基于两级内容表征的数字图像内容保护算法

文中首先通过动态加权平均得到图像的象素级内容表征(Pixel-level Image Content Map，PICM)，在此基础上，通过图像分割技术得到图像的区域级内容表征(Regional Image Content Map，RICM)，并将表征图像RICM的Hu不变矩编码为内容7F-gF45息嵌入到原图像中，从而实现对原始图像的内容保护。实验结果表明，由于该两级内容表征方法及其矩特征的良好性能，算法对图像的非内容级图像操作(特别是仿射变换)具有很强的鲁棒性，且能够敏感的检测出对所保护图像的内容篡改。     

一种基于内容的图像检索方法

提出了一种基于区域对象特征建立图像内容索引的检索方法,为研究和实现对象级的基于内容图像检索(CBIR:Content-Based Image Retrieval)提供了途径.由于区域对象的特征利用不变矩进行描述,检索方法具有二维的平移、尺度、旋转不变性.由于匹配时采用了非几何相似度度量准则,检索结果更符合视觉感知.     

基于图像内容层次表征的遥感图像 分割方法

提出基于图像内容层次表征的高分辨率遥感图像快速多精度分割方法。首先根据初始分割结果建立区域邻接图(RAG),并将其定义为马尔可夫随机场(MRF);然后引入光谱、形状和边缘等图像特征进行层次合并,通过记录层次合并过程获得图像内容的层次表征;最后根据层次表征中不同层级对象之间的关系快速生成任意不同精度的分割结果,以满足不同应用的需求。利用QuickBird卫星图像进行实验和评价的结果表明,本文方法具有较高的精度和效率。     

CPODW数字水印技术中的图像内容提取方法

CPODW算法总体框架是将数字水印技术应用于多媒体数据内容保护方面.在此基础上,从图像理解的角度出发,提出了两类不同的图像内容特征提取方法,并且在内容特征选择和提取基本原则的基础上,对这几种特征进行了分析和比较.实验证明,基于分割的相对特征对非内容级操作具有更高的鲁棒性,而图像边缘、主频率成分等绝对特征对图像的篡改更为敏感.因此,在实际应用中,应根据不同的需求,将这两类图像内容特征组合使用.     

一种基于内容分割的数字地图插值新算法

本文以图像内容分割为基础,提出了一种插值新算法。该方法在HSV空间用DCT系数表征图像的内容差异,将图像内容划分为目标和背景两大类,并且将目标内容划分为两级重要度;根据使用者对目标和背景以及目标重要度的不同要求,对不同部分采用与之相适应的插值算法进行缩放处理。实验表明,该方法可以提高缩放处理速度,而且插值效果果不亚于经典的高质量插值算法。     

基于内容划分和傅里叶分析的图像缩放算法

为满足图像缩放中保护重要区域和视觉连贯性的要求,算法通过对不同重要度的区域采用不同的采样率进行缩放.用显著区域、语义内容和结构信息的特征来检测图像中的重要区域,根据重要区域将原图像自适应地划分为多个子图,并根据傅里叶分析和视觉损失能量函数计算每个子图的采样率,对子图进行下采样得到最终的缩放图像.仿真实验表明,与Seam Carving等算法相比,该算法计算效率较高,而且对图像中的显著物体保护较好.     

面向多媒体信息内容保护的特征水印技术*

将数字水印技术应用于多媒体内容保护方面,提出了一种面向多媒体信息内容保护的通用算法框架,并给出了其核心技术——内容特征提取和评价的基本准则(即对非内容级操作鲁棒,对内容级操作敏感)。该算法完全基于多媒体信号的内容生成特征水印,进而将其不可见的隐藏于原始信号中,从而达到对原始信号进行内容保护的目的。在对受保护的信号进行内容窜改检测时,只需用同样的方法计算当前内容特征水印,并将其与所提取的嵌入水印相比较即可。由于该算法可以在不需任何额外信息的情况下对各种多媒体信号进行内容保护和窜改检测,因此具有较高的通用性和     

改进后的Zernike矩在文物图像检索中的应用

Zernike矩作为一种基于区域的形状描述子,具有良好的旋转不变性,能够很好地提取图像内部的形状信息,广泛应用于基于内容的图像检索(CBIR)、图像描述、物体定向及模式识别等各个领域.介绍了Zernike矩的定义和基本特性,并对Zernike矩算法提出了改进,使其具有较好的比例不变性,最后讨论了Zernike矩在基于内容的文物图像检索系统中的应用,同时给出部分实验数据和实验结果.     

