二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

基于改进马尔可夫随机场探地雷达有效信号提取方法

针对探地雷达图像背景含有大量噪声导致有效信号提取识别困难等问题,提出了一种基于改进马尔可夫随机场结合大津算法的探地雷达去噪的方法。该方法先使用大津算法,将探地雷达图像数据二值化,划分出前景和后景图像,后对图像使用改进马尔可夫随机场结合迭代条件模式算法(iterated conditional mode, ICM)进行降噪处理,得到只含有效信号的二值图。将二值图像与带噪图像结合比对,使用中值滤波法降噪,最后得到优化后的探地雷达图像。根据实验结果,该方法在探地雷达数据降噪和有效信号提取方面均具有较好的效果。同其他传统方法和原始马尔可夫随机场降噪方法相比,该方法在探地雷达各类评价方法中表现最优,具体表现为信号单道波波形对比中拟合度最高,峰值信噪比达52.528 1 dB,结构相似度为0.998 1。使用结合二值图像的滤波图像,可以使图像波形更清晰。因此,该方法在使用探地雷达进行探测、探伤工程项目中有一定实用价值。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

一种新的图像自适应水印算法

数字水印是数字媒体版权保护的一种有效方法.提出了一种新的基于DCT(Discrete Cosine Transform)域的盲图像自适应数字水印算法.该算法利用视觉系统HVS(Human Visual System)特性和图像的局部特点,自适应地选择量化步长对图像各个分块的直流分量通过量化来嵌入水印,同时为了弥补在感知容量小的分块直流分量上水印嵌入强度的不足,利用照度掩蔽特性对该分块的部分低频系数也自适应地嵌入同一水印信号,从而使水印的稳健性和不可见性之间达到很好的平衡.水印的提取不需要原始图像.实验结果表明该算法实现的水印具有良好的不可见性,并对常见的几种图像处理和噪声干扰也具有很好的稳健性,其性能优于其它文献上的相近算法.     

自适应分形矢量量化编码

提出了一种自适应分形矢量量化编码方法。对图像进行自适应四叉树分割,并构造粗糙的均值图像。误差图像进行分形矢量量化编码时,使用设计的自适应二维维纳数字滤波器,对收缩的均值图像进行滤波后,可构造好的码书。实验证明,本方法码书不需外部训练,解码不需要迭代,可以改善重建图像的视觉质量,使压缩比和PSNR都有明显提高。     

一种静止图像质量评价指标

介绍一种新的静止图像质量评价算法，其数学模型的建立依据为：图像总的失真主要由相关损失、对比度失真和亮度损失3方面造成。该方法性能高于常用的均方误差和峰值信噪比图像质量评价方法，且简单有效。用此法对静止图像压缩中解压图像的质量进行评价，其结果与人眼的感知评价保持较好的一致。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法(修改重投)

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感。针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法。将改进的最大类间方差法（Otsu）引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法。实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际。     

一种改进的模糊核聚类图像分割算法

模糊核聚类算法已广泛应用于图像分割领域,然而该算法对初始值的选取、噪声以及图像灰度不均匀比较敏感.针对该问题,提出了一种改进的模糊核聚类图像分割算法.将改进的最大类间方差法(Otsu)引入模糊核聚类算法中,结合图像的概率信息和空间信息,得到了一种高效、实用的图像分割方法.实验结果表明,改进算法具有较强的抗噪能力,较高的分割精度,可以用于工程实际.     

一种基于小波树量化的水印算法

为了有效地保护数字媒体的版权,提出了一种基于小渡树量化的水印算法,通过计算PSNR建立水印嵌入强度和图像质量的关系,使水印算法能确定水印的最优嵌入能量来量化小波树,实现了水印不可察觉性和鲁棒性之间的折衷．同时,水印的提取无须求助于原图像,很好的实现了水印的盲检测．实验结果和攻击测试表明,提出的算法对JPEG／JPEG2000压缩、添加噪声、剪切、亚抽样、低通滤波等多种攻击有较强的鲁棒性。     

基于帧差和Otsu的红外行人分割算法

针对红外图像中行人与环境对比度较低,直接进行分割易产生误分割问题,提出一种基于帧差和Otsu的红外行人分割算法.首先选取红外视频序列中时间间隔较短的2帧图像求其帧差图像,对帧差图像采用Otsu分割得到运动目标的部分区域;然后对基准帧也采用Otsu方法分割,并将帧差图像分割结果与基准帧分割结果相乘,得到目标区域的种子像素;最后在基准帧分割图像上,通过连通性判断得到最终的行人分割区域.实验结果表明,该算法很好地克服了环境带来的干扰,鲁棒性强,能有效实现红外行人目标的分割.     

