对抗通信中的军事图像加密与隐藏传输系统设计

设计并实现了一种基于多种图像混合加密的军事图像传输系统.仿真实验以及与传统加密系统的对比说明该设计系统提高了军事图像传输的安全性与军事信息的隐蔽性,且传输效率高,有一定的实际应用价值.     

数字图像处理系统的开发与研究

设计了一个可视化图像处理程序,是以Window XP作为操作平台,采用Microsoft公司推出的开发Win32环境程序,通过Visual C++实现系统框架,实现了对图像的基本处理,如图像增强、正交变换、边缘与轮廓、二值形态学变换、图像分割、图像复原、图像压缩和编码等.     

基于Java Web的图像拼接系统：WebPano

针对图像拼接系统从桌面移植到网上存在的用户体验和服务效率等瓶颈问题,提出一种基于模型-视图-摔制器框架的网卜图像拼接系统一WebPano,并采用JSP/Servlet和Java技术分别实现了系统的网络平台和核心的图像拼接算法.以用户目视为准则,在上传多幅高分辨率图像的条件下,对网上系统拼接服务质量进行了测试,并利用LoadRunner对多用户同时在线访问系统的负载性能进行了测试.结果表明,在网上图像拼接系统上可以实现与桌面系统相同的用户体验和服务效率.     

图像处理技术在运动目标跟踪检测中的应用

视觉坐标测量系统中，被测目标和探测器之间常常存在相对运动，造成光电探测器采集的图像模糊．本文从空间频率的角度分析了图像模糊及复原对图像测量系统的影响．图像测量系统传递函数分为：光学成像系统、图像因匀速运动而导致的图像模糊、模糊图像恢复和光电探测器的图像离散化等几部分来考虑．认为系统总体传递函数是这几部分影响的综合结果，并据此判定图像测量系统等效分辨率．     

基于误差加权哈希的图像检索方法

图像检索技术旨在大规模图像库中准确、快速地检索与查询图像相似的图像。基于此,对误差加权哈希Error Weighted Hashing(EWH)快速近似最近邻搜索算法进行分析,并将其与Locality Sensitive Hashing(LSH)局部敏感哈希、Multi-Index Hashing(MIH)多索引哈希进行分析比较,然后基于误差加权哈希(EWH)算法构建图像检索系统,设计分段哈希索引的结构以及该系统所需要实现的功能模块。     

嵌入式网络图像监控系统的设计与实现

针对常见视频图像监控系统存在的扩展能力差、监控范围小,以及无法实现有效的报警联动机制等缺点,应用嵌入式技术设计网络图像监控系统.系统以S3C2410为主要元件构建硬件平台,通过对Linux的移植建立嵌入式操作系统.实验测试结果表明,该系统具有无人值守、自动报警、易于扩展等优点,能对家庭、楼宇、仓库等场所进行远程监控.     

对旋转和平移鲁棒的序列图像拼接算法

受分辨率和视角范围的限制,普通的图像获取设备通常无法拍摄到较大场景的图
像,而图像拼接技术可对获取的若干幅小视角场景的图像进行配准和融合得到一幅宽视角的
全景图像. 为此,设计了一种序列图像拼接系统. 针对近似仅存在二维平移的待拼接图像,采
取平移鲁棒的实时序列图像拼接方案,以傅里叶变换的相位相关法为基础进行拼接. 针对待
拼接图像间同时存在旋转和平移的情况,采取了基于Harris特征点检测的旋转和平移鲁棒的
序列图像拼接方案. 实验结果表明,所设计的平移鲁棒序列图像拼接方案能够实时拼接近似存
在二维平移关系的序列图像,但无法处理旋转;而旋转和平移鲁棒的序列图像拼接方案可在
线下非实时地处理同时存在平移和旋转仿射变换的序列图像拼接.     

高分辨率图像的指数矩描述

在指数矩定义与计算方法的基础上,提出应用指数矩矩阵描述高分辨率图像的方法.结合图像分割理论并延伸处理各子图,利用快速傅里叶变换计算高分辨率图像指数矩矩阵,然后逆向重构子图并重组原图.对重组图像进行基于Itti视觉注意模型的客观感兴趣区域信噪比分析.仿真结果表明,延伸处理可减弱由分割所带来的重组图像方块效应,也可提高重构图像的信噪比,验证了由图像指数矩矩阵描述高分辨率图像的可行性.     