一种有效的交互式图像局部内容放大方法

交互式内容放大的方法可以让用户对图片的内容采取不同的关注度,能够维持图像的整体效果。当用户选定区域后,在对图像进行操作时,能够保持该区域内容的连贯性,使该区域的内容有明显的放大效果。在接缝雕刻（Seam Carving）技术的协助下可以对图像的内容进行修改,移除一些与周围区域相关度小的接缝,在不改变图像原本尺寸的前提下,对图片的内容进行放大。通过特定的相关度计算函数,可以得到图像中的各个像素点的能量值。用权值函数[M]来改变选定区域内的各个像素点的能量值,令该区域内的环境能被更好地保留,使该区域内容达到更合理的放大效果。     

几何误差和数值误差最小化的Zernike矩

形状特征提取和表示是基于内容图像检索的重要研究内容之一.提出一种几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法,并且把这种方法应用于形状特征提取和表示.该方法把图像中的兴趣区域映射到单位圆里,通过计算变换后图像在Zernike多项式上的投影来取得Zernike矩,并且通过把心理生理学的研究成果引入Zernike矩的计算过程来提高系统的检索性能.通过实验对传统Zernike矩方法、几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法进行了比较,发现从重构角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法优于采用传统Zernike矩方法.而从检索角度采用几何误差和数值误差最小化的Zernike矩方法的系统比采用传统Zernike矩方法的系统具有更好的检索性能.     

嵌入式TCP/IP协议在ARM上的实现及其应用

介绍了嵌入式TCP/IP协议LWIP,实现了该嵌入式TCP/IP协议栈在ARM7TDMI上的移植,展望了其在数据传输系统中的应用前景.     

基于内容的图像检索系统

文章介绍了基于内容的图像检索技术及其优势，并举了几个例子。     

无参考屏幕内容图像质量评价

随着多客户端交互多媒体应用的快速发展,屏幕内容图像（Screen content image,SCI）的分发和处理与日俱增.图像质量评价课题的研究是其它许多应用的基础,至今图像质量评价课题研究的重点是传统自然图像,因此针对屏幕图像质量评价的研究就变的非常迫切和必要.客观图像质量评价算法的提出的基础建立在标准图像质量评价数据库上.本文首先构建了一个大规模的屏幕内容图像质量评价数据库（Immersive Media Laboratory screen content image quality database,IML-SCIQD）.IML-SCIQD数据库包含参考图像25张以及经过10种失真处理的1250张失真图像.以建立的IML-SCIQD数据库为基础,考虑到屏幕内容图像图像区域和文本区域的视觉感知差异,在基于自然场景统计的无参考方法的启发下,本文提出了针对屏幕内容图像的无参考评价算法（Natural Scene Statistics based No Reference Screen Content Image Quality Assessment metric,NSNRS）.NSNRS算法首先分别计算图像区域和文本区域的质量分数,再将这两个区域的质量分数结合起来得到整幅失真图像的质量分数.该算法与其它12种经典的客观评价算法,包括全参考算法,部分参考算法与无参考算法,在IML-SCIQD数据库和SIQAD数据库上进行了性能测试和对比,结果表明本文提出的算法优于经典的的无参考评价算法;就整个数据库而言,本文提出的算法可以达到与全参考方法相当的性能.     

Web内容管理系统中的可复用展示模型

随着Internet的普及,基于内容的运营成为Web内容管理的重要应用领域之一,网站在运行过程中需要频繁更改页面和内容,其维护成本较高。针对该问题提出基于组件的内容展示模型。在该模型中,不同类型的内容管理应用、同一应用的不同页面或同一页面的不同内容区域可以对组件进行复用。基于该模型实现通用内容管理框架(UCMP)系统的界面展示部件。UCMP系统使网站业务人员可以通过配置方式快速部署各类Web网站。     

基于聚类的内容分类方法的研究与应用分析

内容管理作为内容的共享与沟通的工具,已经成为计算机领域的重要应用。随着信息的飞速增长,如何有效的对浩瀚的信息进行分类组织,成为内容管理的关键问题。对内容归类组织不仅有利于内容的快速查询,而且便于对内容的分类管理。文章研究了一种基于K-means聚类算法的内容分类方法,实现了海量内容的有效分类管理,并在此基础上进行了应用分析。     

基于不变矩特征及SVM的图像识别

该文提出了一种利用不变矩和支持向量机(SVM)对图像进行识别的方法。该方法提取图像的7个不变矩作为特征矢量,对得到的特征量应用支持向量机进行图像分类和识别。该文通过试验验证了此方法的有效性。     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

内容管理系统实现的关键技术

随着信息量的增加,内容管理在实际生活中的重要作用越来越明显。与此对应的内容管理系统的实现也变得更加重要。探讨了在内容管理系统实现中具有重要作用的两个关键点:权限管理和内容分类,并提出了解决实现的基本思想和方法:基于角色的权限管理机制和聚类分类方法。通过以上两种方法的实现,内容管理系统的安全性和组织性将会得到保证,从而解决了内容管理实现的技术难点。     

Extracting Group Transformations from Image Moments

Image distortion induced by the relative motion between an observer and the scene is an important cue for recovering the motion and the structure of the scene. It is known that the distortion in images can be described by transformation groups, such as Euclidean, affine, and projective groups. In this paper, we investigate how the moments of image curves are changed by group transformations, and we derive a relationship between the change in image moments and the invariant vector fields of the transformation groups. The results are used to formalize a method for extracting invariant vector fields of affine transformations from changes in the moments of orientation of curve segments in images. The method is applied to a realtime robot visual navigation task.