基于PCA变换与小波变换的遥感图象融合

针对多光谱图象与全色图象的融合问题,提出了一种基于PCA变换和小波变换的遥感图象融合方法.新方法通过对多光谱图象作PCA变换,首先得到3个主分量;然后,利用小波变换融合方法融合多光谱图象的第1主分量与全色图象,并用融合后的图象替代多光谱图象的第1主分量;最后,作PCA反变换来得到新的多光谱图象.主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明,新方法的性能优于PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法,该方法不仅较大地增强了结果图象空间细节的表现能力,而且很好地保留了多光谱图象的光谱信息.     

基于骑士巡游变换的数字图象细节隐藏技术

为了研究一种不致引起他人破解欲望只置乱图象细节。而不破坏图象总体形象的数字图象隐藏技术,首先给出了骑士巡游问题及骑士巡游矩阵的概念,并提出了一种新的图象置乱变换--骑士巡游变换,同时分析了该变换方法隐藏图象细节的原理;然后,给出了图象细节隐藏的实验结果,实验结果表明,该方法不仅达到了隐藏图象细节而不破坏图象总体形象的目的,而且使隐藏图象看上去像受到某种噪声干扰一样,从而不易引起别人破解的欲望,同时该变换还可以很好地将文字信息隐藏在图象之中;最后,对骑士巡游变换在图象伪装与隐藏方面的特性进行了分析,表明该变换具较高的保密度和较强的免疫性。     

多小波图象变换的统计分析

多小波是一种新的小波,多小波的应用更是近几年才日见兴起,因此,有关多小波图象变换的一些基本统计数据,如均值、方差、量化后零系数的比例等等,尚未见诸学术刊物,而这些数据又是从事多小波图象编码研究的基本依据。从学术刊物和互联网上收集了5种不同性质的多小波,对这些多小波图象变换特性进行了详尽的统计分析。通过统计分析发现：（1）图象经过CL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还进一步汇聚在最低分辨率子图象的第一个分量上,因此,CL多小波最适合图象编码;（2）图象经过CARDBAL多小波变换后,能量不但汇聚在最低分辨率的子图象上,而且还平均分摊在最低分辨率子图象的4个分量上,因此,通过相关性编码可以大幅度提高CARDBAL多小波图象编码的压缩比;（3）图象经过GHM多小波变换后,最低分辨率子图象的能量既不是集中在一个分量上,也不是平均分配在4个分量上,因此,尽管GHM是最早发现的多小波,且是目前最为常用的多小波,但它其实并不是图象编码的首选。     

基于多小波变换的矢量量化图象快速编码算法

提出了一种基于多小波变换的矢量量化编码算法，图象的多小波变换优于普通小波变换，此算法又加快了编码速度。实验表明：计算时间有所减少，峰值信噪比有所提高，且图象无明显块效应。     

网格结构上图象小波变换的并行算法

为提高大图象小波变换的速度,本文设计了一种网格结构上图象小波变换的并行算法,其特点是负载平衡,且通信只在少数几个处理机间进行,通信量小,因而算法效率高。     

模M多维差分变换和数据压缩

本文提出了模M多维差分变换的图象表示和压缩方法.变换是在对N维图象数组的2~N元分割所产生的2~N元树上进行,其效果是利用了图象的N维数据相关性,使得图象灰度值分布得到了显著的改善,它既适合于二值图象,也适合于多值图象,对于线图、文本以及具有块状或体状的图象或数组尤为有效,变换算法的复杂度非常简单,并且是递归可执行的。     

基于置乱技术的彩色图象水印算法

置乱技术是通过对数字图象的位置或灰度级等做变换,以此来"扰乱"图象,为了增强水印的鲁棒性,提出了一种基于置乱技术的彩色图象水印算法,该算法是利用置乱技术处理水印信息,将变换后的水印信息嵌入到彩色数字图象当中,且对水印的检测不需要原始图象.使用该方法不仅能够增强水印的隐蔽性,同时也具有很强的鲁棒性.     

改进的广义随机Hough变换算法及其在人脸面部关键特征提取的应用

本文通过对经典图象分割算法--Hough变换算法进行分析,以提高现实图象Hough变换处理速度、准确度为目的,结合广义Hough变换、随机Hough变换的优点,得出了具备X、Y幅值、旋转角度三个自由度上的较理想的改进Hough变换模型.该模型可以用来在灰度图象中以较高的检测速度识别出不规则目标图形,而且对相对于目标模板在X、Y幅值、旋转角度三个自由度上有一定改变的目标的识别效果也比较理想.通过对其在人脸检测中对特定面部关键特征定位实验中的处理结果进行分析,并与同类算法做相应的比较,达到了预期的效果.     

