基于小波变换的分类量化图像编码算法

针对标量量化压缩比小而向量量化压缩速度慢、图像复原效果不理想等弱点，提出了基于小波变换的分类量化图像编码算法（简称“分类量化编码”）。该算法基本思想为：首先将小波变换后的图像高频子带划分为局部快；然后利用文中给出的相对距离最近之值选择方法，依据纹理复杂度和重要性程度将这些局部块划分为4类（平坦、过渡、弱纹理和强纹理）；最后对平坦局部块进行向量量化编码，对强纹理局部进行标量量化编码。实验结果表明：该图像压缩算法在压缩速度、图像复原效果、压缩比等方面明显优于零树小波编码和JPEG方法。     

一种基于内容的图像质量评价测度

鉴于传统的图像质量评价测度,如峰值信噪比,不能有效地反映人对图像的视觉感知。为此,提出了一种基于内容的图像质量评价测度;在改进基于结构相似度(structural similarity,SSIM)的图像质量测度基础上,根据图像的内容将图像分成边缘、纹理和平滑区域3部分,在每个区域又利用模糊积分融入了结构相似性的数量信息,从而充分利用了图像结构信息相似性及其在位置和数量上的融合信息来全面评价图像质量。实验结果表明,利用该测度所得到的图像质量评价结果与主观评价结果有着很好的相关性,能较准确地反映人对图像质量的主观感受。     

基于改进的MSE准则的小波图像压缩

目前，大多数图像压缩算法是在纯粹基于像素值的均方误差(MSE)准则下工作的，由于MSE准则不能很好地刻画图像的边缘和平坦区域的差别，因此按MSE准则进行优化的压缩方法有时难以达到很好的视觉效果．根据人类视觉的特性，小波子带图像的分布特性和子带系数对保存边缘、纹理信息的重要性程度，提出一种改进的MSE准则．实验证明，基于文中改进的MSE准则的小波图像压缩方法可以获得较好的效果，能在低比特率下较完整地保存边缘和纹理信息，重构图像的主观质量有一定程度的提高。     

基于BP神经网络的图像局部模糊测量

目的 目前模糊测量方法难以处理存在纹理平坦区域时的局部模糊测量.针对该问题,提出一种基于BP(back propagation)神经网络的图像局部模糊检测方法.方法 该方法采用所有奇异值以描述不同尺度信息随模糊变化情况,并与描述高频信息变化的DCT(discrete cosine transform)非零系数结合,实现奇异值向量和DCT非零系数个数联合的混合模糊测度,达到空频联合的模糊度描述.在此基础上,通过训练BP神经网络分类器,实现图像块模糊值预测.结果 单幅局部模糊图像实验中,较好区分纹理平坦区域和模糊区域的模糊程度;多幅局部模糊图像的统计实验中,召回率-准确率(RP)评估曲线显示在相同召回率下准确率较其他方法高.结论 该方法可以较准确地实现局部模糊图像(特别是存在纹理平坦区域的局部模糊图像)的模糊测量.     

基于模糊增强的图像区域分割算法研究

针对图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割问题,提出了一种基于模糊增强的图像分割算法.该算法依据基于模糊增强的Canny边缘检测原理,在充分分析图像纹理区和清晰边缘的像素分布特点的基础上,通过增强纹理区像素对比度,检测出更多的纹理区细节.并利用膨胀、区域连通等方法实现了图像的区域分割.实验结果表明,该算法能够准确地实现了图像平坦区、纹理区和清晰边缘的分割,并有较强的抗噪能力.图像分割结果可以反映更多的纹理细节信息.     

图像纹理区检测及分割算法研究

图像纹理区是指在进行边缘检测时边缘分布相对密集,并存在一些伪边缘的区域。研究表明,现有的很多图像处理算法的误差集中在纹理区。图像纹理区分割的目的就是将这一区域分割出来以便对其采用不同的处理方法。本文提出了一种基于模糊增强的图像纹理区检测及分割算法。本文算法根据图像纹理区特点,首先增强纹理区像素对比度,并利用Canny边缘检测算法提高纹理区检测效果,最终实现了图像纹理区的准确检测和分割。     

基于模糊逻辑的指纹图像对比度增强算法

提出了一种新的基于模糊逻辑的方向纹理对比度增强的方法,对指纹图像进行增强.通过模糊边线判别器在对任一像素点属于边缘的程度进行模糊软判决的同时完成边缘检测,根据计算出的指纹方向图,结合模糊的边缘判新局面器的输出结果，来指导基于方向纹理的指纹图像的对比度增强.实验结果表明这种方法对于质量比较差的指纹图像能明显改善其质量,对于图像的边缘区域，则能够在保持边缘细节的同时滤除噪声。     

面向移动增强现实的室外阴影实时检测技术

针对目前移动视点下视频阴影检测算法存在的误检测率高和边缘连续性差的问题,提出了一种基于边跟踪、边检测框架的实时阴影检测算法.首先对前后2帧重叠的阴影部分进行2次光流跟踪,并筛选掉前后向跟踪误差较大的点,通过Canny边缘置信保证跟踪边缘的准确性;然后通过基于光流的区域划分法得到待检测的新增区域;其次,针对纹理边缘误检测...     

