基于边界特征的一维最大熵图像分割算法的研究与实现

本文提出了一种新的图象分割算法，该算法首先检测边缘，在边界图象的基础上进行图象二值化，保留了边界特征，而且能自适应地选择阈值，克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果，而且可以处理低质量或边缘模糊的图象，具有一定的推广实用价值。     

基于边界特征的一维最大熵图像分割算法的研究与实现

本文提出了一种新的图象分割算法，该算法首先检测边缘，在边界图象的基础上进行图象二值化，保留了边界特征，而且能自适应地选择阈值，克服了一维最大熵阈值方法进行图象分割时丢失边界特征的缺点。大量实验表明该算法取得了很好的效果，而且可以处理低质量或边缘模糊的图象，具有一定的推广实用价值。     

用矩保持法分割烧结机尾断面图象

介绍了一种用于图象分割的多阈值自动选择算法──矩保持法。它是基于图象分割前后矩保持不变的原理，利用图象的灰度级直方图自动地确定多个分割阈值，该算法简单、计算量小。用该算法分割烧结机尾断面图象，得到了良好的分割效果。     

用矩保持法分割烧结机尾断面图像

介绍了一种用于图象分割的多阈值自动选择算法－－矩保持法。它是基于图象分割前后矩保持不变的原理，利用图象的灰度级直方科自动地多个分割阈值，该算法简单、计算量小。用该算法分割烧结机尾断面图象，得到了良好的分割效果。     

基于马尔可夫随机场的快速图象分割

根据卫星遥感图象的特点,讨论了基于马可夫随机场的图象分割方法,建立了相应的基于马可夫随机场的图象分割模型,以实现复杂遥感图象的快速分割,并由此将图象分割问题转化成图象标记问题,进而转化成求解图象的最大后验概率估计的问题。虽然传统的模拟退火算法（SA）能达到后验概率的全局最大,但是时间复杂度太高,实际分割中经常采用次优算法,文中还引进了一种基于博弈理论的决定性退火算法（GSA）和一种基于竞争理论的算法（CA）,取得了快速分割图象的效果。试验证明,该两种算法完全可应用于复杂遥感图象的快速分割。     

运动视频对象分割的一种快速算法

为了能够实时地对运动视频对象进行分割,提出了一种对视频序列图象中的运动对象进行快速分割提取的算法,该算法首先对图象进行滤波,并求出连续两帧图象之间的差分,然后应用“同化填充”技术和基于对象的“整体运动估计”来对差分图象进行修正,进而得到对象模板,同时利用模板缓冲区的帧间迭代来维持模板的完整性,该算法不仅不依赖于固定背景,而且能够消除差分图中的显露背景,还能得到运动目标较为精确的形状,并且算法简单,快速,鲁棒性好。     

基于相对熵和边缘检测的图象分割算法

利用相对熵选择阈值和检测提出一种图象分割算法。其主要思想是通过相对熵来选择最佳阈值，然后用任何一种边缘检测对图象进行分割。将所提出的算法和基于局部熵的算法分别用于现场颗粒物料图象的分割，实验结果表明，该算法优于基于局部熵的图象分割算法。     

用于显微细胞图象的二维自适应阈值分割算法的优化

为了改善细胞图象的分割效果 ,考虑将二维自适应阈值分割算法应用于显微细胞图象的分割 .针对细胞图象的二维直方图特点和分割要求 ,在对传统二维阈值分割算法进行优化和简化的基础上 ,通过改变阈值取值范围、优化阈值搜索方法等措施 ,提出了一种快速实现细胞图象二维自适应阈值分割算法 .仿真结果表明 ,新算法与传统算法相比 ,不仅大大减少了计算复杂性 ,同时还使分割效果得到了一定程度的改善     

基于小波和高斯-马尔可夫随机场的纹理分割

为了提高纹理分割的准确性和区域一致性，降低分割的错误率，在文献[5]的基础上，提出了一种基于小波和高斯．马尔可夫随机场(GMRF)的纹理分割方法。该方法首先对图象进行Gabor小波分解，得到一系列分辨率不同的子图象，然后采用基于GMR的K-均值聚类算法从最低分辨率图象进行聚类，一直到最高分辨率为止，这样就得到一个原始图象的初始分割，最后引入特征加权算法^[7]，进行后分割，得到最终分割结果，并对仿真结果与文献[5]的算法进行了比较，表明该算法是比较有效的．     

