利用小波分解和分形维数进行声纳图像识别

以分形维数和多重分形的概念为基础，通过计算原图像和灰度差分图像的分形维数和多重分形维数，形成了纹理特征集的第一部分；然后对声纳图像采用树式结构小波变换，将小波变换各个频带输出的熵作为纹理分类的特征，并根据特征本身的离散程度对其进行规范化处理，构成了纹理特征集的第二部分；最后将这两部分组合，对不同信噪比的声纳图像进行分类识别．识别结果表明，文中方法的识别率可达到90％以上．     

基于复合分类的快速分形图像压缩编码

针对分形编码方法耗时过长的不足，提出一种分类加聚类的快速分形图像编码方法，通过提取图像块的分形维数对图像块分类，在同类内基于分形维数聚类，使匹配搜索在同类的聚类域内进行，并对不同类块采用不同算法，实验表明，该方法与经典分形方法（PIFS）比较，在信噪和解码图像质量可接受的条件下，大大提高了编码速度，且压缩比有显著提高。     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法.针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征.通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效.     

苹果分类识别中的分形问题研究

提出一种新颖的基于分形理论的苹果属性分类识别方法。通过机器视觉获取苹果彩色图像,进行处理,得到反映苹果色度属性的灰度图象;运用分形理论,通过苹果灰度图象创建灰度特性曲线,对该曲线的分形问题进行研究,得到曲线的分形维数;根据特征维数,建立起苹果属性类别和分形维数间的关系,实现了苹果属性的准确检测和分类。实验结果表明,用分形理论方法进行苹果分类识别,具有良好的抗噪、容错能力,并能有效地克服传统图像分割识别方法适应性差的缺点,提高了分类判别准确率和分类精度。     

基于分形理论的遥感影像分类研究

分形理论是非线性科学领域的一大支柱,它的提出为人们解决非线性世界的问题提供了新的思想和方法,由于分形维数与人类对图像表面纹理粗糙度的感知是一致的,利用分形理论进行遥感影像分类具有潜在的理论和应用价值。本文根据遥感影像特点,引入分形方法来描述其纹理结构特征,利用双毯覆盖模型来提取遥感影像的纹理特征,在此基础上,采用K-means算法将纹理结构特征与光谱特征相结合,进行遥感影像分类,其分类效果优于单纯采用光谱特征的分类。     

基于分形理论的声纳图像识别

为了解决声纳图像分类较困难的问题,提出一种基于分形理论的声纳图像识别方法。针对传统的分形维数作为图像纹理特征表示时缺少图像分布特征的不足,引入了多重分形的概念和广义维数,并对原图像和灰度差分图像重新提取了图像的纹理特征。通过对声纳图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。     

基于分形维数的白细胞图像特征提取研究

为了开发骨髓细胞涂片中白细胞的自动分类及计算机辅助诊断系统,基于分形理论提取了不同类型白细胞的分形维数.首先通过计算原始图像和特征灰度图像的分形维数实现第一次的粗分类提取,然后采用多重分形奇异谱方法进一步完成了细分.识别结果表明,经过两次分类提取获得了较准确的白细胞分类信息,该方法是有效的、可行的.     

基于分形的肝脏B超图像的识别方法

本文首先引入离散分形布朗随机场模型，得到肝脏B超图像的分形维数与变差函数之间的关系。分形维数可以通过计算图像的变差函数并用最小二乘线性回归法来得到，它被选为图像的特征值，做为分类依据。实验表明，正常肝脏与癌变肝脏的B超图像表现出不同的灰度值空间变化特征。采用不同的滞后距离方向对最终的图像分类结果有一定的
影响，使用四个方向的平均值的分类精度最高。     

基于小波变换的带钢表面缺陷分形特征研究

图像的分形维数能够表述图像空间纹理不同灰度级间的相关特性,是描述自然纹理图像的一个有用工具.本文在小波分解的基础上,运用双毯法计算了带钢表面缺陷的分形维数,并对计算结果进行了分析对比,研究了小波变换后各级、各分量的分形维数差异.实验结果表明所提取的分维特征对于缺陷分类有较好作用.     

一种基于数学形态学的分形维数估计方法

对于分形维数的估计是基于分形理论的纹理图像分割算法中最重要的环节。由于使用固定划分的规则网格，常用的基于盒计数的分形维数估计算法及其各种改进方法的误差较大；而传统的形态学维数估计算法虽然在准确性上有一定提高．但其时间复杂度偏高。为此提出了一种基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法(VSEM)。该方法将灰度图像视为一个三维空间中的曲面，使用一组不同尺度的结构元分别度量该曲面．根据度量结果与尺度之间满足的指数率来估计图像表面的分形维数。通过恰当的选择结构元和使用递推技术得到不同尺度下的膨胀结果，新方法成功地弥补了现有算法的不足。本文使用了一组合成纹理和一组自然纹理来评估几种常见的分形维数估计算法。结果显示，本文提出的新方法能够在较小的时间复杂度下，得到更为精确的估计结果。最后，将该方法应用于遥感图像的分割。与其他常用的分形分割算法相比，使用该方法估计的分形维数和图像的临域均值作为特征能够得到更好的分割结果。在对比分析和分割实验中表现出的良好性能说明本文提出的分形维数估计算法可以有效地应用于纹理图像分割。     

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。     

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.     

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。     

基于图像库的图像和视频安全传输方案

基于量化编码、分形编码、图像马赛克编码的发展和成熟，提出一种基于图像库编码的图像和视频安全传输方案，通过隐藏图像库、置乱图像库和加密编码码流实现不同的安全保密等级．同时，图像库由收发方事先保存，传输的数据量较少，容易实现高效快速传输．理论分析和实验结果表明，此方案具有较高的安全性．因此适用于安全性和实时性要求高的图像或视频传输中．     

一种改进的医学图像压缩编码算法

提出了一种基于四叉树分割的分形图像编码的改进算法,通过调整父块与子块的误差来控制编码速度和解码质量。仿真实验表明,该算法有效地提高了图像编码的效率,具有可行性。     

远程采集无人机图像的特征识别方法研究

地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化;使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率;提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别;实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。