基于几何特征的哈夫就换图像分割研究

哈夫变换(Hough tranform)是由P.V Hough在1959年提出,最早用于高能物理云室图像中高能粒子轨迹的分析计算.哈夫变换是将图像空间中复杂边缘特征信息映射成参数空间中的聚类检测问题,具有优秀的鲁棒性和极佳的抑制噪声能力,在图像分析、计算机视觉领域已得到广泛的应用,已经成为模式识别的一种标准工具.然而,哈夫变换基于模型、依赖参数的一种变换,如果给定参考模型参数较多,就会造成巨大的计算量,使得具体的图像检测过程难以实现.因此,对于具体的目标模型应该具体分析.     

基于图像几何特征的预检索技术研究

图像特征的有效提取及表征是基于内容图像检索中的关键问题,将图像的几何特征引入图像的抽象描述中,利用四叉树结构进行特征索引,实现了动态检索基于图像空间几何特征的检索方法,与传统单特征的检索方法相比,减少了特征数据量,缩短了检索时间.     

基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法

针对传统Census变换立体匹配算法精度低,提出基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法.将Census变换窗口中心像素的灰度值用其邻域像素灰度值的中值代替,从而减少噪声对匹配精度的影响,增强算法的抗干扰能力.采用Mean Shift算法对图像进行分割,结合其Census变换结果,以Hamming距离作为匹配代价...     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法

分析了最大类间方差阈值图像分割算法的基本原理，结合遗传算法及其特点提出了一种自动阈值选取的图像分割算法，在本算法中对传统晨大类间方差图像分割的算法及遗传算法进行了改进，提高了传统算法的速度，改善了遗传算法的收敛速度与最优解的协调关系，最后从速度及性能上进行了分析比较，并对实际图像分割做了反复实验，结果表明，本遗传算法的图像分割方法在图像分割过程中具有速度快，效果好的特点。     

基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确.     

基于小波变换的图像版权保护技术研究

<正>随着信息技术的发展,数字作品的分发和处理变得越来越容易。在未经作品所有者授权的情况下,人们能够方便地下载、保存、修改和分发各种多媒体信息,如图     

基于图像置乱变换的数字水印算法研究

结合Arnold变换,提出了一种基于图像置乱变换和小波变换的数字水印算法.首先对被隐藏图像进行Arnold置乱,把主图像划分为n×n区域,对每个区域进行3次离散小波变换,再利用算法把待隐藏信息嵌入各个区域的中频子带和高频子带,实施多处信息隐藏以提高其鲁棒性.对提出的算法进行了仿真实验,并对嵌入信息的图像进行各种攻击测试.实验表明,该算法对嵌入信息具有不可见性和良好的鲁棒性.     

基于改进流域算法的粘连细胞图像分割技术研究

<正>在细胞显微图像处理过程中,经常会发生目标粘连的现象,如何将这些粘连的目标正确分割是后续分析成功与否的关键。流域算法(Watershed Algorithm)是最近兴起的一种基于区域和数学形态学的图像分割方法,它对灰度变化十分敏感,能够克服传统分割方法中易丢失微弱边缘的缺点,可以有效地检测出边缘。但由于普     

基于小波变换的图像融合算法研究

针对可见光和红外热像仪各自的成像特性,提出了一种新的基于小波变换的图像融合算法,将配准完成的电视图像和红外图像分别进行小波分解,得到低频图像和高频图像。采用不同的规则分别对低频图像和高频图像进行融合,并进行小波逆变换,得到最终的融合图像。最后采用实验验证了算法的有效性,结果表明,该算法明显优于传统小波变换算法。     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

基于图像特征的车牌字符分割方法研究

根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高.     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.     

基于SOC的视频图像画面分割技术研究（常州市科技攻关计划项目）

河海大学计算机及信息工程学院（常州）齐本胜博士主持的科研项目“基于SOC的视频图像画面分割技术研究”，于2006年4月经常州市科技局批准立项（项目编号CE2006077）．     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

基于特征变换的高光谱图像压缩快速矢量量化算法

矢量量化能够得倒良好的压缩效果但有着计算复杂度高的缺点.提出了一种基于特征变换的快速矢量量化算法来压缩高光谱图像.该算法利用了高光谱高维空间大都是空的,可以用较低的子空间来表示这一特点.在较低维数的子空间进行矢量量化会大大降低运算的复杂度.所提出的算法在获得和经典的扩展劳埃德算法效果相当的情况下,大大降低了运算时间.     

基于线性方向特征的高分辨率遥感图像道路提取研究

当前高分辨率遥感图像自动识别技术的关键就是图像的特征提取.针对传统道路提取自动化程度较低,提取精度不高等问题,提出一种基于线性方向特征的道路自动提取算法.首先,利用图像光谱特征进行图像预处理;其次,运用傅里叶变换在频率域上进行Gabor滤波,通过优化滤波器的尺度、频率和方向参数达到识别道路线性方向特征的目的;再次,通过...     

基于非对称离散分数傅里叶变换双相位编码技术对二维条码图像加、解密的研究

在现有光学图像加密一种方法(分数傅里叶双随机相位编码技术)的基础上,提出一种改进的基于非对称离散分数傅里叶变换双相位编码光学加密方法,并用计算机模拟两种方法对二维条码图像进行加密、解密的过程,比较两种方法的仿真实验结果中两种方法的加密性能和解密图像的质量优劣.