基于Contourlet变换和T混合模型的医学图像融合算法

医学图像融合已经成为医学图像处理领域的热门研究之一.针对基于高斯混合模型的期望最大值融合算法容易导致局部细节丢失的问题,提出了一种基于Contourlet变换的T混合分布图像融合方法.首先通过GIHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation)变换将彩色医学图像从RGB颜色空间变换到GIHS空间,进而通过轮廓波变换(Contourlet)获得高频和低频两个部分;然后采用系数绝对值选大法和基于T分布混合模型期望最大法分别对高频部分和低频部分进行融合;最后利用Contourlet反变换获得新强度,将其和PET图像的其他分量通过GIHS反变换得到融合结果.该方法相比于其他的融合方法,具有信息量丰富、清晰度高等优点.     

基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法

近年来,图像哈希算法在多媒体安全领域引起了广泛的关注,已成功应用于社会事件检测、复制检测、数字水印等领域,但许多算法在鲁棒性和唯一性之间没有达到很好的平衡,针对这个问题,本文提出了一种基于图论的视觉显著模型的图像哈希算法。该算法首先通过GBVS模型构造预处理后图像的视觉显著图,然后通过Logistic混沌映射生成位置映射数组,最后对数组数据进行哈希加密并得到最终的哈希值。利用公开的数据集去验证该算法的性能,结果表明该算法可以抵抗常见的数据操作,其分类性能也优于某些文献算法。     

基于阈值改进Contourlet变换的图像融合算法

为获得到效果更好的融合图像,提出了一种基于结构相似度(SSIM)阈值自适应判定融合规则的改进算法.该算法对低频子带采用了基于相关系数离均差的加权求和融合算法,以保留更多的概貌信息;对高频子带则先计算待融合图像各个区域的SSIM,然后取平均值作为阈值,再根据各个区域的SSIM与阈值的关系自适应地选择高频子带融合算法,以保留更多的细节信息.实验结果表明,文中改进的图像融合算法可以获得细节更丰富和边缘更清晰的融合图像,融合图像质量的客观评价指标更优.     

一种基于人类视觉特性和DCT变换的图像水印新算法

提出了一种基于DCT的图像数字水印新算法．该算法根据二值水印图像像点取值情况，相应地改变中频段两个位置处DCT系数的大小关系；同时利用人类视觉系统的特性，对纹理较复杂的图像块中加入水印，增强了水印的不可见性．实验证明该算法是有效的．     

基于Contourlet变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统图像融合算法某些方面的不足,提出了一种基于Conlourlet变换的多聚焦图像融合算法。首先对两幅多聚焦图像进行Contourlet变换,得到不同分辨率层次下的Contourlet系数,包括低频分量和高频分量,利用Contourlet变换将图像的低频子带与高频子带进行分离,低频部分采用平均方法求出相关系数,高频部分采用绝对值取大的方法求出相关系数,对两个相关系数进行融合处理。实验结果表明,与传统的多聚焦图像融合算法相比,该算法增强了图像融合在细节方面的表现能力。     

采用图像感知哈希的TLD改进算法

为了提高长时间视觉目标跟踪的鲁棒性,提出了一种基于图像感知哈希的TLD改进算法。在改进算法中,跟踪模块使用尺度自适应的KCF跟踪器,检测模块对每个检测窗口提取感知哈希特征,并引入量子遗传算法作为搜索策略加快检测速度。对文中算法在OTB2013的50组视频序列上进行了测试,实验结果表明:其跟踪精度与成功率分别达到了0.784和0.568,较TLD算法分别提高了18.7%和14.2%。并且在处理光照变化、遮挡及目标分辨率低等问题时,文中算法在多数情况下取得了优于参考算法的跟踪性能,表现出良好的跟踪鲁棒性。     

基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法

针对现有的图像哈希算法普遍存在对几何攻击(如:尺度、旋转)鲁棒性不足,以及不适合彩色图像等缺点,提出一种基于非下采样轮廓波变换的彩色图像感知哈希算法.该算法首先结合图像正则化,对分块后图像进行非下采样轮廓波变换,把对变换系数求得的统计值作为中间感知哈希;然后利用块与块统计值之间的关系对中间感知哈希进行量化;最后利用混沌序列对量化后的感知哈希序列进行加密,得到最终感知哈希.实验结果表明,该算法对常见的图像内容保持操作具有强鲁棒性,并具有很好的唯一性,在碰撞率和检错率方面均优于对比算法.     

基于Contourlet变换的图像匹配算法

Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓.提出了一种图像匹配算法,该算法充分利用了图像Contourlet变换系数的特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为匹配的特征向量,然后将该方法与基于小波变换纹理分析的方法进行了比较,试验结果表明:在Contourlet变换域上的匹配高于在小波域上的匹配,从而验证了该方法的可行性.     

基于Contourlet变换和全变差的图像融合

针对基于小波和全变差的图像融合方法的缺点和不足,提出了一种基于Contourlet变换和全变差算子的含噪图像融合方法,这种方法在融合图像的同时,也对图像进行了去噪处理.首先对图像进行Contourlet变换,对得到的低频子带用分块主成分分析的方法进行处理,以估计传感器的退化算子,然后进行低频部分的融合;将高频系数归一化的全变差算子的模作为权因子进行高频部分的融合,以经Contourlet逆变换后得到的融合图像作为初始值,经过迭代演化,最终得到了去噪的融合图像.实验结果表明,该方法得到的图像视觉效果更好,信息熵更高.     

