一种基于四元数小波变换的图像融合方法*

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。     

一种小波加权局部对比度的医学图像融合方法

针对利用小波变换进行医学图像融合存在的问题,提出一种基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法,该方法在低频子带采用区域标准方差的融合规则.由于人类视觉系统对局部对比度比较敏感,高频子带根据小波变换的方向特性采用加权局部对比度的融合规则,结合人眼视觉特性给出了加权局部对比度的系数选择方案,该规则更加符合生理视觉的特性.实验结果表明:该方法与传统融合方法相比,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法.该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算.该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量.实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高.     

基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法

随着图像编辑软件的普及与完善,使得人们通过Copy-move操作便可伪造图像,而现有的Copy-move盲取证算法很难提取到彩色图像的一致性特征,且结果依赖于手动调节参数,难以定位到准确的篡改区域.为此,利用四元数卷积网络提取彩色图像空间一致性信息和双树复数小波提取图像局部信息的优势,提出了一种基于双树复数小波四元数卷积网络的Copy-move盲取证算法.首先,将图像表示为四元数并输入到四元数卷积网络中,提取彩色图像的颜色一致性特征,并将双树复数小波变换的高频子带与卷积网络的特征图联合学习图像的局部特征.其次,计算特征向量之间的相似性分数.然后,利用卷积网络提取较高分数的特征,定位相似区域,在一定程度上解决了匹配时手动调节参数的问题;并构建了一个仅定位粘贴区域的辅助分支来区分相似区域.最后,融合了相似和粘贴区域得到能够区分复制和粘贴位置的结果.在CoMoFoD和CASIA CMFD数据集上的主客观实验表明,该算法提升了Copy-move盲取证的定位性能.     

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.     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

基于频域变换与几何失真校正的图像水印算法

为改善水印系统的稳健性,提出了基于多元频域变换的彩色图像水印方案.首先,引入仿射映射来混淆水印数据;再确定载体的最大中心区域,利用四元离散Fourier变换对其处理,获取1个实部系数矩阵与3个虚部系数矩阵;考虑彩色载体的亮度、纹理与边缘掩码,计算数据融入因子;并以此建立同步水印隐藏方法,把加密数据植入实部系数矩阵的低频系数中,形成水印目标;基于不同的内容变换,形成训练数据;并基于机制,对其完成二级分解,利用分布函数来拟合6个系数的经验直方图,最终将其形状与尺度参数视为水印系统的稳健特征矢量.借助这些稳健特征来训练支持向量机,从而得到变换参数值,以校正受攻击的水印图像;最后,计算校正水印图像的最大中心区域,联合四元离散Fourier变换,设计水印提取方法,准确复原二值水印.测试数据表明:与当前图像水印技术相比,面对几何变换攻击,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,其输出的水印图像对应的差分图较为理想,复原水印失真度最小.     

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.     

基于离散余弦变换与最优嵌入强度预测的鲁棒图像水印算法

为了解决当前图像水印方案难以兼顾系统的抗几何攻击能力与视觉隐秘性的问题,提出了基于离散余弦变换与最优嵌入强度预测的鲁棒图像水印算法.把宿主目标划分为若干个8×8的非重叠子块;引入离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)处理每个子块,输出相应的低频与高频子带;从低频子带中选择一个系数作为参考系数,借助JPEG量化表,选择与参考系数相接近的4个不同系数;从选择的系数中确定出一个与参考系数最为接近的系数,存储其位置,视为密钥,并找出幅度值最大的系数;利用不同攻击类型的鲁棒性来构建人工蜂群算法的适应度函数,通过训练样本来获取最优嵌入强度值;借助水印融合原则,把密钥信息植入到参考系数与幅度值最大的系数中,得到水印结果;最后,根据其存储位置,提出水印复原方案,完成水印数据的检测.测试数据显示:与已有的水印方案相比,所提技术具有更好的水印效果,在多种几何攻击下,均具备更优的视觉隐秘性与鲁棒性.     

基于超复数傅里叶变换的彩色图像水印算法

提出了一种基于四元数傅里叶变换(QFFT)和改进的量化索引调制(QIM)算法的彩色图像数字水印嵌入算法,对载体图像进行QFFT变换,对水印图像进行压缩及量化编码,从而嵌入到经过QFFT变换的载体图像的分量中,实现了水印的嵌入以及盲提取. 实验结果表明,基于带失真补偿的QIM算法的水印算法对比传统QIM,实现了不可见性和鲁棒性的较好折衷,对高斯、椒盐噪声、JPEG压缩、遮挡、滤波以及图像增强攻击有更好的鲁棒性.      

一种基于矢量量化彩色图像的水印方法

给出了一种基于彩色图像矢量量化压缩域的码字索引上的水印嵌入算法.在对彩色图像进行矢量量化时,采用一套训练好的共享码本分别对彩色图像分离出的红、绿、蓝三色分量所对应的单色图像进行矢量量化编码,并同时在每n个彩色图像块中最多修改其中一个图像块的某一影响最小的单色图形块所对应索引的奇偶性,嵌入log2(n 1)比特的水印信息.该方法已在微型计算机上进行了实验,结果表明,图像水印的嵌入引起的失真较小,并且水印具有一定的鲁棒性.     

Lexicographic Image Hash Based on Space and Frequency Features

A lexicographic image hash method based on space and frequency features was proposed.At first,the image database was constructed,and then color and texture features were extracted from the image blocks including information for every image in the database,which formed feature vectors.The feature vectors were clustered to form dictionary.In hash generation,the image was preprocessed and divided into blocks firstly.Then color and texture features vectors were extracted from the blocks.These feature vectors were used to search the dictionary,and the nearest word in dictionary for each block was used to form the space features.At the same time,frequency feature was extracted from each block.The space and frequency features were connected to form the intermediate hash.Lastly,the final hash sequence was obtained by pseudo-randomly permuting the intermediate hash.Experiments show that the method has a very low probability of collision and a good perception of robustness.Compared with other methods,this method has a low collision rate.     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

大规模虚拟地形的图像径向权混合生成算法

结合图像处理技术和径向权混合方法,提出一种基于图像集的大规模虚拟地形自动生成算法.该算法首先由多幅图像色彩数据生成标准化地形拼接块模型,并通过滤波处理消除地形块内部的跳变现象;借助定义在地形块上的有限支撑径向权函数,对毗邻地形块的子块进行加权混合处理,实现了地形块的无缝拼接平滑过渡.该算法支持相关参数的交互式调整,使用户能够对地形的形状和平滑程度等进行有效控制.实验结果表明:该算法可以自动、快速、高效地生成满足不同形状和规模要求的虚拟地形模型.     

基于小波框架变换的多聚焦图像融合新算法

在离散小波框架变换图像融合的基础上,从离散小波框架变换系数的特点出发,提出了一种基于离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法。该算法通过计算低频系数加权窗口邻域的相似性度量和系数窗口邻域的信息熵来确定融合图像的低频系数;结合高频系数占优块和块与块之间的相关系数来确定融合后的高频系数。实验结果表明该算法提高了图像的融合质量。     

拼接法纹理合成中的结构特征匹配

提出一种新的纹理合成技术,该方法对样本纹理图像进行采样,逐块合成纹理图像.在寻找最优候选匹配块时改变以往算法中仅匹配颜色相似度的做法,加入结构信息,提高了块边界结构的相似度.用该算法选择的最优匹配块更符合人的视觉特性,合成图像接缝区域的过渡更为流畅,结构单元的完整性明显优于原有方法.实验结果表明,该算法对结构性强的纹理具有良好的合成效果.     

最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。