基于交织灰度码位平面的数字稳像系统实现

为了实现数字稳像的实时性和实用化,设计了一种基于DM642 DSP芯片的数字稳像系统。该系统采用交织灰度码位平面算法,选取4个位平面进行运动估计,提高了算法的稳定性和实时性,并给出了系统的硬件和软件设计。仿真实验表明,使用交织灰度码位平面可加快算法软件的执行速度,实现图像实时稳定处理。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

基于颜色和灰度熵的视频镜头检测方法

视频镜头分割是视频检索和视频分类等应用的关键步骤,因此提出一种基于颜色直方图和灰度熵的镜头检测算法。该方法以HSV颜色直方图和图像的灰度熵为特征,计算视频相邻两图像帧的相似度,从而判断出是否发生了镜头变换。实验证明,该方法能准确检测出视频的突变镜头,对渐变镜头也有理想的检测效果。     

基于颜色空间分布熵的图像检索

颜色直方图是基于内容的图像检索(CBIR)中的一种重要特征,然而其完全丢失了图像颜色的空间分布信息.文中采用颜色空间熵描述图像颜色的空间分布特征,为了消除熵的对称性对图像检索的影响,提出了改进算法.通过实验比较表明了该方法在进行图像检索时是有效的,并具有较高的检索性能.     

单DMD彩色视频显示系统的颜色控制

对单DMD彩色视频显示系统中的颜色控制方法及其实现进行了深入研究。在简要分析三种DMD投影系统及空间灰度调制法、时间灰度调制法优缺点的基础上,提出了一种单DMD彩色视频显示系统方案,并着重分析了基于脉冲选通灰度调制的颜色控制方法:将帧周期均分为R、G、B时间段,并将各时间段等比例划分为各个位时间段,依据相应颜色分量灰度值控制DMD微镜的状态。由于DMD接收的是视频图像各像素的位平面数据,对图像灰度值到位平面数据的格式转换进行了详细分析。最后,依据DMD工作特点,给出了DMD操作控制时序。整个方案切实可行,可为系统实现提供理论依据。     

基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索方法

在分析基于颜色直方图及信息熵进行图像检索的基础上,提出了一种改进的基于信息熵的图像检索算法,该方法同以往的基于信息熵的图像检索算法相比具有更强的鲁棒性．同时,文中又提出利用空间分布熵描述图像颜色的空间分布信息,并给出了一种基于图像信息熵与空间分布熵的彩色图像检索算法．试验结果表明,该方法效果良好,大大提高了图像检索的速度．     

局部线性嵌入算法和相关反馈的医学图像检索

为了提高医学图像检索的正确率,提出一种局部线性嵌入算法和相关反馈相融合的医学图像检索方法(LLE-MF)。首先根据方块编码的思想提取颜色分量的信息熵,并利用邻域灰度共生矩阵提取纹理特征;然后采用局部线性嵌入算法对颜色和纹理特征进行组合、降维处理,并采用欧式距离相似度量模型对图像初步进行检索,最后采用最小二乘支持向量机对初步检索结果进行相关反馈,并进行仿真测试。结果表明,相对于其他医学检索算法,LLE-MF不仅提高了医学图像的检索准确率,而且提高了医学图像的检索效率,可以准确地找到用户所需的图像。     

二维模糊划分最大熵图像分割算法

该文提出了一种通过最大化二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。首先介绍了模糊划分的原理,提出用条件概率与条件熵定义模糊划分熵。随后利用多维三角模定义了非相关模糊子集的广义直积,给出构造多维模糊划分的方法,并根据最大熵原理设计了一种基于二维直方图模糊划分熵分割灰度图像的新算法。对几例真实目标图像的对比分割实验结果表明该文方法性能优越。     

基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法

针对三维Otsu分割算法运算量大的问题,本文提出了一种基于最佳熵的三维Otsu图像分割算法。文章中,我们首先采用最佳熵方法初步提取图像的目标区域,并根据目标区域的平均灰度确定三维Otsu图像分割算法的背景区域搜索范围,然后采用三维Otsu算法并结合遗传算法对原图像进行分割。实验结果表明,与三维Otsu阈值分割方法的递推算法相比,该方法能够进一步减少运算时间。     

一种改进的基于熵的图像检索算法

利用信息熵可以有效的将图像颜色直方图特征降低到一维,但以往的基于信息熵的图像检索算法却没有考虑熵的对称特性,因此极易造成误检现象。基于此,文中提出了相应的改进算法,消除由于熵的对称性对图像检索效果造成的影响。试验结果证明改进的方法在进行图像检索时具有更强的鲁棒性,大大提高了图像检索效率。     

