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1.
为了提高通用掩密分析技术的检测性能,针对基于加性噪声的空域掩密技术设计了一种通用掩密分析算法,通过分析LSB、+-k(k=1,3,5)和SM算法所引入的掩密噪声对图像差分直方图产生的影响,提出分别利用差分直方图分布的高阶统计矩和差分直方图曲线下特殊区域之间的面积比值作为分类特征的掩密分析特征选择算法,分别利用该算法和Farid的通用算法对由LSB、+-k(k=1,3,5)算法掩密后的图像进行检测,实验结果表明,对于不同的嵌入消息比例,该算法的掩密检测率较Farid的算法都有了大幅度的提高。 相似文献
2.
针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。 相似文献
3.
一种新的彩色图像降维方法 总被引:5,自引:1,他引:5
基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支,而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一.如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大,则不利于对图像的快速匹配.本文将图像的色彩直方图作为输入向量,然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维,并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类.实验证明,在处理非线性数据降维时,LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势. 相似文献
4.
退化图片的图像增强方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用直方图均衡和灰度匹配变换的图像增强方法对退化图片细节进行了增强处理,在灰度匹配变换中分别采用单映射(SML)规则和组映射规则(GML),并对它们的特点进行了比较分析.实验结果表明,用SML和GML能更好地增强细节.特别是GML能有效减小其匹配后的直方图与匹配函数之间的误差. 相似文献
5.
为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法. 相似文献
6.
提出一种改进基于游程编码和直方图对二值无损数据隐藏算法的新方法.先对载体二值图像进行"与"操作或"异或"操作的预处理,再利用基于游程编码的直方图对的二值图像无损数据隐藏方法进行数据嵌入.实验表明,该方法在嵌入容量和视觉效果都优于改进前的方法. 相似文献
7.
基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现 总被引:5,自引:0,他引:5
通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间
的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果. 相似文献
8.
低码率下MPEG—2自适应量化控制策略 总被引:2,自引:1,他引:1
对MPEG-2TM5量化控制策略进行了修正,提出了一种基于宏块直方图特性的自适应量化控制方法.该方法考虑了人眼的视觉特性和编码效率,适应于低码率下的MPEG-2压缩编码,并能有效地提高图象质量. 相似文献
9.
本文介绍的是对一批零件的实际尺寸的实时采集与处理的数理统计分析方法和应用序程.主程序采用扩展BASJC话言,引入了汉字,进行人机对话.为机械加工生产管理中绘制频率直方图,R—X点图、计算直方图及R—(?)点图中一系列值提供了方便.程序已在紫金—Ⅱ和APPJE—Ⅱ上调试通过. 相似文献
10.
文中提出了一种新的基于多分辨率直方图的图像样本检索方法.该方法首先提取检索图像在不同分辨率情况下的信息,然后统计多分辨率直方图作为特征索引的信息.不同分辨率下的图像体现了原图像的颜色空间分布,将其视为不同的样本进行检索,并使用不同的策略对各个样本的检索结果进行融合.实验验证了基于多分辨率的样本检索在不同融合策略情况下的检索性能,并与一般的基于颜色直方图的单样本检索进行比较.结果表明,所提出的新方法比基于颜色直方图的单样本检索性能好. 相似文献