基于空间连贯性的快速图像逆映射算法

作为基于图像绘制技术(IBR)的基础算法,图像逆映射算法克服了正向映射的诸多问题,但存在的效率瓶颈极大地妨碍了其广泛运用。提出一种用于图像逆映射的快速算法―极线模板法。该算法利用场景的空间连贯性,采用相邻参考像素的可变半径模板对极线进行裁剪,从而将单次搜索从极线复杂度降低到模板半径复杂度。而对于无法采用模板进行裁剪的像素,则根据极线几何的保序性,利用已建立映射的匹配关系,找到最近的搜索起点优化搜索。该算法简单易实现,大大降低现有算法的计算复杂度,显著提高计算效率。     

基于相邻像素统计特性的LSB隐写分析技术

基于对图像相邻像素灰度值的奇偶性及其大小关系的统计分析,提出了一种新的可靠检测空域LSB隐写的隐写分析算法。该算法通过统计相邻像素对中奇像素大于偶像素的相邻像素对数与偶像素大于奇像素的相邻像素对数,然后根据其比值来判断图像中隐秘信息的有无,并从理论上给予了证明。这一算法不仅可以实现对空域LSB隐写的可靠检测,还可以准确估计图像中隐密信息数据量的大小。算法实现简单、计算量小、检测速度快。实验结果表明,该方法可以获得优于GPC等隐写分析方法的检测性能,且适用于彩色图像。     

一种图像分割的目标描述方法及实现

提出一种二值分割图像目标描述的实现方法 ,用以获取目标特征量。在对二值化图像形成目标块的过程中使用扩展像素标记法 ,可以在标记目标所属像素的同时标记目标的边界点 ,从而得到目标的单像素宽边界。在此基础上获得目标的面积、周长和质心坐标等参数 ,为图像目标识别做好准备。最后给出了算法C ++编程的具体思路和实现。仿真实验证实了该算法实用可行。     

面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法

针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之间的强度相似度,并进行加权组合得到新的像素强度相似度。其次,对两幅不同时相的SAR图像及其对数比值图分别进行边缘提取,以同一像素位置的最大边缘值构造二值边缘图。最后,以融合了像素强度、空间距离和边缘信息的相似度代替CIELAB彩色空间相似度,利用改进简单线性迭代聚类算法对多时相SAR图像进行超像素分割,得到边界准确、空间对应的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测多时相SAR图像的协同分割实验结果表明,该方法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他4种经典方法。     

基于SNIC的双时相SAR图像超像素协同分割算法

针对面向区域的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测方法中存在的双时相图像边缘和空间对应关系不一致的问题, 提出了一种基于简单非迭代聚类(simple non-iterative clustering, SNIC)的双时相SAR图像超像素协同分割算法。首先, 构造一幅包含双时相SAR图像特征的融合图像, 计算待处理像素点到聚类中心的像素强度相似度和空间距离相似度。其次, 采用一种高效的多尺度弱边缘检测算法, 对双时相SAR图像分别进行边缘检测并融合边缘检测结果。最后, 将像素强度相似度、空间距离相似度和边缘信息进行加权以替代原始SNIC算法中的距离测度, 实现对SAR融合图像的超像素分割, 得到与双时相SAR图像中真实地物边缘均贴合的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测双时相SAR图像的超像素协同分割实验结果表明, 该算法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他7种经典方法。     

一种改进的全局Retinex图像增强算法及其仿真研究

Retinex理论认为物体对光线的反射能力决定其颜色,故该算法就是从图像中获得物体的反射性质来得到物体本来面貌.为了消除传统Retinex算法假定两像素点入射光分量相同而导致图像颜色失真的缺陷,提出了-种改进的Retinex方法,该方法使用原像素灰度值与以它为中心高斯平滑后的灰度值间的差异来校正原像素点.仿真结果及两种评价标准表明,该方法更具准确性,增强效果优于传统Retinex算法.     

对一个对称图像加密方案的已知图像攻击

针对一个对称图像加密方案在已知图像条件下的安全性,给出了求解加密方案等效密钥的攻击算法。该算法基于加密方案所使用的3D混沌猫映射的仿射特性,在已知图像的条件下,通过求解三个线性无关的加密前后的图像像素灰度值点,可获得3D混沌猫映射的全部等效密钥参数。通过穷尽方法可以求出加密算法的其余等效密钥。给出了应用该算法的具体步骤,并分析了攻击算法的计算复杂性。通过分析证明了《A Symmetric Image Encryption Scheme Based on 3D Chaotic Cat Maps》一文设计的图像加密算法在已知图像攻击下是不安全的。     

基于法向映射的复杂模型的实时绘制技术

为了达到绘制实时，通过用简化的、带有法向映射的三角形模型来逼近原始复杂模型是一种非常有效的方法。算法针对地形模型和一般的三角形网格模型，提出了不同的法向映射的构造方法。这些方法能充分利用现今图形卡的加速功能来快速地生成法向映射纹理。对于已生成的带有法向映射的简化模型，算法给出了两种实时绘制技术，一种方法是适用于一般图形卡，另一种是适用于具有硬件加速的像素渲染功能的图形卡。实验结果显示，算法能在保持较高的绘制帧率的同时保留与原始模型相近的细节。     

基于像素对匹配的高载荷隐写算法

信息隐写算法的终极目标是嵌入尽可能多的秘密信息而不向宿主载体中引入任何可检测到的失真或者畸变. 然而, 隐藏质量和隐藏载荷二者往往是此消彼长互相矛盾的, 因此人们一般根据不同的应用需求而有所权衡和侧重. 本文提出了一种基于像素对匹配的灰度图像数据隐写算法, 用一组简单的函数引导宿主像素的修改和秘密数据的提取, 即可实现每对宿主像素每次隐藏两个9进制秘密数据. 实验结果表明, 该隐写算法隐藏载荷能达到3.1699比特每像素 (bpp), 此结果远远超过之前已发表的相关工作成果; 而在隐藏质量上, 该隐写算法能够保持较好的视觉系统的不可感知性和统计上的不可检测性.     

一种基于粒子群优化的信息隐藏方法

针对以灰度图像为掩体信号的数据隐藏,提出了一种基于粒子群优化技术的空间域信息隐藏方法。该方法首先运用粒子群优化算法快速搜索到一个较优的映射矩阵,然后将待隐藏的信息通过该映射进行置换;最后,将置换结果嵌入到掩体图像灰度信息中。实验结果表明,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法花费时间少,嵌入信息后的图像质量好。