一类新的置乱变换及其在图像信息隐蔽中的应用

研究了两种非线性变换,即高维Arnold 变换和高维Fibonacci-Q变换;分析了变换的周期性,给出了高维变换具有周期性的充分必要条件;针对数字图像的灰度空间,讨论了两种变换的置乱作用.结果表明:在图像信息隐蔽存储与传输中,这类图像变换是有应用价值的.     

基于MRF的统计预测提升算子的构造与应用研究

根据图像的统计信息, 在Markov随机场(MRF)的理论基础上, 构造了一种新的非线性算子即统计算子, 提出了基于该算子的一种非线性提升小波分析方法. 并根据MRF的条件概率分布, 在理论上证明了采用基于统计算子的非线性提升小波变换可使图像变换后, 在无量化失真的前提下, 提高高频子带的零高频系数. 将该方法与现有的几种非线性形态学小波分析方法以及S+P变换和JPEG2000采用的5/3和9/7线性提升小波变换进行了不同图像的测试分析, 实验结果显示, 利用这种基于统计算子的提升小波分析方法对医学图像和混合文档图像变换后可取得较低的加权熵.     

基于DWT和DCT数字图像鲁棒水印算法

基于离散小波变换和离散余弦变换,利用混沌系统的优良特性,提出一种新的变换域水印算法.水印嵌入时,首先将宿主图像进行小波变换后选取中频区域,再进行DCT变换,根据水印图像大小进行分块嵌入水印算法在保证不可见性的前提下,最大程度的保证了水印算法的鲁棒性.仿真实验表明,算法在多种攻击下表现出良好的鲁棒性,具有一定的实用意义.     

曝气池中气液两相流粒子图像测速技术

在粒子图像测速原理的基础上研究了基于快速傅立叶变换的粒子图像测速算法，并编制算法程序进行验证。通过试验研究了气液两相流在曝气池试验装置中的流动情况，应用粒子图像测速技术对装置中3种状态下气液两相流的运动参量进行测量，获得了各种流体运动参数，并应用粒子图像测速程序进行计算分析。试验结果表明当气液两相流处于状态3时，气泡在装置中具有最长的停留时间和较大的速度紊动强度，氧转移速率和效率大大提高，这为曝气池选型提供了依据。     

一种基于Arnold变换的图像Hash算法

提出一种基于Arnold变换的图像hash算法。算法首先将原始图像经过Arnold置乱变换得到加密图像，然后将原始图像与加密图像的差值矩阵由若干混沌序列生成的伪随机矩阵进行调制，最后将调制后的结果矩阵进行量化判决以产生固定长度的图像Hash序列。仿真结果表明，该算法对JPEG压缩、低通滤波、图像缩放等操作有一定的鲁棒性。     

基于奇异值分解的多小波图像去噪方法

给出了一种将多小波变换和奇异值分解相结合的图像去噪方法.该方法通过对含噪图像进行多小波变换,克服了单小波变换中无法同时满足正交性和对称性的缺点.对变换得到的高频系数矩阵进行奇异值分解去噪,提取高频系数中淹没在噪声中的信号成分,然后进行多小波重构,得到去噪图像.仿真结果表明,该方法能有效去除噪声,并获得良好的主观视觉效果.     

基于Bayes线性估计的遥感图像融合

将Bayes线性估计应用于不同分辨率遥感图像的观测模型中，提出了一种新的基于统计参数估计的遥感图像融合方法．该方法对于金色波段图像和待估计的多光谱图像的联合分布不做任何假设，只需要估计高分辨率多光谱图像的均值和协方差以提高算法的鲁棒性．另外，文中的方法能够提高多光谱图像的多个主成分的分辨率，而传统的主成分变换方法只限于提高第一主成分的分辨率．实际的Landsat ETM＋的全色波段图像和多光谱图像的融合实验结果表明，所提议方法的性能优于其他基于统计参数估计的方法和基于主成分变换的融合方法以及基于小波变换的融合方法．     

