数字图像的固定基稀疏表示方法*

提出了一种采用小波与轮廓波混合的固定基数字图像描述和变换方法,该变换在较粗糙的尺度上采用小波变换,在细节尺度上采用轮廓波变换,既能够克服可分离小波在图像描述方面高频子带方向分辨率较低的缺陷,又能够降低轮廓波变换的计算复杂度。实验结果表明,本方法在具有良好的数字图像逼近能力的同时,还具有很好的消噪结果。     

一种基于形状特征的图像检索方法

本文主要提出了一个在形状轮廓的傅立叶描述子基础上，进行基于形状特征的图像检索的理论方法。该方法首先对图像进行预处理，利用多闽值颜色分割法提取出图像的前景对象，再采用轮廓跟踪法得到该对象的形状轮廓特征，并采用傅立叶描述子对轮廓加以描述。最后利用欧几里得距离进行相似性比较。为了验证方法的有效性，本文建立了一个基于形状检索系统的框架，实现结果和算法分析表明，该理论方法的算法复杂度为0（n^2logn），对基于形状检索的图像检索系统是有效和合理的。     

一种基于轮廓多边形逼近的可见光与红外图像配准方法

针对遥感可见光与红外图像配准的问题,提出采用对轮廓进行多边形逼近的配准方法.由于可见光与红外遥感图像中噪声多、灰度复杂等特点,使得很多配准方法失效.在提取目标轮廓后对轮廓多边形逼近,然后利用Freemen链码作对多边形的特征进行分析,根据仿射变换中直线不变原理,得到多边形的边和顶点之间的关系,利用控制点对进行配准.实验证明该方法取得了较好的效果.     

融合小波子带与贝叶斯的人脸识别算法

提出了融合小波和贝叶斯的人脸识别方法.对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上.利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计.该算法首先对图像进行二级小波分解,其次对得到的每幅低频子图进行贝叶斯人脸识别.在FERET人脸库的子集上对识别算法进行了测试和比较.实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率.     

基于小波变换的局部形状匹配

为解决仿射变换下的局部形状匹配问题,提出了一种新的基于小波描述子的局部形状匹配方法。算法首先基于分割点将轮廓曲线分段,为了更精确地描述每段子曲线,定义一种新的特征点--等面积分割点,并在子曲线上提取,基于该特征点构造一种新的具有局部特征的小波描述子。新定义的等面积分割点有比一般的特征点（角点、拐点、切点）更精确描述曲线的特性,能解决轮廓曲线平滑特征点少而不能被精确描述的问题;定义的等面积分割点和提取的小波描述子都具有仿射不变性,且均为局部描述符,因而该方法适合于仿射变换且在轮廓局部遮挡和缺失的情况下仍然有效。理论分析和实验结果都证明了该算法的有效性。     

基于多阈值的非下采样轮廓波图像去噪方法

非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种新的多尺度几何分析工具,具有平移不变性、多方向性和各向异性。与小波变换相比,NSCT能更好地表示图像中的边缘等信息。对合成孔径雷达图像进行NSCT分解,考虑其系数统计特性,基于BayesShrink对每个分解层的各个子带做多层阈值估计和软阈值收缩处理。实验结果表明,采用该方法得到的图像在视觉效果和客观衡量指标上均符合要求。     

一种基于小波的多边形变形算法

文章提出了一种基于小波分解算法和相应的重构算法的变形方法。先用小波分解算法作用于平面多边形,得到平面多边形的轮廓和细节。然后分别对多边形的轮廓和细节进行变形,得到从初始图形变换到目标图形的中间图形的轮廓和细节。最后用重构算法重构出中间图形。该文算法可以处理任意顶点数的多边形,减少同构三角剖分的计算量,并且能够得到很好的变形结果。     

改进的轮廓波图像匹配算法

与小波变换相比,轮廓波变换中LP滤波器的显著缺点是存在过采样和非正交特性。提出一种改进轮廓波变换方法,首先对待处理图像实施小波变换,然后对低频子带图像进行重建,可得到一个高频子带图像,使用滤波器组进行多方向划分。该方法既保持了临界采样又利于后面使用方向滤波器组来对高频部分进行方向划分。实验证明该方法的匹配效果优于小波变换及轮廓波变换。     

基于轮廓分割的形状匹配新方法

提出了基于轮廓分割的形状描述方法,用来进行形状匹配.首先,使用离散曲线演化将形状轮廓简化成具有N个顶点的多边形,并通过去除其中的凹点得到多边形凸点的集合;然后,对由凸点形成的轮廓片段提取角度和曲率特征,得到形状描述子;最后通过匈牙利算法进行轮廓片段之间的距离矩阵的最小代价和计算,从而得到两个形状之间的相似度.基于MPEG-7图像库上的实验证明了本文方法能很好地反映形状的特征,具有较好的匹配效果.     