可逆双正交小波变换在图象压缩中的应用

本文的重点在于研究双正交小波变换在图象压缩中的应用,分析了浮点型滤波器在无失真压缩中的可行性,同时通过对小波变换和边界问题进行的具体分析,提供了该小波变换的另一种算法,使之适合于快速的,渐进性的直至无失真的图象压缩。     

一种基于小波变换的静态图象压缩编码方法

本文介绍了一种利用小波变换对静态图象数据进行压缩编码的具体方法。主要内容包括小波变换在图象压缩编码中的应用原理、变换域的量化、数据编码技术，以及计算机模拟结果和评价。文中描述了一种实用的基于小波变换的图象数据压缩算法。     

A New Real Time Geometric Transformation Matrix and its Efficient VLSI Implementation

The geometric transformation of an image with irregular shapes from a source space to a target space requires a huge number of multiplications and additions for each pixel. Such a through put is impossible to deliver by any processor in real-time. This paper presents a new transformation matrix which can be used toper form real-time 2-D geometric transformations economically. The implementation of the transformation engine that is used to execute the transformation matrix is also presented. Experimental results indicate that real-time geometric transformations based on a 4 × 4 transformation mesh can be achieved with the use of the transformation engine. This real-time transformation function is useful in warping and blending of images, and can be easily extended to perform irregular shape transformations with a large number of control points in the transformation mesh.     

基于小波变换和局部傅立叶变换的手写数字识别

小波变换和傅立叶变换在图像处理方面有着广泛的应用。该文在结合二者特点的基础上提出了一种新的基于小波变换和局部傅立叶变换的脱机手写数字特征提取方法。即对于一个输入的手写数字图像首先进行小波变换,依据小波变换后的子图像,分别提取他们的局部傅立叶变换后系数作为它们的特征。这样的特征既具有小波变换的多尺度分析的性能,又具有局部傅立叶变换能够很好地描述图像局部频域的特性。实验数据采用MNIST数据(美国国家标准与技术局收集),实验表明,该方法取得了较好的识别效果。     

数字图像的两类非线性变换及其周期性

研究了Fibonacci-Q变换及其逆变换的周期性,并证明了Fibonacci变换周期与Arnold变换周期的关系式,利用Fibonacci-Q变换Arnold变换之间的内在关系,定义了一种新的非线性变换－A－F变换,同时对其变换周期及其逆变换周期进行了研究,也给出了这两类变换周期的简洁算法。由于A－F变换和Fibonacci-Q变换与Arnold变换的周期性大相径庭,在实际应用中可达到更加安全保密的效果。     

MDA模型转换的OCL扩展

模型驱动架构(MDA)是继CORBA,UML之后由OMG推出的重要的软件开发方法学.MDA的核心是模型转换,模型转换语言又是实施模型转换的关键.本文从MOF元模型的角度首先对OCL进行动态特性的扩展,使其具备表达动态行为语义的能力;然后通过扩展相关关键字,定义了一个完整的模型转换程序框架;并提出创建中间转换对象实现了模型转换的可追溯性以及源模型和目标模型转换的同步性.     

计算Arnold变换周期的新算法

Arnold变换的周期在图像置乱、图像水印和信息隐藏中具有重要的应用。为了更有效地进行图像置乱等操作,同时,为了进行Arnold变换在图像置乱等安全性的研究,需要更深入和全面地研究Arnold变换的周期及其规律性。为寻找更快地计算Arnold变换周期的新算法,应用迭代Arnold变换矩阵与Fibonaeei序列之间的关系,建立了通过Fihonaeci数特征计算Amdd周期的定理。根据该定理,提出了快速计算Arnold变换周期的新算法。实验结果表明,新算法与原算法相比在计算Arnold变换周期方面,速度有了很大提高。因此,新算法适用于快速计算Arnold变换的周期和用于图像置乱等操作。另一方面,所建立的定理在理论上也是有价值的。     

基于快速广义Hough变换的倾斜车牌定位

提出一种倾斜车牌定位算法。算法使用快速广义Hough变换检测车牌倾斜角度,并检测出倾斜车牌在图像平面中的长宽比例和车牌位置,定位出倾斜车牌。仿真实验表明该算法能正确定位倾斜车牌。     

点模式匹配

利用不可约四和相对不变量理论提出了几种点模式新算法,它们可分别用来解决相似变换和上具有相同点数的两个点模式的匹配问题,这些算法的基本出发点 待匹配的两个二维占 分别转化成为一个ｎ维空间中的向量,只要对这两个向量中的各元素进行简单的排序就可解决对应的原来点模式的匹配问题,理论分析和仿真实验表明这些算法是有效的。     

基于MDA的UML模型转换:从功能模型到实现模型

MDA（Model Drive Architecture）是OMG（Object Management Group）提出的解决系统集成问题的新途径，它以UML、MOF、CWM为核心，定义软件开发过程中的模型组织管理框架。本文探讨了MDA框架下在元模型层定义模型转换的方法。引入模型转换规则描述语言，给出模型转换规则应遵循的部分原则。以CORBA平台为例说明在元模型层用既定语言定义模型转换规则，从功能模型到实现模型的模型转换方法。基于以上方法构建相应的工具原型。     

一种模型转换分类方法及其在QVT中的应用

针对模型驱动的软件开发过程中潜在的交互性和一致性问题,介绍了一种模型转换分类的方法MTCM.根据模型和模型所描述的系统以及使用的建模语言的不同对模型转换进行细粒度的分类,然后按照此分类方法对OMG组织提出的模型转换标准QVT(查询/视图/转换)进行研究,并通过一个经典的模型转换实例即从UML模型到RDBMS模型的转换进行验证.分析得出结论,MTCM方法有助于提高模型转换的准确性和高效性.