Harris Laplace特征区域 Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像水印算法抵抗旋转、剪切、水平镜像及联合几何攻击能力差的问题,提出一种局部化遥感图像数字水印新方法.算法首先对水印图像进行 Arnold置乱预处理,并将其行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;在宿主遥感图像中提取 Harris Laplace特征点,依据特征点确定水印嵌入特征区域;规范所选特征区域,对其进行归一化后实施 Contourlet变换,利用奇偶量化方法将数字水印嵌入选定的变换系数内.实验证明算法对滤波、噪声、JEPG压缩等常规信号处理具备较好鲁棒性,并且能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击     

一种基于相似度聚类方法的指纹识别算法

提出了一种基于相似度聚类的指纹识别算法．同现有的指纹识别算法相比较，该识别算法的独特之处体现在如下方面：首先，根据指纹纹理特性，采用二元尺度空间方法来对图像进行增强处理；其次，构造一种局部拓扑结构．细节点单形，根据与图像变换的相关性，将这些拓扑结构的属性分为变换可变特性和变换不变特性；再次，应用聚类方法，分析指纹之间的变换模型的分布空间；最后，用递归分层搜索方法，在变换模型的分布空间中估计出最优参数，并求指纹之间的最大相似度．FVC2002(the 2^nd International Fingerprint Verification Competition in 2002)对该算法的性能测试与认证结果表明了算法的有效性与先进性．     

两种修正的离散啁啾Fourier变换

提出了两种修正的离散啁啾Fourier变换, 并且研究了相应的滤波匹配特性包括变换长度参数的优化选取、及与模拟啁啾Fourier变换的关系. 与已有的离散啁啾Fourier变换相比,理论分析和模拟仿真证实了这两种修正的离散啁啾Fourier变换可以进一步提高被检测信号的啁啾分辨率.     

射线半影成像与大面积源区中子成像实验系统理论模拟评估

阐述射线半影成像条件与重建基本原理, 推导其数学解析表达式; 建立系统蒙多卡罗数字模型; 获得源区中两离散单元点的系统响应函数(点扩散函数), 验证考核了系统空不变特性; 利用数学解析卷积和模拟实验两种方法, 分别获得源区中4个单元点的“半影图像”, 用同一滤波重建方法分别对两种不同途径获得的4点半影图像进行恢复重建, 得到相同的结果, 揭示了射线半影图像的编码实质; 通过MCNP模拟计算, 获得了整个源区面在闪烁光纤阵列相面上的中子半影图像, 应用改进型维纳滤波方法重建反演获得了源区中子通量分布图像, 与预置的中子源区图像进行了分析比较, 从原理上验证了系统中子半影成像实验的可行性, 以及改进重建算法的可靠性.     

基于脊波变换的直线特征检测

特征检测是图像处理中的重要问题, 其检测效果直接影响模式识别和分类. 基于脊波分析思想, 给出一种新的离散的局部脊波变换, 同时提出一种适合于方向性较强的图像中直线特征检测的新方法. 实验表明该方法是可行有效的.     

基于轮廓小波的图像信号去噪算法研究

在非下采样Contourlet变换域中,针对憎水性图像相关特性,分析了图像有用信息与干扰噪声,提出了基于非下采样Contourlet变换复合绝缘子憎水性图像去噪算法,对变换后低频分量中含有光照不均匀成分采用B样条曲面进行近似,得到补偿后低频分量；对多分辨率多方向性带通分量中乘性噪声应用非线性扩散有选择滤波,最后对修正后系数重构.实验结果表明:与同态滤波相比,此算法不仅对憎水性图像光照不均匀部分最佳补偿,而且图像的细节、边缘信息得到有效的保留甚至加强,为后续憎水性图像分析与理解提供了良好的基础.     