一种改进的奇异值奇偶区间量化图像隐藏算法

针对空域中载密图像不可感知性差、鲁棒性劣的问题,提出一种改进的奇异值奇偶区间量化的图像信息隐藏方法。该算法采用图像子块矩阵的奇异值分解技术,根据奇异值的最大值划分其奇偶区间,按照信息隐写规则跨区移动,改进了传统方法的量化修改过程,达成隐藏数据的嵌入和盲提取。实验结果表明:算法图像视觉质量优,JEPG压缩方面鲁棒性良好,能抵御一定噪声和压缩,同时提高了不可感知性,比传统方法高了20%以上。     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

基于DCT域的增益不变量化的数字图像水印算法

提出一种新的基于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域的增益不变量化索引调制的数字图像水印算法.该算法根据DCT域中DC分量的稳健性,将水印信息采用增益不变的量化嵌入DC分量中,并通过最小距离公式进行水印提取.水印被量化嵌入,提取水印信息无需原载体图像,算法能对水印信息盲提取.实验结果表明,与其他数字水印算法相比,算法有较好的透明性,并对JPEG图像压缩、高斯噪声、中值滤波、泊松噪声、椒盐噪声、缩放等常见图像攻击有很强的鲁棒性.     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

一种基于人眼视觉特性的零树小波编码方法

嵌入式零树小波编码被认为是目前国际上最先进的图像编码方法之一，仍然有不足之处，其中之一是该算法在编“孤立零”码时会造成比特位冗余，因此在分析了零树编码不足的基础上，提出了基于人眼视觉特性的零树小波编码方法。该方法首先对小波系数进行基于人眼视觉特性的标量量化，然后再进行零树编码。实验结果表明该方法在保证恢复图像具有良好的视觉效果的前提下，进一步提高了压缩比。     

基于图像的电表读数系统

运用图像处理技术,设计了基于图像的电表读数系统.首先应用中值滤波和最大类间方差法对电表图像进行预处理,通过数学形态学对图像进行处理,再根据表盘区域的几何特征对其进行定位,最后用模板匹配法实现字符识别.实验结果表明,该检测系统有效、算法操作简单,为实际电表收费管理提供了依据.     

数字图像离散小波变换的原理与硬件实现分析

针对日益进步的图像变换编码技术，对目前已经纳入MPEG－4和JPEG2000编码标准的采用离散小波变换进行数字图像编码的原理与硬件实现进行了综述介绍。在分析小波变换快速算法的基础上，重点讨论了近10年来所提出的各种离散小波变换硬件实现的典型结构，在硬件资源与处理速度两个方面进行了比较。对于变换后的系数量化，总结了几种基于嵌入式零树小波编码的算法，比较其峰值信噪比和编码时间。相较于离散余弦变换进行图像编码，采用离散小波变换在压缩效率、还原图像质量上具有更大的优越性。     

夜间车道线原图像的预处理研究

夜间环境下车道线的准确检测是基于视觉的汽车智能辅助安全驾驶系统在夜间正常工作的前提和基础。夜间环境下含有车道线的原始图像具有平均灰度值较低和车道标识线与路面的对比度较低的特点,这使得传统日间环境下应用良好的算法难以适用。针对此,提出一种夜间车道线图像的预处理方法。首先,采用改进的局部直方图均衡化的算法对夜间环境下车道线原图像进行对比度增强处理;然后利用±45°Sobel算子对图像边缘增强;最后采用可变窗口和Otsu算法融合的方法来实现图像的二值化。     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.