基于矢量量化压缩的大规模体数据直接绘制

针对大规模体数据通常不适合于硬件三维纹理加速绘制的问题,使用基于区域分裂的LBG算法对大规模体数据进行矢量量化压缩,使得其压缩编码适合硬件纹理空间大小.并在图形硬件的可编程渲染器中对压缩后的三维纹理体数据进行实时地矢量解码和绘制,在解码过程中通过设定掩码纹理给出了大规模体数据的局部感兴趣区域的体绘制.实验结果表明,在不同压缩比和信噪比下,大规模体数据绘制的图像仍然具有较高的质量且维持高帧速率,绘制性能满足实时交互.     

旋转不变局部三元模式算子在隐身效果评价中的应用

根据局部二元模式算子(LBP)方法本身易受噪声影响等特点,提出一种改进的局部三元模式纹理分析方法(旋转不变LTP或称RILTP)用于评价隐身图像,将LBP中使用单一算子描述纹理替换为使用正负模式两个算子分别描述,提高了纹理描述的精确性和抗噪性;并以人眼主观评价结果为依据,将传统LBP方法与改进的LTP方法进行了隐身效果对比验证.分析结果表明:与传统LTP算子方法比较,RILTP算子具有更好的人眼主观评价一致性.     

基于Fisher准则的分类器在皮革正反面分类中的应用

制鞋业中的皮革表面缺陷查找和排样主要靠手工完成，因此效率低下．基于图像处理技术的自动化缺陷查找及排样，可以较大地提高生产效率．皮革的缺陷查找和排样，主要在皮革的正面进行，因此皮革正反面的自动判别是后续处理的关键．因为皮革具有典型的纹理特征，纹理图像其特殊的像素空间分布方式有别于普通的灰度图像，因此常用的灰度图像分类特征对纹理图像的分类不适用．而基于灰度共生矩阵提取纹理图像的统计量组成的特征向量，并在Fisher判别准则的基础上设计一种线性分类器来对皮革纹理图像进行分类．实验结果证实，该分类器可有效地对皮革的正反面进行分类。     

Contourlet-1.3广义高斯模型纹理图像检索系统

为了提高基本轮廓波变换纹理图像检索系统的检索率,提出一种基于contourlet-1.3的纹理图像检索系统.该系统将广义高斯模型参数级联构造特征向量,采用Kullback-Leibler距离来衡量纹理图像之间的相似性.结果表明:在特征向量长度、检索时间、所需内存相同的情况下,contourlet-1.3广义高斯模型比同样架构的基本轮廓波变换检索系统具有较高的检索率.而且,在计算复杂度相当的情况下,广义高斯模型与KLD距离相结合,检索率高于能量特征和欧氏距离相结合的情况.     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

针对传统高斯模型学习速度慢问题,提出了一种基于新的背景模型更新模式的目标检测方法.首先,对彩色图像建立混合高斯模型,并且采用新方法更新背景模型,即不同的阶段使用不同的更新方程,然后由背景差分得到基本准确的前景图像,其次利用基于颜色差、亮度差和梯度差的阴影检测算法削除前景图像的运动阴影,最后利用形态学滤波、连通组件分析和种子区域增长进行后处理.实验结果表明,该方法不管在室内还是在室外都能很好地消除阴影,准确地提取运动目标.     

“哈卡尼”阴影下的美巴关系

在本·拉登被击毙及“基地”组织走向“崩溃边缘”之际,藏匿在部落区的南亚极端势力以“哈卡尼网络”马首是瞻,渐成美国心腹大患。     

快速图象纹理映射算法的研究

本文提出了改进的双步图象纹理映射方法。算法采用了参考面、双线性变换和图象域增量法等技术，使其具有实现简单、快速实用、满足交互式图象生成系统的需要等优点。文中详细地讨论了算法的实现步骤及计算复杂性，并给出了理想的系统实验结果。     

基于多特征融合的图像检索方法

提出了一种综合颜色直方图和彩色共生矩阵相结合的彩色图像检索方法.首先,对彩色图像进行量化,并利用直方图计算图像之间的欧式距离;然后,利用彩色共生矩阵提取图像的纹理特征并计算图像之间的欧式距离;最后,利用综合加权的颜色特征和纹理特征实现图像检索.实验结果表明,与直方图和灰度共生矩阵相比,该方法能较好地满足用户需求,具有较高的检索性能.     

利用人工神经网络的偏光下热解炭织构类型识别

针对现有炭/炭复合材料热解炭织构类型的识别方法受人为因素影响较大和操作过程比较复杂等问题,提出了基于热解炭偏光形貌和人工神经网络的热解炭织构类型识别方法.识别时,从炭/炭复合材料的偏光显微图像中分割出热解炭区域,分别用线邻域灰度共生矩阵法和面邻域灰度共生矩阵法提取热解炭的纹理特征,并运用人工神经网络对提取出来的纹理特征进行自动识别,识别率都很高,表明这2类统计纹理特征可以对热解炭织构进行较好的描述.     

基于纹理特性的能量差调制视频水印算法

针对现有视频水印算法复杂度高、鲁棒性差的问题,提出一种基于残差纹理特征的能量差调制视频水印算法. 该算法首先利用视频编码过程得到的残差DCT系数进行区域纹理强度建模,然后依据纹理强度对DCT中高频系数的能量进行自适应调制实现水印的嵌入. 算法在不引入额外复杂计算过程的条件下,针对不同区域自适应地嵌入不同强度的水印信息,保证视频质量的同时提高水印的鲁棒性. 算法以H.264/AVC视频编解码器为测试实例,实验结果表明,本文提出的水印算法在保证视频质量和编码码率的情况下,对重编码、滤波和噪声等攻击具有很好的鲁棒性,水印提取过程满足盲检测应用需求.