一种基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法

 提出了一种适用于图像内容认证的基于Tchebichef矩的半脆弱图像数字水印算法。水印嵌入时首先将图像分块,然后使用查找表法快速计算图像块的Tchebichef矩,最后通过修改每个图像块的Tchebichef矩来嵌入水印。水印提取过程是嵌入过程的逆过程,实现了盲水印提取。实验表明,算法透明性较好,对于常见的攻击,如JPEG压缩、加性噪声、小角度的旋转缩放攻击、亮度/对比度攻击以及高斯低通滤波等具有很好的鲁棒性。     

一种离散正交Hahn矩的图像分析方法

提出了一种新的以离散Hahn多项式为变换核的离散正交Hahn矩并用于图像重建,推导了Hahn多项式的有关递推关系式.为了能计算高阶矩,减少矩计算过程中的累计误差,精确重建图像,利用Hahn多项式关于x方向的对称性并对部分表达式进行了优化处理,取得了显著的效果.通过与离散正交Tchebichef矩的重建图像进行比较,表明了该方法的有效性.     

Zernike矩的快速算法

给出了Zernike矩求解的一种快速算法 .利用Zernike多项式迭代性质 ,找出了Zernike正交矩之间的内在关系 ,这样 ,高阶的Zernike矩可由低价的Zernike矩求出 ,再在Chan等人提出的关于一维几何矩有效算法的基础上 ,得出了一种快速算法 .与已有方法相比 ,该算法大大减少了求解过程中的乘法次数 ,降低了计算复杂度 ,从而提高了运算速度和效率 ;并可以有效用于模式识别、图像分析及重建等领域中     

图像矩在图像区域复制粘贴检测中的快速计算算法

在图像区域复制粘贴篡改检测中,特征提取是非常重要的一个步骤,而图像矩(如Zernike矩,圆谐-傅里叶矩和指数矩)是一种比较常见的特征向量.针对目前大多数检测算法在提取某些图像矩运行时间过长的问题,提出一种图像矩的快速算法.利用计算机仿真计算图像矩时,要把积分形式的表达式离散化,将积分转化为求和.在最终的计算图像矩的离散表达式中,可以将表达式分成固定值和像素值的乘积.将两部分分开计算,只计算固定值一次,像素值N_(um)次,然后得到它们的乘积.由此大大减少了计算的次数,从而大幅度降低了运行时间.只要图像的分辨率不变和计算的图像矩个数足够多,相比于经典的计算方法,图像矩的快速算法能极大的提高算法的运行效率.     

基于径向Tchebichef矩的不变性模式识别

提出了一种基于径向Thebichef矩构建的完整的拉伸和旋转不变性的方法,命名为径向Tchebichef不变矩.该方法直接从径向Tchebichef矩中提取不变特征,避免了归一化过程.实验结果表明,该新方法有很好的图像识别效果和抗噪声干扰性能.     

一种改进的Zernike矩的雷达图像目标识别方法

针对Zernike不变矩目标识别算法计算复杂,计算复杂度高的不足和雷达图像乘性噪声严重和识别率不高的问题,提出了一种快速计算Zernike矩目标识别算法.该算法通过利用Zernike矩对称性和反对称性对雷达图像进行快速计算求得不变矩,然后通过加权求得新的特征向量,最后通过支持向量机进行目标识别.实验结果表明,提出的算法不仅解决了计算过于复杂的问题,还降低了噪声且提高了目标识别率.     

Zernik矩的快速算法

给出了Zernik矩求解的一种快速算法，利用Zernik多项式迭代性质，找出了Zernik正交矩之间的内在关系，这样，高阶的Zernik矩可由低价的Zernik矩求出，再在Chan等人提出的关于一维几何矩有效算法的基础上，得出了一种快速算法。与已有方法相比，该算法大大减少了求解过程中的乘法次数，降低了计算复杂度，从而提高了运算速度和效率,骈可以有效用于模式识别，图像分析及重建等领域中。     

基于Tchebichef不变矩的数字图像被动认证算法

文章提出了一种新的数字图像被动认证算法,用于检测区域复制粘贴的伪造图像.算法首先利用小波变换提取图像的低频分量,再对低频分量进行分块并提取每一块的Tchebichef不变矩特征向量,然后将特征向量进行字典排序,比较相邻2组特征向量的相似性,最后利用阈值判别实现篡改伪造区域的检测与定位.实验表明,该算法不但能够较精确地定...     

