子块非均匀量化的小波变换图像压缩编码方法

本文提出了一种子块非均匀量化的小波变换的图像压缩的编码方法。该方法充分利用了WT的良好的去相关特性，针对小波分解弱化各子带的统计特性的缺点给量化器设计造成困难提出了一个解决方案，并在实践中收效良好。     

改编的好作品难得的好教材--叶露生钢琴曲《蓝花花的故事》探微

叶露生改编的钢琴曲<蓝花花的故事>成功地利用了原始民歌音调,采用变奏形式,运用钢琴语言,塑造了以蓝花花为主人公的多个形象,情感丰富,爱憎分明,是一部改编的好作品,难得的好教材.     

数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强

为了在提高低照图像的亮度和对比度的同时,保持图像的色彩自然度,提出了多尺度自适应Gamma矫正的低照图像增强方法.鉴于HSI颜色空间的明度分量Ⅰ决定着图像的明暗程度,以及明度分量的多尺度特性,首先,将图像转换到HSI颜色空间,对明度分量Ⅰ进行多尺度Retinex分解;然后,对分解得到的多尺度光照图像分别进行自适应的Gamma矫正,其中Gamma指数自适应于暗区像素的占比,鲁棒地改善光照图像的光照分布,经Retinex反变换得到增强的多尺度明度分量;最后,将增强的多尺度明度分量的线性融合作为增强的明度分量Ⅰ’,与色相分量H和饱和度分量S重组,得到最后的增强图像.实验结果表明,相对于部分最新提出的现有方法,新方法的PSNR和SSIM值分别高出1.19 dB和1.8%以上,具有更好的增强效果和鲁棒性,增强图像的视觉效果更适宜,对比度更高.     

数字图像测量技术及在隧道室内模型试验中的应用

首先按照数字图像技术分析基本原理差异,对数字图像相关（DIC）、粒子图像测速（PIV）等二维数字图像测量方法在隧道模型试验中的应用现状、技术发展以及基本原理进行梳理。进一步,对三维测量方法的原理及在隧道模型试验中的应用潜力进行分析。最后,通过黄土地层盾构隧道的掘进模拟试验,对数字图像测量技术在隧道模型试验中的应用进行示范。结果表明：DIC、数字照相变形量测（DPDM）等非接触测量方法以照片上点的相关性判断各点的位移,使用场景更偏向于室内试验道路、桥梁、隧道、基础、河坝、钢结构、钢混结构等土建结构的变形监测中;而PIV分析可测量流体中流动的大小和方向,被广泛运用于浆液、泥石流、喷泉等流体运动的研究中。此外,基于黄土地层盾构隧道室内模型试验方案发现,低含水率黄土地层盾构掘进8环管片距离时,围岩的扰动范围为盾构掘进中轴线两侧1 D（管片外径）左右和盾构上方1 D范围内。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。     

利用射影Cap构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码

依据经典四元线性码理论和纠缠辅助量子纠错码理论,由四元线性码的生成矩阵给出四元线性码稳定极大纠缠的纠缠辅助量子码的几何特征。在给定几何特征基础上,由射影空间的Cap理论,设法用组合数学方法和搜索算法构造出给定几何特征的Cap,确定Cap码的参数。利用所得到的参数优良的Cap码,结合纠缠理论,构造出一些参数优良的极大纠缠的纠缠辅助量子码。其中,所构造的极大纠缠的纠缠辅助量子码有许多是最优码,还有一些纠缠辅助量子码改进了前人所得到的纠缠辅助量子码的参数,这些纠缠辅助量子纠错码是无法用已有方法得到的。这也证明了结合组合与搜索的方法来构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码是有效的。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。