基于Vague积分的多准则决策方法

现有决策方法忽略了各准则之间的影响,使得决策结果不一定符合实际。为了克服现有决策方法的不足和缺陷,提出一种基于Vague积分的新决策方法。该方法用Vague测度对各准则的重要性加以衡量,再利用Vague积分作为聚合算子得出各方案的整体评价,然后根据评价得出最优方案。最后,通过实例阐明新决策方法的有效性和正确性。     

基于分割的彩色图像编码

文中基于第二代图像编码思想,提出一种新的静止图像编码方式:首先利用脉冲耦合神经网络对图像进行分割;接着对图像的边缘区,采用改进的链式编码来记录边缘形状信息,采用二维DCT编码记录边缘彩色信息,同时对图像的同质区与纹理区,则结合第二代小波采用一种改进的零树小波编码;然后采用零树关系重排量化系数;最后根据接收方的主观心理,给出算法相应的变型.实验表明,在不考虑信道噪声与接收方主观心理的情况下,文中算法优于流行的JPEG,CMP,EZW与JPEG2000.     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

旋转不变的X线图像相关度拼接

针对现有X线图像拼接方法中分别存在的需要固定标志物、鲁棒性差及全景图像存在伪影等问题,提出一种旋转不变的图像自动拼接方法.基于特征点配准,结合改进的、旋转不变的相关度法进行特征匹配,对图像重合度要求较低.在图像融合中则采用2维动态权值和平衡曝光度等策略.经实验验证,本文配准算法在保证结果准确性的同时提高了鲁棒性;本文融合算法可有效地平衡曝光度差异,并避免拼接伪影,极大地提高了全景图像质量.     

图像拼接技术综述*

给出了图像拼接的一般流程,在此基础上将图像拼接技术分为两个关键技术——图像配准技术和图像融合技术,并分别对图像配准技术和图像融合技术的经典算法及最新算法作一概述和比较。     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

红外与可见光序列图像融合方法的研究

本文简述了红外与可见光图像融合的意义及其应用,介绍了多种红外与可见光序列图像融合方法。在对这些融合方法进行比较分析的基础上,总结了红外与可见光序列图像融合的研究现状、当前研究热点及未来的发展趋势。     

车辆运动模糊图像的快速恢复

论文针对运动造成的模糊图像,根据运动造成的图像模糊的特点,建立了原始图像与模糊图像间的关系,在此基础上提出了一种运动模糊图像的快速恢复算法,并用于车辆运动模糊车牌图像恢复中。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于微机的图像监视系统的程序设计

探讨数字化图像监视和记录系统的构建与程序设计技术,通过详细的程序设计实例, 讲述用图像摄取控件高效设计硬盘录像系统的程序设计技巧.     

水下图像增强和复原方法研究进展

目的 近年来随着水下图像/视频在海洋军事、海洋环境保护和海洋工程等科研和工业领域扮演越来越重要的角色,水下图像增强和复原作为关键技术之一,越来越多地成为研究的热点和难点问题。目前有关水下图像增强和复原方法研究进展的综述论文在国内外相对较少,为使即将进入该研究领域的学者比较全面地了解该领域的研究现状,促进该领域的快速发展,本文对其系统综述。方法 在广泛调研大量文献的基础上,按照是否基于物理模型对已有方法进行分类讨论,对其基本思想、方法特点、实验方法进行归纳和总结,其中对典型的方法进行具体介绍和分析。同时,介绍了水下图像质量的评测体系,针对典型方法的处理结果进行定性和定量的评测。进而,总结该研究领域目前存在的不足,展望未来可能的发展方向。结果 总结了水下图像退化的原因、水下图像增强和复原所采用的主要技术和方法、水下图像质量评测体系的发展历程,给出了亟待解决的问题,展望了未来的发展方向。结论 作为新兴的研究领域,水下图像增强和复原在工业界和学术界都具有广阔的应用前景和研究价值,但针对目前存在的一些局限性还需要进一步深入研究。     

汉字意象思维在插画中的应用

汉字从创始至今走过了漫长的历史,它是目前世界上仅存的表意形文字。汉字在造字思维上注重形意结合——以意造形、以形表意,这种思维贯穿了我们的历史和文化。文章以汉字的造字思维为切入点,重点分析了汉字中的意象思维及其在插画中的应用,这种意象思维为我们提供了极为广阔的创作空间。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.