一种基于NSCT与抖动量化的盲水印算法

在混沌置乱变换及抖动量化原理基础上,提出了一种基于NSCT的盲水印算法.首先将图像进行NSCT变换及分块SVD分解,再对原始水印信息进行混沌置乱变换以消除线性相关性,最后,利用抖动量化原理对分块SVD分解产生的各块奇异值进行修改实现水印嵌入.实验表明,该算法透明性好,拥有较强的鲁棒性,且在水印提取时实现了盲提取,是一种盲水印算法.     

遥感模糊降质图像的扩散恢复算法研究及实现

图像恢复是图像处理中非常重要的一个方面,其方法是通过相应的退化模型和算法,对退化降质或受到噪声污染的图像进行重建,恢复原来的图像。作者介绍了利用传导扩散及反扩散模型,对因物体运动、大气湍流的扰动,拍摄时的散焦等引起的模糊降质图像的恢复算法,并给出了Laplace算子离散方法以及实现程序,提出了图像恢复的递推、迭代模型,基本解决了图像“盲恢复处理”的问题。对所述算法进行了全面的图像恢复测试、比较,证明算法具有较大的适应范围,可应用于勘探、遥感、司法刑侦、无损探测等领域的图像恢复处理。     

一种新的关系数据库信息隐藏方法

提出一种新的关系数据库信息隐藏方法。其思想是：首先对图像信息经过ICA处理得出若干个独立分量信息,利用迭代混合的方法嵌入信息,再利用盲源JADE算法提取图像信息,在保持嵌入信息不影响数据库正常使用的情况下,实现将灰度图像嵌入到关系数据库中。该方法也可用于信息的隐秘传输。仿真实验结果表明这是有效信息隐藏方法。     

一种盲图像分离算法

提出了一种封闭式图像盲分离算法，用以解决当前盲图像处理问题．利用观测的混合图像二次特征函数二次导数矩阵与其对角分量和的二次导数矩阵联合近似对角化，估计未知的混合矩阵，进而用混合矩阵的逆阵与观测矩阵的乘积恢复原始图像，实现图像的盲分离．本算法无需数据存储和迭代，避免了采用高阶统计量的严重运算负担，分离效果显著，试验仿真结果验证了算法的有效性．     

基于小波的迭代盲图像恢复新算法

针对迭代盲反卷积算法中解的唯一性和收敛性不确定问题,提出了基于小波的迭代盲图像恢复新算法.该算法用基于奇异值分解和压缩滤波方法对降质图像进行预处理,在初始化估计后对图像进行小波变换,用局部高斯模型刻画图像小波系数的概率分布,并作为先验约束加入到迭代算法中.仿真结果表明,新算法在保持图像边缘特性的基础上,峰值信噪比改进量比原算法增加约3 dB,对解的唯一性和收敛性也有一定改善.     

基于阴影恢复形状的织物表面形态研究

分析了一种新的由阴影恢复形状算法,并提出了实现算法的具体步骤和计算方法.对合成图像进行迭代计算,获得了较为准确的表面高度,并对实际织物图像验证了该算法的可行性.     

基于小波变换和KICA算法的图像盲分离

盲源分离技术在污染图像恢复与重构中起着重要的作用。近年来出现了多种盲分离算法,在无噪声的情况下,KICA(核独立分量分析)的分离方法最好。但在有噪声的情况下,传统的方法对于有噪混合图像的分离效果不佳。针对这一问题,提出了小波去噪与KICA相结合的算法对有噪混合图像进行去噪分离。仿真实验结果表明这种方法能有效地降低噪声的影响,能较好地实现了图像的分离。     

基于ICP算法的距离图像配准研究

距离图像为构造物体准确的三维几何模型提供了非常好的数据,距离图像配准是三维数字图像造型技术中的关键.文中简要介绍了距离图像的获取原理,详细介绍了基本ICP算法及其常用的最优化解析方法-奇异值分解算法和四元数算法,较全面地分析了人们对ICP算法的各个阶段的改进技术.针对两幅不同视点的距离图像,利用ICP匹配算法,选择合理的匹配策略,通过编程实现了两幅距离图像的配准,取得了较好的效果.     

基于自然梯度算法的盲信源分离研究

盲信源分离试图从给定的一组混合观察数据中恢复未知的独立信源。文中介绍盲信源分离的一种非常重要的算法——自然梯度算法。对通信信号和自然语音信号采用不同的活动函数进行了盲信源分离的计算机模拟实验，结果显示该算法能够分别有效地分离这两类随机混合的信号。     

数字水印技术与图像版权保护

数字水印技术是一种新型的图像版权保护技术,它通过在原始图像中嵌入一定的数字信息,实现对图像的版权保护。主要介绍这一技术的原理、要求、发展、分类及典型算法,概述水印技术所面临的种种攻击手段,并讨论其发展方向和应用前景。     

基于Arnold变换和DWT彩色图像数字盲水印算法

针对目前大多数彩色图像数字水印算法中嵌入的水印仍是二值图像或灰度图像,并且水印提取过程只实现了水印图像的提取而不能恢复原始宿主图像的问题,提出了一种将彩色水印嵌入到彩色宿主图像中的盲水印算法.水印提取过程无需原始宿主图像和原始水印图像,仅利用嵌有水印的图像就能同时恢复原始水印图像和原始宿主图像.该算法对彩色水印的R、G...     

