊数学与局部二值法的结合)将处理过的特征图片进行第二次处理得到相应的轮廓提取特征图.结果证明,该算法确实对目标区域有较好的检测率,得出该算法对于图片轮廓的提取确实有很好的效果.     

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

一种改进的基于子带谱熵的语音激活检测方法

语音信号的激活检测(voice activity detection,VAD)是变速率语音编码的关键技术,用来检测通信时是否有语音片存在。在有噪环境下对语音信号的激活检测是非常重要而困难的。对传统子带谱熵算法进行了改进,提出了一种能够用于语音激活检测的新算法。该算法利用语音谱熵和噪声谱熵分布的不同,将信号的数字特征(方差、均值等)与传统子带谱熵相结合,用于区分语音段和非语音段。计算机仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,改进后的子带谱熵算法能很好地区分说话人的语音段和非语音段,在某种程度上解决了传统语音激活检测算法结构复杂、参数难调、易受噪声影响等问题。     

数码照片的噪点与降噪方法

数码相机拍摄的照片，都不可避免地存在着噪点．噪点严重时破坏色彩和影调，造成照片像质下降，美感受损．通过对数码相机中噪点产生的原因：感光度设置，影像传感器的尺寸等的分析，用可行的方法控制噪点，再加后期用软件，如Photoshop，Neat Image等进行降噪处理，可使数码照片更具表现力．     

基于图像修复技术的抗核辐射图像恢复方法

强辐射环境下数码成像设备由于受到高能粒子射线的影响,采集的视频或图像信噪比非常低,严重影响了其在辐射环境下的应用.为了去除视频或图像中的噪声,减少辐射粒子对成像设备的影响,提出了一种基于修复技术的新型强辐射图像去噪技术.首先在分析强辐射环境下成像设备受干扰的机理基础上检测图像的强干扰噪声;然后将图像噪声区域看成待修复区域,利用图像修复技术进行噪声消除;最后利用基于非下采样轮廓波变换的去噪方法对修复后的图像进行后处理.实验结果及分析表明提出的方法算法效率高、降噪效果显著,能够很好地去除强度大、分布密集的噪声,有效提高了数码成像设备在强辐射环境下的工作性能.     

基于改进的HDCS的图像去噪方法

针对数字图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出了一种基于改进的各向异性的混合扩散模型。传统的基于边缘增强和相干增强的模型,虽然能够有效地去除噪声;但也会存在减弱相干结构和背景的对比度等问题,同时在保持图像细节纹理方面可能会出现失真。通过在扩散方程中引入一个源项;并充分考虑它对模型中各项产生的影响,使得改进后的模型既能有效去除噪声,也能有效地保持相干结构和背景的对比度;同时在模型中引入一个偏微分方程用以获取保真项,使得图像的细节保护效果更明显。实验结果表明,该方法能达到较理想的去噪和恢复图像纹理信息的结果,而且明显改善了图像的视觉效果。     

基于复Hadamard变换的盲数字水印算法

提出一种基于复Hadamard变换的盲数字图像水印算法．复Hadamard变换系数具有重要的半谱特性，利用复Hadamard变换这一独特性质嵌入一幅二值水印图案．为了增加水印的稳健性，采用（7，4）汉明编码将水印的校验图也嵌入到复Hadamard变换域中．特别是，水印图案的提取不需要原始图像．实验结果表明：这种方法对迭加噪声、JPEG压缩、滤波、剪切、图像增强、马赛克等常见攻击具有很好的稳健性。     

基于模式噪声的数字视频篡改取证

为了实现视频信号的真实性鉴别,提出一种基于模式噪声的数字视频篡改检测算法.由于成像传感器的非理想性,每一种数码摄像机都会输出一种相对稳定的残留噪声,通过维纳小波滤波器从视频的每一帧中提取这一噪声,将一段视频中的每帧噪声取平均值,从而建立模式噪声.当一段视频遭受篡改处理时,通过比较待鉴别帧的噪声与模式噪声之间的相关性,利用实验经验阈值判断,定位篡改区域.实验结果证明该方法能够对视频篡改进行有效的检测.     

基于小波变换的数字监控图像的噪声滤波方法

小波分析因具有多分辨率分析能力和时频局部化能力，在处理数字图像时占有很大优势.用小波变换技术的设计一种简单的实用性强的数字监控图像噪声滤波方法，在数字图像处理应用时效果理想.     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

基于改进遗传算法的FISH基因模糊自适应提取

为了快速准确地提取荧光原位杂交（FISH）图像中的荧光染色基因,提高临床医学上诊断病变的效率,针对FISH图像固有的模糊特征,提出了一种基于改进遗传算法的多维多阈值模糊自适应提取算法.首先根据灰度直方图的分布特性,提出相应的自适应窗宽选取算法,确定阈值搜索的范围;然后通过设计的模糊隶属度函数,将图像分割成若干不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助优化后的自适应遗传算法,寻找确保基因目标最大信息量的分割阈值.将分割结果与其他几种常用分割算法进行比较,并采用分类概率的数学测量方法定量分析,结果表明：在标准噪声干扰下,该算法的错误划分概率仅为0.042 1,可以更加准确和高效地对荧光基因进行提取.