结合Tetrolet与主动随机场模型的高斯噪声抑制

文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果.     

基于广义高斯分布的彩色图像检索

为了提高广义高斯分布(GGD)在彩色图像检索中的检索性能和图像识别能力,提出了利用局部特征和全局特征的方法,计算图像中心矩形区域的颜色特征作为局部特征和整个图像应用小波变换后应用统计方法,用广义高斯分布计算小波系数的准确分布,提取全局特征,在Corel和VIEW图像库中进行了检索实验.试验表明:该方法的检索能力优于其单...     

小波分形图像压缩研究

对小波分形的图像压缩进行研究 ,并提出一种FCLWD图像压缩码方法 .方法在小波域进行图像子树的分形匹配 ,并利用小波子树的相似性引入提升模式 .发挥了小波变换WT和Fractal的优点 ,在实践中收效良好 .     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于小波变换的自适应图像去噪研究

小波域的信息处理有多分辨率分析的特性,图像经一系列小波变换就可以得到不同尺度下的图像特征,并能较好地刻画图像的非平稳性,在图像去噪方面有着传统去噪方法无法比拟的优势.本文,笔者阐述了图像小波去噪的原理,分析了影响去噪的关键因素、阈值函数的构造、阈值的选取及小波的分解层数等,并给出了优化的自适应图像去噪方案.     

采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪

为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型：将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法.     

小波变换在彩色图像检索中的应用

传统的直方图检索技术计算量大,检索时间长,而小波变换在图像检索率并不能满足真颜色图像的直观效果的要求,因此,提出逐步缩小检索范围的方法,结合颜色特征和纹理特征,先截取图像中心位置的矩形区域,利用各个等级颜色的使用率,把图像进行分类,找到与查询图像最接近的子图像库,然后在子库中的各个图像进行小波变换,提取特征,进行检索,实验表明,该方法能有效缩短检索时间,提高了检索率。     

基于Shearlet域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪

为了更有效地去除图像噪声,同时更好地保留图像边缘细节信息,提出了一种基于shearlet 域各向异性扩散和稀疏表示的图像去噪方法. 首先对含噪图像进行非下采样shearlet 变换(nonsubsampled shearlet transform, NSST),将图像分解为低频分量和多个高频分量. 低频分量中包含图像信号的主要能量以及少量的噪
声,而高频分量中含有大部分噪声和图像边缘信息. 然后,利用K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD) 算法去除低频分量中的噪声,各个方向的高频分量则通过核各向异性扩散(kernel anisotropic diffusion,KAD) 算法进行去噪. 最后,对处理过的低频分量和高频分量进行非下采样shearlet 反变换(inverse nonsubsampled shearlet transform, INSST),得到重构图像,从而有效地去除图像噪声,保留图像边缘细节. 实验结果表明,与小波扩散去噪法、shearlet 硬阈值去噪法、K-SVD 稀疏去噪法、小波域稀疏去噪法相比,该方法的去噪能力更强,并能更好地保留图像纹理细节特征,改善图像视觉效果.     

用直方图加子波增强炭素材料X射线图像

针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意.     

高效快速车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别(LPR)系统中的关键技术之一,通过对车牌区域的各种固有特征的研究和探讨,提出了一种高效快速的车牌字符定位算法,该算法基于二值边缘图像的频率变化特征,在整个车辆图像中搜索到车牌的精确位置,得到牌照图像,为车牌的进一步识别打下良好的基础.现场实验表明,该算法快速准确,对提高整个识别系统的正确率起到了关键的作用.     

基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

基于CycleGAN的图像隐私保护

社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络（cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN）的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。     

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.     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

板壳结构的振型测量

应用CCD图象传感器的线性积分成象机理,将时间平均成象方法与数字图象处理技术相结合提出一种新的动态光测方法.该法只需被测对象静态参考图象及共振态的时间平均成象即可重建板壳结构的振型信息,并具有设备简单、操作方便的优点.     

基于图像Bag-of-Words模型的无载体信息隐藏

介绍一种基于bag-of-words（BOW）模型的无载体信息隐藏方法。该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词（visual words,VW）以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏。首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递。实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现。     

一种有效的结构纹理区分方法

提出了一种检索纹理图像的算法.由于纹理图像具有的多样性,处理不同的纹理图像应当采用不同的处理方法.比如,针对结构纹理图像使用小波的方法更为适合,而针对具有随机纹理的图像使用马尔科夫模型效果就更好.因此,在处理图像之前对其按照纹理的情况进行分类合并,就可以有针对性的处理各种纹理图像.我们提出的区分纹理图像的方法基于二值傅里叶谱,首先将纹理库中的图像按结构纹理和随机纹理划分,然后采用多方向小波contourlet提取图像特征来检索图像.实验表明,这种区分算法,可实质性地提高检索率.     

利用调制传递函数滤波改进的高频调制影像融合

提出利用调制传递函数滤波来改进高频调制影像融合,以提高GeoEye-1融合影像的空间分辨率,同时保持影像光谱特性. 该方法首先由卫星影像测定调制传递函数,用这一传递函数对影像进行滤波退化,确定退化影像融合在最小均方误差下的高频调制影像融合权系数,进而用于非退化尺度下的融合,获得具有接近全色影像分辨率的多光谱融合影像. 与Erdas软件的加权高通滤波融合法和MTF-GIF的比较表明：改进的高频调制影像融合方法生成的融合影像在保持光谱信息和提高多光谱影像分辨率上是最佳的.     

基于三维脉冲耦合神经网络模型的医学图像分割

该文将脉冲耦合神经网络模型从二维平面扩展到三维空间,同时提出一种新的乘积型互信息算法,将其作为脉冲耦合神经网络分割算法的最优分割准则,并将两者结合实现三维医学图像的整体自动分割. 利用该文提出的算法对三维CT肺部图像进行分割实验,结果表明,该算法在保证分割精度的基础上显著地减少了分割运行时间,提高了分割效率,具有应用于医学图像分割的潜在价值.     

基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法

兼顾水印容量以及篡改图像的恢复效果,提出一种基于块分类编码的电子发票图像自恢复水印算法。根据电子发票的特性将图像块分为重要块、印章块、格式块和空白块4类。对图像块类型和非空白块二值化信息分别利用RS（1,3）和RS（2,3）进行编码生成恢复水印。根据恢复水印信息的大小,基于密钥将生成的恢复水印随机、依次嵌入印章块、格式块和空白块中。为尽可能降低水印容量,无需添加认证水印数据,利用类型码和非空白块恢复水印,同时完成对图像的篡改检测以及篡改恢复。与现有的用于自然图像的自恢复水印算法相比,在相同水印容量下能得到较好的恢复效果;对于同样的恢复效果,水印容量较小。在一般篡改和拼贴攻击下具有较好的认证和恢复能力。