不变伪线矩算法在运动船只目标识别中的应用

为准确得到港口运动船只的特征、且在节约系统资源的同时快速高效地跟踪目标,结合传统不变矩和不变线矩的特点,提出了一种基于不变伪线矩的目标识别算法.进行计算复杂性分析,验证了算法的快速性;同时分析了不变伪线矩的稳定性.使用新算法得到图像中各目标的计算区域,并对计算区域进行边缘检测预处理,通过二值图像计算得到不变伪线矩.评估了新算法的不变伪线矩性能,并进行了仿真测试与分析.结果表明,该算法在准确得到运动目标所在区域特征的同时提高了运算速度,并成功应用于运动船只智能监测系统.     

一种快速准确地计算图像几何矩的算法

在计算机视觉中．矩是一种重要的形状特征描述．提出一种运用自动机获取任意图像区域边界的Freeman链码及图像区域边界点坐标序列的方法．结合离散化的格林理论．能快速、准确地计算出图像的几何矩．与现有算法相比,该方法对任意图像几何矩的计算具有计算结果准确、内存开销低、运算速度快等优点．     

一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法

在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上,利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能,提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法,对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别.给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤,并通过实验对算法进行了验证.针对扩展的Yale B人脸库和AR人脸库的识别结果表明,当特征空间维数为496时,该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98.33%和88.72%,在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60%的条件下识别率为100%.与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及传统SRC算法相比,该算法在抵抗图像的细节信息变化方面具有更好的鲁棒性.     

一种快速计算Zernike矩的混合算法

提取傅里叶-梅林矩作为Zernike矩的公共项,将Zernike矩表示为该公共项的线性组.通过研究Zerni-ke核多项式与傅里叶函数的对称性,将图像区域分成8个区域,只以一个区域的Zernike基函数的值代替其他7个区域基函数的值.而且Zernike多项式的系数具有迭代性.综合这3项技术,本文提出了一种快速计算Zernike矩的混合算法.根据对256 bit色灰度图像的实验结果表明该方法明显优于现有方法.     

一种新的基于投影矩的三维图像配准方法

提出一种投影矩的概念，并将其用于三维医学图像的配准．与传统的几何矩相比，投影矩不仅可以完各地描述图像的特征，而且计算量较小，因而可以将其用于三维图像的实时配准．选取待配准的2幅三维图像若干阶投影矩差的平方和为目标函数，采用Powell方法求取最优解，得到配准结果．将方法应用于一些模拟和实际数据，获得了较高精度的实验结果；并且缩短了整个计算过程的时间．这表明投影矩在多模态医学图像的配准和融合等方面具有潜在的实用价值．     

一种改进的伪Zernike矩的快速算法研究

Zernike矩因具有正交性和旋转、平移、尺度不变性被广泛应用于模式识别特别是图像分析领域. 伪Zernike矩与Zernike矩相比, 具有更多的特征向量以及更强的抗噪声能力. 但在求伪Zernike矩时, 计算复杂性很大. 针对该问题, 在Chong和Xia等人对伪Zernike多项式的研究基础上, 结合Clenshaw递推公式, 提出了一种改进的快速求解算法. 实验结果表明, 改进后的方法在CPU的时间耗费上有较大的改善, 并初步将其应用于人脸识别中, 在训练和识别的时间上, 获得了较好的效果.     

基于改进的Zernike不变矩的图像重建

简要介绍了描述图像形状特征的Zernike不变矩，在给出Zernike不变矩定义的基础上，讨论了Zernike不变矩的改进，指出可以使用基于改进的Zernike不变矩的形状特征数据来重建图像；基于改进的Zernike不变矩进行图像重建的实验，结果证明了对其进行改进的可行性。     

Evolutionary computation based optimization of image Zernike moments shape feature vector

The image shape feature can be described by the image Zernike moments. In this paper, we points out the problem that the high dimension image Zernike moments shape feature vector can describe more detail of the original image but has too many elements making trouble for the next image analysis phases. Then the low dimension image Zernike moments shape feature vector should be improved and optimized to describe more detail of the original image. So the optimization algorithm based on evolutionary computation is designed and implemented in this paper to solve this problem. The experimental results demonstrate the feasibility of the optimization algorithm. Biography: LIU Maofu (1977–), male, Associate professor, Ph.D., research direction: image mining, natural language processing.     

基于DRNAMC表示的快速矩计算算法

为了进一步提高低阶矩的计算速度,分析了基于对角优先的矩形非对称逆布局模型编码（DRNAMc）表示的同类块的矩计算的复杂度,给出了基于DRNAMC表示的矩计算的2个重要定理,提出了一种DR—NAMC基于表示的快速矩计算算法．实验结果表明：以Peppers,Boat和Goldhill等灰度图像作为典型测试对象,与流行的基于S树编码（STC）表示和传统表示的矩计算算法相比,基于DRNAMC表示方法的矩计算平均执行速度比基于STC表示方法的矩计算平均执行速度提高了32．92％,比传统表示方法的平均执行速度提高了91．07％,是一种良好的矩计算方法．