精简颜色描述子研究

在基于内容的检索多媒体技术中颜色是多种图像特征中最常用，也是最容易计算的一个特征．但是我们更需要一个更加精简的能够表达定性特征的描述子．这里，提出了基于颜色直方图的精简描述子．它通过获取颜色直方图，然后对直方图进行Haar小波变换并进行二值量化后得到的．实验表明，精简颜色描述子在相同的尺度下能够比其它的描述子提供更好的性能．     

面向制造过程的海量数字图像高效检索算法研究

结合图像的形状特征、纹理特征和颜色特征,提出一种面向制造过程的海量图像高效检索算法.算法利用傅立叶描述子法和二维形状分布法描述图像的形状特征,利用灰度共生矩阵描述图像的纹理特征,利用颜色直方图表达图像的颜色特征.在得到图像的形状特征、纹理特征和颜色特征后,分别采用欧式距离、马氏距离和夹角余弦距离计算这三种特征的相似度,最后对三种特征的相似度进行综合,得到图像的整体相似度,实现多特征的联合检索.仿真结果表明,本算法应用于不同类型和格式的海量数字图像,具有较高的检索精度和较快的检索速度.     

改进的二维最小交叉熵阈值分割快速迭代算法

基于灰度级-平均灰度级直方图的现有二维交叉熵阈值分割法的分割结果不够准确,计算最佳阈值时需搜索整个解空间,因而效率不高. 针对这一问题,提出一种基于灰度-梯度共生矩阵的二维最小交叉熵阈值选取快速迭代算法,推导了相关的公式. 对典型测试图像进行了大量实验,并与基于灰度级-平均灰度级直方图的方法在分割结果及运行时间上作了比较,结果表明所提出的算法分割结果更加精确,且计算最佳阈值时只需遍历其中一小部分解空间,运行时间减少到5%左右.     

灰度图像的直方图均衡化处理分析

直方图均衡化对图像局部对比度进行调整时,采用增强亮度的途径在保证图像整体对比度的基础上,实现局部处理任务。本文主要阐述了直方图均衡化原理,详细论述了带可变增强度的直方图均衡算法、基于递归分解的直方图均衡算法、多直方图均衡算法、基于分频和融合的直方图均衡算法,以期深化对直方图均衡化的研究,充分发挥该处理技术的优势。     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题.针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案.该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息.在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素...     

基于代表色特征的图像检索

基于内容的图像检索（CBIR，Content-based Image Retrieval)在多媒体检索中得到越来越多的重视，本文提出了一种基于图像颜色特征的图像检索方法，在经过变形的HSL颜色模型空间，通过适当的聚类分析算法提取出能够代表图像颜色特征的代表色集，并引入代表色的分布特征和纹理特征，作为图像的特征矢量进行匹配检索，在试验中本方法取得了较好的试验结果。     

基于多对非对称直方图修改的可逆信息隐藏

传统基于非对称直方图修改的图像可逆信息隐藏算法存在大量像素无效修改的问题。针对此问题,提出了一种基于多对非对称预测误差直方图修改的可逆信息隐藏方案。该方案结合了非对称直方图修改算法的优势和多直方图修改算法的特点,选择图像的平滑区域进行非对称直方图修改以嵌入信息。在达到发挥非对称直方图补偿还原效应的同时,能进一步减少像素的无效修改量,提高率失真性能。     

基于颜色直方图的图像检索

在当前图像检索研究的现状上,提出了基于颜色特征的CBIR系统.采用综合特征（图像的平均值、能量、熵和方差）检索,采用直方图相交算法和曼哈顿距离公式计算图像的相似性,获得较精确的、效率较高的检索结果.     

基于混沌映射的自适应小波包水印算法

提出了一种基于混沌映射、小波包变换和空间扩频概念嵌入水印的一种新算法．首先对水印图像进行混沌映射，并利用小波包多级分解构造最优小波树各级时一频域系数和确定嵌入的级数，最终根据数字图像的特征，自适应分块确定水印嵌入的区域和强度，同时不改变原始图像本身的任何特征．实验表明，该算法对常见的图像处理和几何变换具有较强的鲁棒性。     

三维光声图像重建的交替方向加权算法

为了在探测器数目有限的欠采样条件下提高三维光声重建图像的精度和空间分辨率,提出了一种基于结构先验信息加权的稀疏重建算法.利用待成像组织的结构先验信息对传统交替方向算法的迭代过程加以约束并对算法流程进行改进,将重建结果与最小平方QR分解法以及传统交替方向法进行对比.仿真实验结果表明,所提算法在欠采样条件下能够有效地抑制伪影,重建出空间分辨率和精度更高的三维光声图像.     