流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索

图像检索是医学图像辅助诊断的基础,为了提高医学图像检索的正确率,提出一种流形学习和相关反馈相融合的医学图像检索算法(LLE-MF)。首先根据方块编码的思想提取颜色分量的信息熵,并利用邻域灰度共生矩阵提取纹理特征;然后采用非线性流形学习对颜色和纹理特征进行组合、降维处理,并采用欧式距离相似度量模型对图像初步进行检索,最后最小二乘支持向量机对初步检索结果进行相关反馈,并进行仿真测试。结果表明,相对于其它医学检索算法,LLE-MF不仅提高了医学图像的检索准确率,同时提高了医学图像的检索效率,可以准确地找到用户所需的图像.     

Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法

为了更好地平衡Shearlet域图像隐藏不可见性、鲁棒性和算法时间复杂度之间的关系,提出了一种基于Shearlet变换和奇异值分解的图像隐藏方法。利用Shearlet变换的能量聚集性、小波包分解低频子带抗攻击性强和矩阵奇异值良好的稳定性,载体图像先进行Shearlet分解,得到的低频子带再进行二级小波包分解。将秘密图像的重要信息位平面隐藏到小波包分解低频系数的奇异值矩阵中,次要信息嵌入Shearlet高频子带中。实验表明,该算法对高斯噪声、滤波和剪切等攻击都有较好的鲁棒性,同时,不可见性较好,时间复杂度较低。     

基于颜色直方图的图像检索技术

使用颜色空间分布熵来表示图像的颜色空间分布特征,结合图像的颜色直方图特征,采用加权综合法和比例系数法表示图像的综合特征,设计了基于颜色直方图和图像空间分布熵的图像检索算法.利用查全率和查准率对算法进行了评价.通过实验分析比较可知,所设计的方法具有较好的查准率和查全率.     

Content-based image retrieval using local visual attention feature

Content-based image retrieval (CBIR) has been an active research topic in the last decade. As one of the promising approaches, salient point based image retrieval has attracted many researchers. However, the related work is usually very time consuming, and some salient points always may not represent the most interesting subset of points for image indexing. Based on fast and performant salient point detector, and the salient point expansion, a novel content-based image retrieval using local visual attention feature is proposed in this paper. Firstly, the salient image points are extracted by using the fast and performant SURF (Speeded-Up Robust Features) detector. Then, the visually significant image points around salient points can be obtained according to the salient point expansion. Finally, the local visual attention feature of visually significant image points, including the weighted color histogram and spatial distribution entropy, are extracted, and the similarity between color images is computed by using the local visual attention feature. Experimental results, including comparisons with the state-of-the-art retrieval systems, demonstrate the effectiveness of our proposal.     

Image compression using bit-plane coding of wavelet coefficients

The authors propose new simple image coder based on a discrete wavelet transform (DWT). The DWT coefficients are coded in bit-planes. They use an improved version of the JBIG bi-level image compression method to code the DWT coefficient bit-planes. The experimental results are shown, both in distortion measurement and visual comparison, and are very promising     

基于允许绝对误差指标的静态图像编码算法

提出了一种新的静态图像编码方法，通过将小波域编码和误差的图像域编码相结合，并进行码率优化，使得在满足绝对误差要求的前提下减少总输出码率。同时提出了一种等效误差编码算法，该算法减少了编码的比特平面数，从而进一步降低最终输出码率。     

数字水印技术和JPEG2000编码过程的统一

本文提出了一种将数字水印技术和JPEG2000压缩编码实现过程相统一的方法。JPEG2000是新一代静止图像压缩编码标准,它是在EBCOT(优化截断嵌入式块编码)算法的基础上形成的。本文结合JPEG2000格式压缩码流的形成过程,以位平面为处理平台嵌入水印,根据需要在图像解码端检测水印,实现水印技术和编码算法的统一。与传统方法相比,该方法节省了将嵌入水印的图像进行二次压缩的运算成本,提高了检测水印的效率:充分利用了JPEG2000编码的优越性,在图像进行渐进的有损传输或在较高的压缩比时仍能有效地检测到水印,具有较高的鲁棒性。     

基于像素基因算法的图像显著区域检测研究

针对图像显著区域检测的特点,提出像素基因算法.首先在基因模型中把基因单元映射为图像区域;接着基因表达值把基因分类,对图像某个特征值图像区域产生的不确定信息的熵统计期望值,计算特征值减少系统熵值的不确定性的能力;最后采用基因相对称的邻接矩阵统计区分为显著、非显著区域.实验仿真结果显示本文算法对图像特征提取丰富,召回率、准确率较高.