稀疏正则化及其在医学图像复原中的应用

论文旨在对受模糊和噪声影响的医学图像进行恢复.极小化由保真项构成的能量泛函是图像恢复普遍采用的方法,然而由于该极小化模型的不适定性,对其添加适当的正则化项是必要的.利用医学图像梯度稀疏这一先验条件,对极小化模型添加l_q正则化项.l_q正则化项的添加保证了图像梯度的稀疏性,也使我们不得不求解一个非凸优化问题.利用交替迭代的半二次分裂算法实现对该非凸问题的求解,并给出了该算法的收敛性分析. Shepp-Logan影像模型和MRI图像的数值仿真实验验证了本文的相关理论.基于研究结果,l_(1/2)正则化方法对梯度分布稀疏的医学图像具有良好的降噪与去模糊效果.     

基于支持向量机和用户反馈的图像检索算法

针对当前图像检索算法存在精度低、 实时性差等不足, 为了获得更理想的图像检索结果, 提出一种基于支持向量机和用户反馈机制的图像检索算法. 首先采集大量图像, 提取图像检索的相关特征, 建立图像检索特征库； 然后采用支持向量机计算待检索图像特征与图像检索库特征之间的相似度, 确定图像类别, 实现图像的初步检索； 最后引入用户反馈机制对图像的初步检测结果进行精细比对, 并与经典图像检索算法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法的图像检索精度超过90%, 图像检索误差远小于经典图像检索算法, 提高了图像检索效率.     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

基于平面连杆机构的机器人拾取机构设计

文章对基于平面连杆机构的机器人拾取机构设计进行了全面的说明,详细阐述了拾取机构的结构特点和工作原理,通过软件分析法对设计参数进行寻优和测量,得出与尺寸计算法一致结果。文章设计的拾取机构具有低成本、高精度、传动快的特点。     

基于双向过滤法的块效应下无参考图像质量评价

针对块效应下无参考图像质量评价,提出了双向过滤法(bidirectional filtration),通过分辨图像真边界与假边界进行块效应下图像评价。该方法从两个不同的场域对图像边界进行逐层过滤,达到对真边界的有效定位,最后通过评价模型得出评价值。实验测试结果得出的数据与SSIM模型相比有了一定的改进。     

基于图像RGB色彩特征的关联规则挖掘研究

对图像色块RGB值进行抽取和处理、建立常用颜色数据表和图像RGB颜色值的事务数据库D、最后应用关联规则进行挖掘.关键工作是建立"n张图像颜色值事务数据库D",它与使用传统的购物篮数据进行关联规则挖掘的事务数据表形式类似.因此,基于图像RGB色彩特征的非结构化数据挖掘问题就转化成了结构化数据的挖掘问题.     

一种防欺诈的视觉密码共享方案

本文提出了一种基于(k,n)-th的具有信息隐藏和身份验证功能的视觉密码共享方案。秘密图像首先被加工成n个共享份,然后隐藏在n个用户选定的密文图像中。图像水印技术被用来嵌入到密文图像中,并通过使用奇偶校验位检查验证每个密文图像的保真度。在秘密图像恢复过程中,每个密文图像首先验证其保真度,即检查奇偶校验的一致性,这有助于防止意外或故意提供虚假或被篡改的密文图像参与进来,提高了秘密恢复过程的安全性。本文最后的实验结果证明了此方案的可行性。