一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准，需要确定初始变换参数，为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型，由Harris角点检测法确定图像特征点，由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆，根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准，证明了该算法的有效性。     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

基于假彩色的多重图像融合

对假彩色多重图像融合的算法进行了总结分类，并对各种类型的融合算法的结构、特点进行了分析，为在复杂任务和环境下选择恰当的假彩色图像融合手段提供了参考。并以多光谱图像融合以及热成像图像与ＣＣＤ电视图像的融合为例，开发了一些新的有效算法。     

基于DSP+FPGA的红外图像锐化算法的实现

为了改善红外图像的成像质量，根据红外图像的特点，提出了一种改进的拉普拉斯锐化算法——受限拉普拉斯锐化算法，并采用DSP＋FPGA的架构进行实时处理。对普通拉氏锐化算法和受限拉氏锐化算法的处理效果进行比较。受限拉氏锐化算法有效地控制了图像的噪声，使处理后的图像边缘更加清晰，又保护了图像的细节。     

二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法。针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小。据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法，针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小．据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于选区的彩色图像抽取和融合算法研究

给出了一种利用图像中定义的选择区域（选区），从复杂背景中尽可能保持原样地提取出所关心图像的图像抽取方法；同时还介绍了如何对抽出的图像进行融合设置，进行看似自然的、无缝的融合；另外对算法的应用过程进行了适当的描述，作出算法的实际使用情况说明．     

快速图像逻辑运算VC^＋＋算法

论述了图像的二值化及逻辑运算在数字图像处理中的重要作用，详细分析了二值化的改进算法及图像的六种逻辑运算的算法，提出的一种改进的图像逻辑运算算法，可以提高逻辑运算中二值化的速度，该算法有较高的实用价值。     

一种空域与小波域相结合的水印算法

提出了一种空域与小波域相结合的水印算法．算法采用有意义的二值灰度图像作为水印，首先将水印分成2部分，一部分包含重要信息，另一部分包含次要信息．然后利用二维离散小波变换对原始载体图像进行多级分解，并对含重要信息的水印分量进行Arnold变换，以达到置乱图形和消除空间相关性韵目的，接着将水印数据叠加到载体图像的小波分解系数上，实现水印的嵌入．对于含次要信息的水印分量则通过LSB算法嵌入到经逆向小波变换生成的图像的空域中．实验证明：该算法对／PEG有损压缩、噪声和剪切等常见水印攻击显示出了较强的鲁棒性．     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．     

基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割

提出基于轮廓波变换的模糊聚类图像分割算法,从变换域的角度提高传统聚类算法的抗噪声能力.首先用轮廓波变换对含噪声图像消嗓,然后再进行聚类图像分割.实验结果表明:新算法能够获得较好的图像分割效果和质量.     

基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新方法

本文提出了一种基于区域特性的NSCT多聚焦图像融合新算法。首先将待融合图像用NSCT分解成不同尺度,不同方向上的子带;然后对分解后的高频系数采用基于区域能量的方法进行融合,对低频系数采用基于区域方差的方法进行融合;最后将融合后的系数进行NSCT反变换得到融合后的图像。实验结果表明基于区域特性的NSCT图像融合方法优于其他传统方法,验证了本文算法的合理性。     

一种基于改进的Fibonacci变换的数字水印算法

为提高置乱算法的安全性，提出一种广义的二维矩阵置乱算法．．该算法有多个可选的矩阵，通过逆变换实现图像还原操作，攻击者想破解置乱算法是十分困难的。将所选用的矩阵和迭代次数作为水印的密钥，提高了算法的安全性、实验表明，在不同图像处理和攻击下，该算法具有鲁棒性好、安全性高、提取水印时不需要原始图像等优点。     

基于小波变换的置乱-扩散算法的研究

在图象分级的基础上,利用小波变换的原理,对小波变换后的每个子图象进行置乱操作,这样在逆变换还原图象时,图象中的每个点不仅位置发生了改变,而且灰度值也发生了改变,使算法达到很好的置乱效果．通过将随机选用的置乱矩阵与迭代的次数作为密钥,提高了算法的安全性．实验证明,置乱后还原的图象清晰度高,算法抗攻击能力强,可适用于图象加密和图象隐藏的预处理过程．     

基于圆域上多项式逼近的图像重建算法

以Marr算法为基础, 给出了圆域D上图像重建的一种 基于二元多项式逼近的加速算法. 加速后算法的计算量为O(Nlg N), 当N较大时, 新算法的运行时间远小于原算法的运行时间. 同时, 与传统图像重建算法〖CD2〗滤波反投影算法（FBP）相比, 基于多项式逼近加速算法重建的图像质量优于前者. 仿真实验验证了此算法的有效性.     

基于多小波变换的图像编码算法研究

 多小波是小波理论的新分支,将传统的单小波拓展到矢量空间。多小波既包括了传统小波的全部优点,同时又克服了单小波的缺陷,将实际应用中十分重要的正交性、对称性、紧支性、光滑性完美地结合在一起,因此多小波在图像处理方面的应用也显示出巨大的潜力。该文在研究了JPEG2000的核心编码技术——EBCOT算法和多小波变换原理的基础上,提出了结合EBCOT算法的多小波图像编码。算法将各种常用的多小波基,结合EBCOT算法,对灰度图像进行压缩编码。实验结果证明基于EBCOT算法的多小波图像编码方法能够对图像进行很好的压缩。     

基于小波变换的多层次图像增强算法

提出了基于小波变换的多层次图像增强算法.首先对图像进行4级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,并对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后用得到的小波系数和尺度系数进行逆变换得到增强后的图像.试验结果证明,该算法具有优于传统增强算法的增强效果和抗噪性能.     

一种改进的零树编码算法

在SPIHT算法的基础上进行改进,提出了一种改进的新算法,该算法修改了分割排序策略、加入了幅值精细编码等措施在一定程度上克服SPIHT图像编码算法的不足,提高了编码速度,减少了内存的消耗,提高了图象复原的质量,是一种有效的图象压缩方法。