一种鲁棒的视频分割算法

无论是在图象识别，还是在基于MPEG－4的图象压缩编码等应用领域，视频对象分割取是其中一个很重要的技术环节，为了在静止背景的情况下，能很好地解决多目标分割的问题，同时能进行单目标的分割，提出了一种鲁棒性较好的视频分割算法，该算法通过对图象序列中每连续3 帧图象进行对称差分，首先检测出目标的运动范围，然后通过对差分结构进行聚类分析来确定该帧图象中视频对象的个数，接着再利用在二值差分图象上收缩的活动轮廓，把视频对象的轮廓精确地包围起来，即得到该帧分割结果；最后利用光流法来对视频对象进行投注跟踪，修正，另外还利用多个图象序列对该方法进行了试验，实验结果表明，在静止背景下，该算法无论是对运动的单目标，还是对运动的多目标，均能较好地从静止背景中分离出来，即能得到理想的分割结果，故具有一定的鲁棒性和实用性。     

图像匹配方法综述

图像匹配是图像处理技术中的重要研究内容。本文介绍了图像匹配的几个要素,图像匹配算法的分类以及图像匹配性能评价指标,探讨了图像匹配中有待进一步研究和解决的问题。介绍了近来出现的新思路和新方法,提出了实际应用中有待进一步研究的内容,如算法的融合、基于局部特征的算法、基于模型的匹配算法等。     

基于双局部阈值小波收缩的图像去噪算法

提出了一种基于双局部阈值的小波收缩的图像去噪算法。该算法利用小波系数的幅值、空间特性以及对噪声图像的分割,得到两个局部阈值：幅度阈值和空间阈值。利用这两个局部阈值（每个区域阈值不同）对小波系数做相应的“收缩”处理和重构,从而得到一个优质的去噪图像。该算法计算简单速度快,去噪效果明显,优于其他一些去噪算法。     

基于DCT过完备字典和MOD算法的图像去噪方法

文章介绍了一种DCT过完备字典和MOD算法相结合的图像稀疏表示去噪算法。首先将噪声图像分成小图像块,并运用正交匹配跟踪算法（0MP）在图像的初始化DCT过完备字典上对小图像块进行稀疏分解;然后使用MOD字典学习算法对DCT过完备字典进行更新;最后重复该过程以获得图像的稀疏表示并重构图像。试验结果表明：该方法在实现图像去噪的同时,其去噪性能比传统的方法更有优势。     

基于图像位平面的数字图像混合置乱算法

本文在运用已有置乱方法的基础上,提出了一种基于位平面分解的混合置乱方法,实现了同种置乱算法有多种图像置乱效果。该算法利用图像位平面进行置乱,通过像素位置置乱的方式达到灰度置乱的效果。算法在不同位平面选用不同的置乱算法,并且多种置乱算法有不同的组合。提高了保密信息的迷惑性,减小了攻击者的注意力,仿真实验结果证明了算法的有效性。     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

基于DCT的图像盲水印算法研究与实现

本文提出一种基于DCT变换的数字图像盲水印嵌入算法,通过对水印图像进行置乱加密与随机产生嵌入位置来保证水印安全性,实验证明此算法具有较好的不可见性,能够抵御JPEG压缩、高斯模糊、均值滤波、椒盐噪声、部分剪切的攻击,具有较好的鲁棒性。盲水印嵌入算法中,对嵌入水印的提取不需要原始图像,这给数字图像的版权检测提供了便利,可用于Internet的数字图像的版权保护。     

基于Block-SVD的小波域彩色图像数字水印算法

提出了一种基于Arnold变换和分块奇异值分解（Block-SVD）的小波域彩色图像数字水印算法。该算法采用彩色图像作为载体,灰度图像作为水印,增加了嵌入的信息量。仿真结果表明,该算法具有时间效率高、水印不可见性好、抗攻击能力强等特点,在版权保护方面具有一定的应用价值。     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

一种盲Poisson MAP超分辨方法

由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为获取高分辨率图像,图像超分辨技术获得迅速发展。基于各向异性正则化提出了一种盲Poisson MAP算法,该算法同时估计高分辨图像和包含了位移因素的模糊函数,与基本的盲Poisson MAP算法相比,有效地抑制了振铃效应,清晰度有很大改善,峰值信噪比大约提高7 dB。     

差分与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码算法编码时间太长等缺点,提出了对编码图像进行差分和分级逼近的新的分形编码算法,在理论上对这一思想的可行性进行了有益的探索,给出了该算法成立的理论基础,根据此思想给出了一个新的具体实现分形编码的算法,实验表明,在提高压缩比和图像恢复质量的同时,运算时间也大大缩短。