基于子块的三维模型检索算法

针对三维模型检索性能较低的问题,提出一种基于子块的三维模型检索算法。首先,对经过预处理的模型进行骨架提取,并记录每个骨架点相应的几何和拓扑结构信息;然后,将骨架划分成多个子块,为每个子块定义一个权值因子;最后,通过比较子块的相似度来计算模型整体的相似度。实验表明,该算法可以得到较好的检索性能。     

基于联合域滤波的无人机载SAR图像块效应抑制方法

针对无人机载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像系统因采用基于块的离散余弦变换压缩方法所产生的块效应问题,提出一种基于联合域滤波的块效应抑制方法。首先,从无人机载SAR成像系统工作原理出发,介绍无人机载SAR图像的压缩处理流程,分析产生块效应的机理。然后,在地面端对SAR图像解压过程的变换域和像素域中分别加入块效应滤波处理手段,其中变换域采用的是“十字型”转移块滤波方法,像素域采用的是双边滤波方法。最后,通过联合域滤波方法达到抑制无人机载SAR图像块效应的目的。实验结果表明,在同等压缩系数条件下,本文方法相比于其他滤波方法可以获得更好的峰值信噪比结果,降低无人机载SAR图像因图像压缩造成的失真影响,具有很强的块效应抑制能力。     

基于图像灰度熵的团块目标检测方法

针对面向自动目标识别(ATR)的图像数据压缩方法,感兴趣区域(ROI)检测器的设计是需要解决的一个关键问题。图像灰度熵可以有效地反映图像中像素灰度变化的剧烈程度,并且与图像均值有关。提出了一种基于图像灰度熵的团块目标检测方法,实现了对可见光和红外图像中坦克、飞机、舰船等团块目标的有效检测。实验表明该方法具有较好的稳健性和适应性,优于基于分水岭的检测方法,满足面向ATR图像数据压缩方法ROI检测器的设计要求。     

基于混沌系统和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于混沌系统和图像融合的数字图像隐藏技术.利用混沌映射将隐藏图像进行置乱预处理,并按隐藏图像的大小把载体图像分成若干个子块,每个子块对应于置乱图像的一像素,然后结合图像融合技术,在该子块的某一位置隐藏该像素.利用混沌映射结合图像融合,将隐藏信息隐藏在载体图像的不同位置,提高了隐藏的视觉效果,保证了隐藏信息的安全性.实验结果表明,本方法具有较好的隐藏效果以及对一般图像处理具有一定程度的鲁棒性.     

6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition, SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD, MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中。首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法。其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像。最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价。实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应。从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高。     

基于小波域的运动估计方法的实现

基于块匹配的运动估计是降低视频序列图像帧间冗余度的一项关键技术,但巨大的运动估值运算量和块效应制约了它的实际应用。在小波域中,根据子图像之间的相关性,可以由对最低频子图像作运动估计获得的位移矢量去预测其余子图像的位移矢量,提高了检测精度并减少了运算量和块效应,实验结果证明了这种方案的有效性。     

基于多幅图像统计信息的降噪算法

讨论了基于多幅图像各象素的统计信息进行降噪的算法,在算法过程中,利用对同一景物采集的多幅图像,统计其各象素的不同的灰度值出现的次数,把得到的大概率值作为真实的灰度值,实现对图像的降噪处理。该算法处理后的图像噪声大大降低,轮廓更加清晰,并且能较好的保留原图像的细节。     

基于灰度分布模型的声呐图像目标检测算法

针对声呐图像目标检测问题,提出了一种基于声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的目标检测快速算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数和拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行目标特征区域检测处理。最后将该算法的检测结果同分形特征以及扩展分形特征检测结果进行了比较分析。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中演示等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取。     

基于最大梯度和灰度相关的两步全景图拼接算法

提出一种基于最大梯度和灰度相关的两步全景图拼接算法。该算法综合了基于灰度相关和特征相关算法的优点，首先通过匹配梯度最大值点位置的梯度值缩小搜索范围，再利用最大灰度相关匹配两幅待拼接图像。实验表明，算法原理简单、拼接速度快，同时消除了对有重复纹理特征图像的伪拼接现象，对图像亮度差异具有很强的抗干扰能力，鲁棒性好。     

基于树型小波和灰度共生矩阵的SAR图像分类

SAR图像包含有相干斑噪声 ,传统的方法不能很好地对SAR图像进行分类。为了能对SAR进行精确分类 ,将图像的灰度和纹理特征 ,空域和频域特征相结合 ,提出了一种新的SAR图像分类方法。该方法采用由树型小波中频纹理能量特征、灰度共生矩阵特征、树型小波滤波后的灰度组成的特征矢量对SAR图像进行分类。实验结果分析表明 ,该方法是一种有效的SAR图像分类方法。     

红外双色亚图像识别研究

研究了红外双色辐射特性和双色比识别特征 ,分析了红外亚成像的灰度与空域特征。研究了双色比区分伪目标 ,灰度扩展亚成像方法。研究了亚图像子块灰度直方图的迭代二值化 ,二值分割后的空域模糊分割。研究了单元扫描亚图像识别的特征参数 ,初始成像多帧配准识别实现低虚、漏警率目标检测 ,并通过锁定目标实施连续逐帧分割、识别。实验表明 ,所研究的红外双色亚成像识别方法适用于静止、慢速和快速红外目标的实时识别     

