基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割

为了求解彩色图像分割问题,采用一种基于离散细菌觅食算法优化归一化准则的彩色图像分割方法。引入模糊C均值聚类算法对图像预处理,降低算法维度;同时用细菌觅食优化算法求解Ncut的最小值,提高了算法的稳定性和收敛速度;通过最优个体菌得到分割结果。实验表明,该方法能够较好地分割图像,优于SM算法和遗传算法处理问题的分割效果,且耗时少。     

一种带权色差的彩色图像边缘检测方法

提出一种新的带权色差的彩色图像边缘检测方法.通过在HSV(色度、饱和度、亮度)空间和Sobel算子的基础上,再增加45 °角和135 °角两个方向上的梯度算子,对颜色分量差采用加权的方式,把彩色图像映射为一个亮度矩阵.在此基础上,利用阈值调整,检测出整个图像的边缘.实验表明,该方法对合成及自然彩色图像均能较快较好地得到边缘.     

流域算法对血及骨髓涂片的彩色图像分割

为了开发血及骨髓涂片中血细胞自动分类及计算机辅助诊断系统,提出 了一个彩色流域算法,以完成对有核血细胞（胞核和胞浆）的分割和识别。通过彩色空间变换,有效地利用了图像中血细胞的颜色信息及先验知识,并且为了抑制过度分割,合理地对背景、成熟红细胞及有核细胞进行了标记,在彩色梯度图像上完成了基于淹没的流域算法,其中淹没过程通过多级循环队列数据结构完成,胞核和胞浆的分割正确率分别为91.9%和88.4%,研究结果表明,该算法对彩色血细胞图像的分割是有效的,它必将提高血细胞自动分类系统的性能。     

基于小波变换的彩色图像双盲水印算法

在一般水印研究的基础上,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的彩色图像双盲水印算法,利用二维DWT变换对彩色图像的3个彩色分量分别进行多尺度分解,然后将两个加密后的二值水印图像自适应地嵌入到3个彩色分量的DWT系数中.通过滤波过程,能够将这3个二值水印完整地提取出来,并且水印的提取不需要原始图像.实验结果表明:使用该方法嵌入的数字水印对常见的图像处理有较强的鲁棒性,能够使数字媒体的版权得到更好的保护.     

一种基于小波变换的彩色图像数字水印算法研究

文章提出了一种在彩色图像的绿色分量中嵌入水印的方案,嵌入过程在小波变换域进行.原始二值水印图像按比例进行分解,结合HVS原理,将分解的水印图像嵌入到绿色分量的低频和中低频三级小波变换系数中.实验结果证明,该水印方案能有效地抵抗加性噪声、图像剪切等攻击,具有较强的鲁棒性。     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型，研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法。选取训练样本图像，并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号，将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练，然后对实测图像进行分割和边缘检测。与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较，ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果。     

基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法

针对视觉感知和结构化图像质量评价方法中均存在与视觉感受不吻合的现象,在建立亮度空间视觉相似分解方法的基础上,依据韦伯定律的基本概念并将其扩展到RGB三基色彩色空间,由此提出了一种基于彩色空间视觉相似分解的图像质量评价方法.该方法在保证误差图像和标准图像间的形状和色彩均完全相似的基础上,将误差图像分解为均值分量、交变相似分量和交变无关分量.由于这三个分量在视觉感受上截然不同,从而依据对视觉感知差异起到主导作用的交变无关分量来评价彩色图像质量.实验结果表明,该彩色空间图像质量评价模型与主观视觉感受吻合较好.     

一种基于灰关联和Sobel算子的完全非结构化道路边缘检测方法

完全非结构化道路检测是智能车辆自主行驶所面临的关键技术难题.图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解效果.基于灰关联理论和Sobel算子,针对实时道路图像的真彩色信息,提出一种有效的边缘提取策略.仿真结果表明,直接利用Sobel算子对彩色图像进行边缘检测,不但图像边缘比较清晰,而且还能有效降低图像的噪声.