基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割

针对图割法计算代价高并难以应用于纹理分割的问题,提出了一种基于滤波器阵列和小波域图割的纹理分割算法.首先对图像进行多层小波分解;然后在子带图像中使用构建的滤波器阵列提取图像的纹理特征,采用texton直方图作为纹理的统计模型,并采用直方图差计算像素点间的纹理相似度;最后根据子带图像计算虚拟尺度图的权值矩阵,构建关联范围递增的多尺度图结构,并根据规范割准则计算纹理的分割.分割结果表明:该算法在获得稳定和准确的纹理分割的同时能够将原始规范割指数时间复杂度压缩为线性时间复杂度,并能够计算大尺寸的图像分割.     

基于IP网的视频监控图像传输的研究

在网络化、数字化的视频监控系统中,应用基于小波变换的视频对象分割融合法,提出视图定位法,让前端的网络视频服务器实现前景运动对象与背景的分割,并在监控中心利用该视图定位法,快速实现前景运动对象图像和背景图像的融合.此外,对运用上述方法的视频监控图像传输进行了性能分析.最后,对本领域的研究进行了总结.     

基于压缩域特征的音频识别算法

如何有效地对海量数据尤其是诸如音频之类的多媒体数据进行分析、存储和检索是一个有待解决的问题.由于原始音频数据的非结构化特性,音频检索受到极大的限制.相对于日益成熟的图像与视频检索,音频检索相对滞后.基于内容的音频检索己成为多媒体检索技术的研究热点.本文对基于内容的音频检索的音频分层分割算法展开分析,提出一种基于压缩域特征音频分割域识别算法.经试验结果显示,此算法由于不依赖于具体的应用阈值,使此算法准确率有较大提高.     

基于可逆双正交小波变换的图像压缩算法的实现

本文介绍了图像的可逆双正交小波变换以及对变换后的图像进行零树分割(SPIHT)编码的方法,并给出了具体的计算机软件实现.     

一种融合多特征的笑脸分类方法

探讨了一个能够代表真实环境的数据集GENKI,构建笑脸分类系统,并采用支持向量机结合(GentleBoost作为分类器.讨论了数据预处理、Gabor特征提取、PHOG特征提取和局部二值模式特征提取,给出了GENKI数据集上的实验结果并进行讨论,表明了该方法的有效性.     

一种具有选择性的置信度传播立体匹配算法

为了改善立体匹配算法在低纹理和深度跳变区域的匹配性能,提出了一种改进的置信度传播立体匹配算法.首先利用均值漂移算法对图像进行彩色分割,然后通过自适应权重算法计算匹配代价并获取初始视差图,再利用匹配代价可信度检测和左右一致性校验将初始匹配结果按照可靠度分类,最后在全局优化的过程中分别通过可靠度分类和图像分割结果来指导置信...     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

一种基于移动Agent的云端计算任务安全分割与分配算法

为了保障云端计算环境中任务的计算私密性,防止恶意节点或竞争对手窥探任务的内部逻辑及实现目标,提出一种新颖的基于移动Agent的云端计算安全任务分割与分配算法.算法同时考虑集群服务器节点和用户终端节点的计算能力与各自特点,将任务合理地切分为若干子任务,采用移动Agent来携带子任务的代码和数据部署到适当的任务执行节点上执行.结合实验原型系统对该算法进行性能分析,结果表明其可有效地保障执行子任务的终端节点,即使窥探到分配给它的代码和数据,甚至协同攻击系统,也无法了解该任务的整体执行逻辑和总体目标等.     

基于Laplacian算子和灰色关联度的图像边缘检测方法

结合Laplacian算子与灰色关联度提出了一种新的图像分割技术,即以Laplacian变形算子作为参考序列,计算每个像素点及其8-领域的灰色关联度,从而辨别该点是边缘点还是非边缘点.实验结果证明,该方法可以有效地提取图像边缘,而且可以通过调整关联度的阈值和分辨系数来控制边缘信息量.     

基于VC++和Matlab混编的DICOM医学图像分割实现

DICOM是各种数字化影像设备的图像格式和数据传输标准,许多医学图像都采用了DICOM标准。本文通过综合分析VC++和Matlab几种接口方式,结合实例在Matlab中编写COM组件实现DICOM图像读取和文件类型转化,在VC++环境中利用混合编程技术调用COM组件,并采用半阈值化算法对获得的图像进行分割。混编方法结合了VC与Matlab各自的优势,实现过程方便快捷,实验分割效果良好。