离散多参数分数Fourier变换

分数Fourier变换是传统Fourier变换的推广,在光学、信号处理、信息安全等许多研究领域都有广泛的应用,而简明有效的离散化数值计算方法是其得以广泛应用的关键.多参数分数Fourier变换(MPFRFT)是分数Fourier变换的一种广义形式,包含已知的分数Fourier变换作为特例,可为分数Fourier变换的理论研究和应用提供便利.文中详细阐述离散多参数分数Fourier变换(DMPFRFT)的定义和离散化计算方法,并给出二维多参数分数Fourier变换(2D-MPFRFT)和二维离散多参数分数Fourier变换(2D-DMPFRFT)等概念.最后作为应用,提出一种基于2D-DMPFRFT的数据图像加密方法,数值仿真结果验证了所提出加密方法的有效性和安全性.     

基于二通道不可分小波的多光谱图像融合

提出了一种伸缩矩阵为[1，1；1，-1]的二通道不可分小波滤波器组的构造方法，并把它应用于多光谱图像与高分辨图像的融合中．设计出多组不可分4×4小波滤波器组，并提出了一种基于该类小波的多光谱图像融合算法．利用所设计滤波器分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作多尺度小波分解，选取参数对分解后的低频分量进行调节融合．实验结果表明，该方法能较好地保持多光谱信息和高分辨率信息，其保持光谱信息的能力和保持高分辨率信息的能力比基于张量积离散小波帧变换（DWFT）的融合方法和基于改进的IHS变换的融合方法都强，当t值较大时，融合结果图像含有较丰富的光谱信息．与基于4个通道小波的图像融合方法相比，该方法可节约一半的运算量．     

基于DWT-CT的遥感影像数字水印方案

提出一种基于DCT和DWT的遥感影像数字水印方案。首先对水印图像进行Arnold置乱预处理，以破坏像素之间的空间相关性，增强算法鲁棒性；鉴于小波变换良好的局部性和时频分析特性以及多分辨率分析特性，而离散余弦变换具有较好的聚能效应，算法将载体遥感影像进行DWT变换，并选取其子带图像HLl进行DCT变换；最后自适应的将数字水印嵌入所选子块的DC系数上。实验证明本文算法有效提高了水印的不可见性，对JEPG压缩、滤波和叠加噪声等攻击具有较好的鲁棒性。     

基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法

传统的图像融合算法,如IHS变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象.一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA)可以很好地保持图像的光谱信息,但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用.分析表明,由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围,原有的FSMA算法并不能直接应用到真实遥感数据中.文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA).该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数,降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度,使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中.实验结果表明,IFSMA算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA等算法.     

一种基于图像DCT域的信息隐藏算法

介绍了一种基于图像DCT域的信息隐藏算法。该算法将秘密信息嵌入到对图像信号频域进行DCT变换后的系数矩阵中：然后用MATLAB工具实现了算法。实验结果表明该算法简单、容易实现、具有失真度小、良好的不可见性、安全性和一定的鲁棒性等特点。     

基于最大异类距离特征提取的SAR目标识别方法

合成孔径雷达自动目标识别是合成孔径雷达的一个重要的应用方面,如何在高维SAR图像中提取有效分类信息是制约自动目标识别的瓶颈问题.本文基于流形结构假设,提出了一种新的特征提取方法——最大异类距离特征提取,该方法融入了样本集类别信息和邻域信息,通过最大化异类样本的距离实现特征提取,以提高特征的可鉴别性.基于MSTAR数据库的实验已验证了本文提出的方法能够有效提高目标识别率.     

基于三维Arnold变换的图像加密算法

基于三维Arnold变换，提出了新的数字图像加密算法。首先利用采用一雏分段线性混沌系统产生一次一密的密钥，然后利用三维Arnold变换对图像进行置乱。这种置乱是依赖于密钥的。进行通过一种依赖于密钥的替代和混淆使置乱后图像的像素灰度值改变并产生互相依赖，即将每一像素值扩散到其它像素中去。实验仿真和分析表明，该算法密钥空间大，算法易于实现，能抵抗差分攻击、统计分析和明文攻击。