SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于最大相关法的图像阈值分割

提出了一种基于最大相关准则的图像阈值分割法．该算法比基于最大熵原理的图像分割法更简便．另外，本文采用遗传算法搜索最佳闽值，并对算法中的交叉算子和有关运行参数进行了改进．实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性．     

基于EBIR算法和遗传算法的图像信息检索

虽然我们批判经验论,但人的很多判断依赖于经验,所以我们不得不承认经验在日常生活中的作用.有些时候(如医学诊断),我们需要存储大量的图片,同时也需要借鉴以往的经验.这样,从大量的图片库中寻找与待处理图片相似的信息就显得尤为重要了.利用遗传算法的全局寻优的优势,选取适当的适应度函数,利用从图像中提取主特征值的方法存储并检索图像数据库,取得了比较理想的效果.     

Turbo-Based DNW Algorithm for Compressed Video in VLC Domain

In order to improve the robustness of the differential number watermarking (DNW) algorithm proposed by us before, we proposed turbo-based DNW (TDNW) in which the turbo code was employed in the DNW algorithm. The turbo code was used to encode the message prior to watermark embedding and decode the watermark posterior to watermark detection. From the analysis and experiments, the following conclusion could be drawn. The T-DNW algorithm has little higher computational complexity than DNW. And both algorithms have the same performance ;,n terms of watermark visual quality impact. Furthermore, the TDNW algorithm is much more robust against some common attack than DNW. Ahhough the TDNW algorithm sacrifices a half payload, we think the achievements are encouraging.     

基于CX2388x的PCI图像采集卡及驱动设计

介绍了视频芯片CX2388x的主要性能特点，分析了应用DriverStudio编写WDM驱动程序的优势，采用DriverStudio＋VisualC＋＋的开发方式实现了基于CX2388x的PCI图像采集卡的驱动。     

基于高斯矢量场的多尺度水平集图像分割算法

针对主动轮廓模型的弱边界和运算复杂度高等缺点,提出一种有效的解决算法,该算法引入高斯矢量场(GVF),扩大边界力的作用范围,同时综合区域信息,有效解决弱边界问题;并运用多尺度LevelSet方法提高算法的运算速度.实验表明,所提出算法不仅分割效果好,而且具有抗噪性能强和运算速度快的特点.     

"时间—风险"图像在EMV与EUV风险决策中的应用

介绍了风险决策中的EMV与EUV理论,通过历史事件做出了“时间—风险”图像,并将其应用于EMV理论与EUV理论的风险决策。     

图像感兴趣区域检测技术

感兴趣区域（ROI）检测技术，是将图像中最能表现图像内容的关键区域提取出来的技术。论文对现有的静态图像ROI检测技术进行了讨论。在分析了ROI检测技术的产生背景之后，介绍评述了几种当前较具代表性的ROI检测算法。详细讨论了基于视觉特征的ROI检测算法，最后列举了主要的ROI应用方向，并对ROI检测技术的发展前景进行了展望。     

基于拉格朗日插值与牛顿算法的亚象素图像拼接

在以往的图像拼接中主要在拼接精度上主要以象素级为准，在某些情况下图像拼接的质量并不是很理想，特别是待拼接图像的内容不是整像数级，或拼接图像的内容很接近的情况下，往往产生误匹配。本文基于拉格朗日插值与牛顿法算法的亚象素相结合方法进行图像拼接，该方法能够保证较好拼接精度的同时有效地减少亚象素匹配中耗时的相关计算。     

基于小波变换的图像自适应水印算法

根据人类视觉系统(HVS)特性和小波变换特性,提出了一种新的自适应水印算法.这种新的自适应水印算法可将小波变换后的图像的小波系数组成小波子块.根据人类视觉系统(HVS)特性,采用多参数对小波子块进行分类.根据分类结果并结合小波变换特性,将不同强度的水印幻方置乱后嵌入到不同的小波子块中.实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和不可感知性.