论设计图像的通用性、多元化与美学价值的嬗变

设计图像作为传达人造物品内在含义和使用方法的符号,其重要性是不言而喻的。从通用性和识别性来考虑,消费社会设计的图像系统中程式化是必然趋势。而自20世纪60年代以来,设计家开始关注并探讨以使用本国或者本区域特有的图像来丰富设计作品的内涵,从而促成了多元化图像世界的出现。无疑,这些由设计图像的嬗变所带来的美学价值的改观,是需要用新的美学评判标准来描述和阐释的。     

基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络

实现遥感图像目标识别的智能化是一个亟待解决的问题.由此建立了黑龙江地区地表高清遥感图像数据集,以深度学习为基本工具,设计了基于残差块的遥感图像目标识别自编码网络,并使用优化算法对学习过程进行了优化提升.搭建了实验平台,完成了对神经网络的训练和测试实验,验证了该文所提算法的有效性,为实现遥感图像目标识别的智能化提供了有效方案.     

小波变换在遥感影像处理中的应用

探讨了小波变换在遥感影像处理中的主要应用．     

矢量图像去噪的格子波尔兹曼方法

摘要： 针对矢量图像数据量大,基于传统非线性扩散模型的算法效率低和难以实现并行化的缺点,该文通过在格子波尔兹曼模型的松弛因子中嵌入矢量图像的边缘特征,并定义新的平衡态分布函数,实现矢量图像的非线性扩散去噪. 此方法在保证稳定性的情况下,能实现大步长迭代计算以提高计算效率. 随后,通过二维扩散问题的数值仿真,定量评价了平衡态分布函数对计算精度和效率的影响. 为验证此种方法,对分别受到加性高斯白噪声和脉冲噪声的彩色图像进行了去噪实验,结果显示在图像处理质量和计算效率方面,该文方法都优于加性算子分裂算法.     

Curvelet变换域自适应收缩图像去噪

研究了Curvelet变换域非参数贝叶斯估计图像去噪问题。利用先验概率模型－正态反高斯(NIG)分布对图像Curvelet系数的稀疏分布进行统计建模,并在此基础上设计出基于NIG的最大后验概率(MAP)估计器。通过估计Curvelet子带系数分布的参数,实现基于MAP的子带自适应收缩图像去噪,最后通过仿真验证了去噪算法的性能。结果表明,该方法能有效地去除图像中的噪声,同时较好地保留了图像的纹理和边缘等细节。     

非制冷红外成像组件设计的新方法

设计了一款非制冷红外成像组件,实现了红外成像功能.介绍了这种非制冷红外成像组件的硬件设计.对于这种红外微弱信号的采集,在模拟电路采取了多种降噪的措施.在软件上,实时实现了红外图像的非均匀校正;并根据红外成像的特点,设计了一种基于红外成像温度窗特性的图像增强方法,适合硬件实现.该组件通过通讯接口可改变组件工作状态.最后,给出了这种红外成像组件的测试方法及结果,证明组件成像效果很好,满足设计要求.     

基于DSP的自动磁粉探伤系统

针对自动磁粉探伤系统，提出了一种基于DSP的裂纹图像处理识别板卡的总体设计方案，分别对DSP主处理器、A／D转换模块、UART、存储空间扩展以及CPLD逻辑控制进行了方案分析和设计，在进行系统调试的同时给出实验数据，并与PC机的软件进行效率比较．     

数字图像边缘检测方法的对比分析及优化

由于数字图像本身的复杂特性和各种噪声源的影响,使得图像边缘检测技术成为图像处理的一个难点.通过对几种常用边缘检测算法的介绍、归纳总结及仿真实验,对比分析了各自的优缺点,并在此基础上结合目前先进的小波理论和传统的微分法提出了一种新的图像边缘检测方法.新方法把用不同方法处理得到的边缘图像融合生成一幅新的边缘图像,先取适当阈值,过滤多余的信息.经Matlab仿真验证,在突出图像的边缘和局域细节信息方面具有良好效果,是一种有效的图像边缘检测方法.     

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。     

基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏

针对图像无载体信息隐藏算法嵌入容量与鲁棒性无法很好兼顾的问题,提出了一种基于纹理特征分类与合成的鲁棒无载体信息隐藏算法,使用空间金字塔算法提取纹理图像特征,通过监督式分类训练得到分类模型,同一类别下的不同图像块,利用位置信息进行区分,根据图像块分类和位置信息的不同构建映射字典,传递秘密信息;发送方依据秘密信息选择图像块并根据公共密钥将所有图像块组合为一幅大尺寸图像,通过可逆形变生成复杂的纹理图像并发送给接收方;接收方根据密钥将纹理图像恢复为图像块,利用分类模型识别图像块所属分类并确定位置信息,对照映射字典提取秘密信息.实验和分析表明该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声等攻击具有较好的鲁棒性,同时嵌入容量可随图像类别的增加得到提高.     

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。