陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法

陶瓷基片检测中为了对亚像素进行精确定位,需要对基片图像进行灰度边缘细化.为了得到保留信息的细化灰度边缘,对边缘细化算法进行了研究,提出了Robert边缘细化算法.先对基片图像进行均值滤波,然后用Robert算子进行两次边缘检测,最后将两次检测结果进行减法运算得到边缘细化的陶瓷基片图像.实验表明,该算法可以得到允许范围内的单像素连通的细边缘,保留边缘灰度信息,为下一步对图像进行亚像素细分,提高测量精度打下良好的基础.     

一种改进的基于梯度的自适应边缘检测算法

对常见的边缘检测算法进行改进,从梯度的定义出发,提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边缘处像素灰度值的差异,将模版中的9个像素分两组进行分析,计算出像素的梯度幅度和梯度方向.按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法.该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值.因此,图像的边缘不再变模糊.实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘.     

基于局部边缘差异二值模式的人脸识别方法

传统的局部二值模式(local binary pattern,LBP)作为一种有效的特征提取与编码方法广泛应用于图像处理领域,但该方法只提取了图像模版中心像素值与边缘像素值的差值信息,这些信息不能全面地表征图像,并且对图像小幅度的灰度变化敏感.针对该方法的缺点,提出了一种基于局部边缘差异二值模式(local edge difference binary pattern,LEDBP)的特征提取算法,并应用于人脸识别领域.与传统的局部二值模式不同,本方法通过计算图像模版中心像素值与边缘像素值的差值来表示局部区域,其首先计算中心像素与相邻像素的边缘差值,然后使用局部三值模式的上模式(upper local ternary pattern)对边缘像素值进行编码,建立直方图后得到特征向量对图像进行表示.实验结果表明,本文算法用于人脸识别较传统的LBP等算法在识别率上有较大提高.     

基于基因结构树模型的红外图像分割研究

针对红外图像分割的特点,采用基因结构树模型。首先通过由根节点至节点顺序累加获取属性为结构树模型的生长代价;接着判决规则为结构树分支节点距离计算,借助分支节点之间的夹角表示,夹角越小,则分支节点距离越小;最后从基因树中选择其中似然值最大的作为最优树,给出了算法流程。实验仿真结果显示算法对红外图像分割很好地保留目标区域,有较为简洁平滑的边缘,分割质量评价的定量结果优。     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

圆型图像特征点检测算法

为了提高圆型图像特征点检测算法的准确性和稳定性等,提出了一种基于圆型特征图像中心灰度对称的检测算法.先利用Sobel算子进行圆型特征图像边缘检测,然后采用灰度质心法求出圆型特征图像的中心,最后引入灰度对称因子获得圆型图像特征点的亚像素位置坐标.用仿真投影实验和实际实验来评估算法精度,结果表明新算法精度可控制在0.2个像素左右.     

一种高效的三维视频深度图帧内编码算法

针对三维视频深度图的压缩问题,提出一种高效的帧内编码算法.该算法根据深度图的典型特征,通过二级变换有效减少了原始深度图的数据量.首先利用深度图由大片均质区域构成以及深度图边缘与对应视频图像边缘呈高相关性的特性,采用超像素分割和赋值策略对原始深度图进行尺寸变换;然后利用深度图灰度等级偏少的特性,采用直方图统计策略对深度图进行灰度变换;最后采用H.264无损帧内编码算法对二级变换后的深度图进行编码以实现对深度图边缘的有效保护.实验结果表明:与现有算法相比,本文算法大幅提高了深度图编码效率和虚拟视点合成质量.     

基于改进掩模法的自适应图像增强算法

针对掩模法存在边缘模糊负面效应的问题,提出了一种基于掩模法的新型图像增强算法。该算法利用拉普拉斯微分算子对像素灰度值的不连续性进行量化,根据微分算子对灰度突变的响应强度进行自动调整掩模内的各像素权值。因此,图像的边缘不再变模糊。实验结果表明,该算法既平滑了图像噪声,又锐化了图像边缘。     

对PFTL图像加密算法的分析

对PFTL图像加密算法的安全性进行了分析,发现其存在信息泄漏规律,并基于此给出了攻击算法.利用图像像素置乱密钥与像素灰度值扩散密钥无关这个弱点进行了分割攻击,在已知明文图像的条件下,给出了在不同迭代圈数下的攻击算法,并对攻击算法的有效性进行了分析.由于原文中对算法的描述存在错误,因此本文给出了正确的灰度值扩散算法及密钥参数,以及通过试验得出了正确的密钥空间,分析结果表明算法的安全性远远低于设计目标.