半盲算法在自适应波束形成中的应用

文章介绍了半盲算法在自适应波束形成中的应用,根据半盲算法的原理,先运用基于子空间的正交投影波束形成方法确定初始权值,目的是得到次优权值,再用最小二乘恒模算法(LSC-MA)进行迭代。通过计算机对三种自适应波束形成算法的仿真对比,证明了半盲算法收敛稳定,可抑制干扰,恢复期望信号,从而也证实了该算法的可行性,有效性。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡

针对固定步长常数模盲均衡算法在收敛速度和收敛精度上存在矛盾问题,提出了一种采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡算法。在每次迭代后根据常数模准则和判决引导准则计算均衡器输出误差。如果在两种准则下输出误差符号一致,则对步长值进行修正,否则,根据自适应均衡原理利用均衡器输入信号计算最大步长值,均衡器权系数采用大步长值进行更新。与现有变步长盲均衡算法比较,无需人工设置参数,更利于工程实现。计算机仿真结果证明,采用输出误差符号判决的变步长常数模盲均衡具有良好的均衡性能。     

基于盲反卷积的超分辨率图像盲复原算法

为解决超分辨率图像盲复原问题,研究了一种广义图像降质模型及广义超分辨率图像盲复原算法模型.提出了基于TVBD的交替最小化超分辨率图像盲复原算法,并加以改进以改善复原效果;通过结合MSAA算法,提出了基于TV交替最小化的快速中值超分辨率图像盲复原算法,排除野值干扰,提高算法精度和速度;根据峰值信噪比和误差平方和,提出两种新的客观评价指标,衡量各算法的复原效果.实验表明,本文算法有效实现了超分辨率图像盲复原,并提高了复原精度.     

基于最大熵的迭代分割算法

对于一些对象与背景像素灰度值类似的图像以及充满噪声的图像,传统的图像分割算法分割精度较低。为解决这一问题,提出了基于最大熵的迭代分割算法,根据求出的最大熵阈值将图像分为背景和对象两类区域;分别对两类区域求取灰度平均值,以该平均值将图像分为对象、背景和待分割3个区域;再对待分割区域进行迭代求取最终阈值,并根据最终阈值对图像进行分割。实验表明,该算法具有较高的抗噪性能,能精确分割一些轮廓不明显的图像,其分割精度明显好于其他传统图像分割算法。     

采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法

为进一步提高恒模盲均衡算法的性能,文中提出了一种采用瞬时梯度变化率判决的双模式盲均衡算法。利用两次相邻均衡迭代前后的归一化权值变化量定义瞬时梯度变化率,并依此设置判据实现均衡迭代过程中的恒模算法和判决引导算法的适时切换,实现双模式盲均衡算法。双模式盲均衡算法可以有效结合恒模算法稳健和判决引导算法快速收敛和收敛精度高的优点,提高盲均衡算法的性能,计算机仿真结果证明了算法的有效性。     

基于相关系数的快速图像匹配研究

针对传统图像相关匹配算法计算量较大的问题,研究图像库中相关图像搜索方法.提出一种改进的相关匹配算法,该方法通过对相关系数公式进行简化和迭代运算,减少了重复运算.通过设定参考图像与目标图像的相关系数阈值,只需计算方差相差较小的点的相关系数,提高了运算速度,计算时间减少到原来的14%,甚至更短.在文件夹的图像搜索中实现了图像的快速匹配.     

组稀疏表示的双重l1范数优化图像去噪算法

由于图像受噪声的影响,无法从降质信号中获得准确的稀疏系数.针对此问题,对一种组稀疏表示的双重l_1范数优化图像去噪算法进行研究,该算法同时采用非局部相似图像块组稀疏表示的l_1范数和稀疏残差作为正则项对组稀疏系数进行约束,并利用一种有效的迭代收缩算法实现对模型的优化求解,以获取更鲁棒的稀疏系数,另外,为了进一步提高去噪性能,采用贝叶斯公式推导出自适应调整两个正则化参数的方法.实验结果表明,与现有的许多算法相比,新算法能够在去除噪声的同时抑制伪影,保护图像的细节信息,峰值信噪比相对经典的BM3D算法而言,最多可提高1.24 dB.     

一种精确的图像边缘检测法

边缘检测是图像处理与识别中最基础的内容之一,一幅图像就是一个信息系统,其大量信息是由它的轮廓边缘提供的。边缘提取与检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能。现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待于进一步的改进和发展。提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,从理论上分析了该方法的精确性和较强抗干扰能力,给出此算法的实例并与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、Prewitt算子和Canny算子的检测结果进行了比较。