利用图像自相似性进行编码的研究

遥感图像的平坦区域中存在大量冗余信息,探索更有效去除这些区域内冗余信息的方法对于提高图像编码效率有很大帮助。通过引入图像自相似性的概念进行研究,发现在图像的平坦区域中存在大量的自相似部分。从图像自相似性的角度出发,利用图像的局域自相似性对平坦区域进行编码以提高编码效率。在基于模式特征的遥感图像压缩算法中利用这种方法,针对一组典型遥感图像进行压缩,使高倍率压缩下恢复图像的PSNR平均提高0.1 dB左右。从不同图像的压缩结果来看,增加自相似的方法对于去除较平坦区域中的冗余信息相当有效。     

基于对应点的三维医学图像相关性插值

现有的插值方法在进行医学断层图像插值时，要么不能兼顾灰度和形状的变化，要么计算量太大。为解决这一问题，文中提出一种基于对应点的三维医学图像相关性插值算法。通过对两幅断层图像进行门限分割，获得体素的分割值。在相同密度物质的区域内，采用体素的相关性来进行插值，不同密度物质区域采用缩放区域大小作为插值数据，使新的图像不仅在灰度上，而且在组织形状上，介于原来的断层图像之间，满足了医学图像插值的要求。与线性插值相比，新算法的视觉效果好，计算误差小；与小波插值相比，新算法的计算量极大地减少。插值结果可有效地应用于构建三维体模型.     

小训练样本下的合成孔径雷达图像分类研究

针对纹理是合成孔径雷达(SAR)图像目标分类的一个重要因素,SAR图像的过完全小波分解产生大小不变的子图像,具有移不变特性,可在不同尺度下表征纹理。利用图像灰度均值与细节图像能量特征组成特征矢量,对SAR图像有好的表征效果。与完全由图像分解子图能量得到的特征矢量相比,目标间的纹理特征差异更明显。神经网络具有高度非线性判决性能,可将所提出的过完全小波分解纹理能量特征(OWATF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合对SAR图像面目标进行分类。实验证明,在小训练样本条件下,RBF神经网络与OWATF特征相结合对SAR图像进行分类能够很好地体现目标的整体特性。     

JPEG彩色图像加密新算法

基于复合混沌和有限整数域上的仿射变换，提出一种结合彩色图像压缩编码的加密算法。先在空域对红、绿、蓝分量以8×8大小块为基本单元统一进行位置置乱，打乱分量之间的组合关系，接着进行正常的压缩。在量化系数之后，对所有的直流系数统一进行置乱、自适应地代换和扩散，对所有的交流系数统一进行置乱、自适应地改变符号位，其中置乱操作在改变系数位置的同时根据坐标混合它的值，自适应的操作通过利用中间数据扰动复合混沌系统来实现。算法密钥空间大，敏感性强，安全性高；构造的复合混沌系统形式简单，易于并行实现；得到的密文与直接压缩的图像大小相当。     

基于小波包和心理声学模型的音频水印算法

提出了一种基于小波包和心理声学模型的数字音频水印算法,该算法对音频信号进行小波包分解,在小波域内计算掩蔽阈值,根据从心理声学模型得到的幅度因子自适应地控制由嵌入水印而引起的听觉偏倚。二值水印图像通过伪随机排序与扩频调制后嵌入到小波包分解后的中频系数中,提取水印信号无需使用原始数字音频信号。仿真试验表明水印是不可察觉的,经过MPEG layer Ⅲ有损压缩、低通滤波、重采样等操作后仍具有很强的稳健性。     

Steganography based on wavelet transform and modulus function

In order to provide larger capacity of the hidden secret data while maintaining a good visual quality of stego-image,in accordance with the visual property that human eyes are less sensitive to strong texture,a novel steganographic method based on wavelet and modulus function is presented.First,an image is divided into blocks of prescribed size,and every block is decomposed into one-level wavelet.Then,the capacity of the hidden secret data is decided with the number of wavelet coefficients of larger magnitude.Finall,secret information is embedded by steganography based on modulus function. From the experimental results,the proposed method hides much more information and maintains a good visual quality of stego-image.Besides,the embedded data can be extracted from the stego-image without referencing the original image.     

基于动态广义直方图均衡的红外图像增强方法

针对直方图均衡法进行红外图像增强时存在的问题,提出了动态广义直方图均衡方法。首先,广义直方图通过基于局部复杂度计算的分数值计数,体现了图像的不同区域特性,防止了过增强和放大噪声。然后,对广义直方图利用SG算法平滑滤波后,采用GK聚类算法实现对直方图的动态划分,避免高概率灰度背景对低概率灰度目标的影响。最后,动态分配目标和背景的输出灰度区间,突出目标细节,控制增强效果。实验结果表明,算法能有效克服传统直方图均衡法丢失目标细节、不能控制增强效果和过分放大噪声的不足,是一种有效的红外图像增强方法。     

二维最大散度差图像投影鉴别分析

提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明，所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析，特征抽取的速度有了较大幅度的提高。