基于前馈神经网络的图像去噪研究

提出一种检测和去除污染图像脉冲噪声的有效算法,采用前馈神经网络(FFNN)检测污染图像脉冲噪声,采用改进的算术均值滤波器去除测出的脉冲噪声。该算法仅对检测到的噪声像素进行滤波,采用窗口中未污染像素的算术平均值去除噪声。实验结果表明,该算法无论在图像质量的定性还是在定量评价方面均获得了良好效果。     

基于细胞神经网络的图像边缘检测研究

提出一种数字图像边缘检测算法,采用差分进化算法优化细胞神经网络,通过简单的训练图像对细胞神经网络的模板参数进行适应性调整,得到边缘检测算子,采用该算子提取图像的边缘.实验结果验证了算法的有效性,该算法能够获得较好的图像边缘.     

抗几何失真的非对称水印研究

提出一种非对称公钥水印算法,采用私钥嵌入水印,而解码仅需简单的公钥,这种非对称水印可携带大量信息.不管是知道公钥,还是知道隐藏信息的攻击者,都不能移除水印.该算法能够从一幅遭受攻击的图像中,特别是能够从一幅经几何变换的图像中读取水印.采用Stirmark对水印的鲁棒性进行了测试,结果表明该水印对抗各种几何攻击都具有较好的鲁棒性.