基于多通道特征的行人检测算法研究

提出了一种基于多通道特征的行人检测算法,利用改进的方向梯度直方图特征、基于主成分分析的尺度不变特征转化(PCA-SIFT)和图像色彩特征等构成多通道特征进行行人检测。实验仿真结果表明,相比于方向梯度直方图算法,所提出的基于多通道特征的行人检测算法在检测速率、检测准确度等方面均优于方向梯度直方图算法,有着更好的检测性能。     

自动单模医学图像配准算法

提出了一种自动单模医学图像配准方法。首先根据三维医学图像的象素浓度信息计算出三维图像的浓度直方图,再迭代地对图像进行刚体变换使得配准图像间的浓度距离最小,实现配准图像象素之间的一一对应。由于该方法依据医学图像本身的象素浓度信息,而不是人为的外部标志,从而实现图像配准的自动化。     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合

本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。     

基于DSP FPGA的嵌入式篮球运动 视频目标跟踪算法实现

针对篮球比赛中的运动目标跟踪问题，提出了一种基于DSP和FPGA的嵌入式篮球运动视频目标跟踪算法，将Mean Shift算法用于跟踪篮球运动视频目标，并给出了DSP FPGA的硬件设计该方法先建立一个包含运动目标的搜索窗，并初始化其位置和大小，进一步计算搜索窗的色彩直方图然后，输入待搜索图像，运行Mean Shift，获得新的搜索窗位置和大小；最后，基于Mean Shift算法迭代，获得运动目标的新位置FPGA方便电路设计，DSP则运行目标跟踪算法实验证明，提出的方法在激烈的比赛中依然能够准确跟踪运动目标     

基于有约束CNMF的遥感高光谱多光谱图像融合

针对高光谱图像空间分辨率较低的问题,设计了一种基于光谱解混的高光谱、多光谱图像融合算法（VSC-CNMF）. 结合遥感图像的实际物理特性,在混合像元分解时加入端元单形体最小体积约束和丰度稀疏约束,通过光谱退化、空间退化和迭代解混,实现不同图像间端元和丰度的匹配,获得了具有高空间分辨率的融合图像. 仿真实验表明,VSC-CNMF可得到具有更高空间质量和光谱质量的融合图像.     

基于DBAFFNet的低照度图像增强

针对当前低照度图像增强后存在色偏、细节损失和噪声放大的问题，提出了基于双分支自适应特征融合网络的低照度图像增强方法。首先，设计自适应特征融合模块，在深层特征中融合更多细节和颜色信息；其次，构建通道及空间注意力模块，使网络着重于图像细节和颜色的恢复；最后，根据Retinex理论设计Poisson-Retinex损失函数，抑制图像的噪声，从而提高图像的增强效果。在多个数据集上的主观和客观对比结果表明，所提方法不仅能恢复增强图像的颜色和细节，而且能更好地抑制噪声，从而获得良好的增强效果。     

基于粒子群优化算法的像素级图像融合

多传感器的像素级图像融合中，如果对源图像进行线性运算以得到融合图像，源图像的置信度取值一般只能由经验和个人主观感觉来确定，并不能得到令人满意的融合效果．本文针对这一问题提出了一种基于粒子群优化算法的像素级图像融合的算法．该算法可以根据融合的目的采用不同的融合指标，应用粒子群优化算法得到比较满意的融合图像．实验结果表明该算法优于其它的几种像素级图像融合算法．     

基于人体关键部位的不良图像过滤

肤色过滤不良图像的方法对于皮肤裸露较多但不含关键部位或类肤色区域较多的图像容易产生误检,为此设计了一种基于人体关键部位的不良图像过滤系统. 首先提取人体关键部位灰度分布的Haar-like特征,采用Adaboost学习算法训练得到人体关键部位分类器;然后通过此分类器得到人体关键部位候选区域,提取其梯度
直方图特征、基于灰度共生矩阵的纹理特征和基于颜色矩的颜色特征,使用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练;最后将训练得到的SVM分类器二次过滤人体关键部位,以提高系统整体的精度. 实验结果表明,该系统能准确地检测出人体关键部位,有效地降低不良图像的误检率.     

月面灰度图像中的陨石坑检测

提出了一种从灰度图像中自主检测陨石坑的方法. 通过Census变换对原始图像块进行转换,用获得的图像灰度直方图作为特征向量. 利用主分量分析对特征空间进行压缩,消除直方图冗余,并利用支持向量机构建模式分类器. 最后对连续缩放陨石坑候选区域不同尺寸的陨石坑区域进行检测. 相关实验表明,该方法可有效检测出尺寸大于20×20 的陨石坑区域.