基于Contourlet变换的纹理图像检索

提出了一种基于Contourlet变换的纹理图像检索算法。首先对纹理图像进行Contourlet变换,通过调整子带能量参数的次序,改进其旋转不变性,再提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和标准方差作为特征向量,最后采用Canberra距离进行相似性度量。实验结果表明,此算法在对纹理图像检索时具有良好的检索性能,并具有旋转不变性。     

基于Contourlet变换的医学图像检索

针对医学图像特点,提出了一种基于纹理的医学图像检索算法.Contourlet变换结合了不可分离的方向滤波器组,具备多尺度和多方向特性,能有效地捕获到图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本算法充分利用图像Contourlet变换系数的统计特征,形成描述纹理特征的特征向量,并将其作为检索的特征向量.采用上述算法对CT图像数据库进行了检索实验,并与基于小波变换纹理分析方法进行了比较.结果表明,在Contourlet变换域上检索查准率高于在小波域上的查准率,从而验证了该算法具有良好的检索性能.     

基于小波变换和视觉感知特性的盲水印算法

借鉴基于视觉感知特性的图像压缩思想,提出了一种基于小波变换和视觉感知特性的自适应盲水印算法．首先,将载体图像进行小波变换,利用视觉系统的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性把载体小波系数分为9类．其次,对二值水印图像分别进行3次不同的置乱,得到3个随机水印序列．最后依据载体图像小波系数的分类,将3个随机水印序列以不同强度嵌入到3个方向的小波系数中．该算法在抽取水印图像时不需要原始载体图像和原始水印图像．实验结果表明,该算法对裁剪、JPEG压缩、加噪、图像增强、滤波等处理都有很好的抵抗力。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像水印算法

基于非采样Contourlet变换(NSCT)具有多尺度性、多方向性和平移不变性的优点,本文提出一种基于非采样Contourlet变换和SVD结合的数字水印算法,首先对图像进行非采样Contourlet变换得到低频子带,并对该子带系数进行SVD分解,然后将水印信息嵌入到奇异值中.实验结果表明,算法对旋转、JPEG压缩和...     

基于非下采样Contourlet变换的显微图像清晰度评价算法

针对显微图像噪声多、光照不均匀的特点,文章提出了一种基于NSCT的显微图像清晰度评价算法。算法首先通过NSCT对图像进行分解,然后基于改进的拉普拉斯能量获取子带系数的能量,最终由低、高频子带系数能量的比值得到评价结果。实验结果表明,与拉普拉斯、方差及小波变换评价算法相比,该算法在保持高灵敏度的同时具有较好的抗噪性能,评价结果更为准确、稳定、可靠。     

一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法

在对Contourlet变换分析的基础上,提出了一种基于Contourlet变换的自嵌入图像水印算法.该算法利用奇异值分解方法提取图像的特征信息生成水印,并将其通过量化的方法嵌入到图像的Contourlet域.实验结果表明:该算法具有较好的不可见性,可区分非恶意操作和恶意操作,并能对图像的篡改区域定位.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

基于小波变换和人类视觉系统的稳健水印算法

提出了一种基于小波和人类视觉系统的稳健数字水印算法,首先将宿主图像进行小波分解,根据人类视觉系统求出重要小波系数,然后将灰度水印图像通过Arnold变换进行置乱,最后将置乱后的水印信息加入到宿主图像的重要小波系数中.提取水印信号需使用置乱密钥.置乱密钥的使用提高了置乱算法的安全性,使水印的安全依赖于密钥.在小波域中利用人类视觉系统使嵌入水印的图像具有较好的鲁棒性.数值实验和理论分析表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性和更高的安全性.     

基于Contourlet变换的SAR图像压缩算法

针对小波变换不能充分表示图像的方向性信息,以及Contourlet变换过采样的问题,提出小波与Contourlet相结合的变换对SAR图像进行稀疏表示。分析了Contourlet变换系数的特点。采用固定阈值对小系数进行了剔除。最后结合游程编码对SAR图像进行压缩。实验表明,此方法较小波变换和Contourlet变换的SAR图像压缩方法有更好的效果。     

基于混沌系统和人类视觉掩盖的图像水印算法

提出一种基于混沌系统和人类视觉掩盖的公开鲁棒性图像水印算法,利用陈氏混沌系统产生水印,将其嵌入到图像子块的DCT次低频系数中去,然后根据噪声敏感度进行视觉掩盖,从而在不减少水印鲁棒性的同时保证了其不可见性．实验表明,采用该算法实现的水印对常见的图像处理和几何变换具有很好的鲁棒性．     

基于非下采样Contourlet变换的图像自适应阈值去噪算法

利用非下采样Contourlet变换的平移不变性和多方向选择性,考虑非下采样Contourlet变换域内相邻尺度间和同一尺度、不同方向间图像系数和噪声系数之间不同的相关性,根据子带含有信息量的多少,自适应地调节BayesShrink阈值大小,不仅使弱的边缘细节被从噪声中提选了出来,而且避免了将较大的噪声系数判定为图像细...