一种基于Arnold变换和DWT的数字图像水印算法

数字水印技术是近年来图像保护技术研究领域的一个热点,本文结合Arnold置乱方法,提出了一种有效的数字水印方法.该算法先对水印信息进行Arnold置乱,再进行小波变换将得到的各子图嵌入到原始载体图像的L级小波逼近子图和细节子图.实验证明,该方法嵌入的水印不但具有很好的不可见性,而且对图像压缩、随机噪声、剪切等攻击具有较好的鲁棒性.     

一种全局优化的多边形变形方法及应用

通过对多边形的凸部分,并建立２种不同多边形的凸子集映射,提出了一种全新的基于凸多边形的全局优化方法,解决了任意非同拓扑结构（包括有孔及凸边形）的变形问题。理论上证明了此方法的正确性,讨论了不同凸剖分对变形的影响。实验证明此方法变形效果自然、质量好、速度快、自动化程度高,并可用于汉字的合成与二维动画关键帧的内插。     

有向回路法和网格法:多边形内外点判别的新算法

该文把简单多边形视作一个有向回路,利用多边形的环绕方向和区域划分提出了两种判别内外点的新算法:有向回路法和网格法。有向回路法利用了多边形的方向性,在某些情况下可以不必遍历多边形的所有边。该算法程序简单,时间复杂度为O(n),平均性能优于复杂度为Θ(n)的射线法和标号法,但只能处理凸多边形。网格法是有向回路法的改进算法,利用了多边形的方向性和区域划分。网格法将n边形的包围盒划分为(n-1)×(n-1)个网格:如果待处理的点在某个网格内,则仅根据经过该网格的所有边就可以判断该点的内外性。网格法可以处理任意简单多边形,包括带孔的多边形;最坏情况下的时间复杂度为O(lgn),空间复杂度为Θ(n2)。     

基于骨架提取特征的可控渐变算法

提出了一种基于视觉特征的渐变算法,通过图像骨架确立特征点,进而对图形进行同构特征分解。采用可控制子多边形边角插值,通过轮廓多边形渐变控制子多边形渐变,用户也可以通过控制轮廓插值交互控制渐变过程。实验表明：该算法简单有效,渐变过程自然合理。     

基于衍生多边形的混合坐标

将多边形三角化,利用三角网格将三角形衍生为点多边形、边多边形和面多边形,再根据已有 的重心坐标提出基于衍生多边形的混合坐标。首先在三角网格内根据初始多边形内部一点所在的三角形得到衍 生多边形,然后使用调和坐标、局部重心坐标、迭代坐标中任意一种计算衍生多边形的顶点关于初始多边形顶 点的重心坐标,再使用迭代坐标计算初始多边形内部一点关于衍生多边形顶点的重心坐标,最后使用合适的混 合函数计算该点关于初始多边形顶点的重心坐标。通过实例证明,这种新的重心坐标具有良好的局部性、非负 性和光滑性。     

基于夹角变化趋势的多边形自动搜索和生成算法

利用左转算法生成多边形是GIS中面域组织和拓扑关系建立的常用算法。根据算法规则,对于由顺时针方向和逆时针方向建立的多边形都可以生成多边形文件,这就会产生一些重复多边形和无效的多边形。为此,提出了基于夹角变化趋势判断多边形搜索方向的算法,根据左转或右转算法得到的点组顺序,分别计算由起始点出发的弧段的方位角,根据相邻弧段夹角的和来判断多边形的搜索方向,实现了每一多边形都是由左转算法生成,完成了多边形的自动建立。该算法有效地判断了多边形的搜索方向,避免了无效多边形的生成。     

求解简单多边形间最小距离的一个线性时间算法

计算简单多边形间的最小距离,在所有与几何图形计算有关的领域中,一直以来都是一个基本问题。为了更快地求解简单多边形的最小距离,提出了一个基于关联多边形三角化分割的简单多边形间最小距离的求解算法。该算法的主要思想是:首先构造一个关联多边形把两个多边形联系起来,其目的是把最小距离限制在这个关联多边形内;然后根据两个多边形的最小边界矩形包围框间的不同位置关系,详细阐述了关联多边形的构造过程,同时论述了关联多边形是一个简单多边形。为了计算最小距离,首先要对关联多边形进行三角化分割,并使最小距离位于三角化分割结果中某一个三角形区域内,或者至多位于两个相邻三角形区域内;之后通过对所有三角形进行遍历来找出最小距离及其所在的位置。该算法的时间复杂度是线性的。     

保内部相似性的平面形状混合算法

为了在计算机动画中可以得到较好的图形过渡效果,提出了一保持平面多边形内部相似性的形状混合算法,从而有效地避免了中间多边形发生局部萎缩或者膨胀的现象.此方法从源和目标多边形的同构三角剖分出发,对同构三角网格每一个夹角处表示边角关系的几何量线性插值得到相对应的中间几何量,通过这些中间几何量以及它们与顶点坐标之间的关系来建立线性方程组,给定初始条件后用现成的程序库快速求解来得到中间三角网格(其边界即为中间多边形).还通过引入特征多边形来保持混合多边形的全局视觉特征.该算法计算量小、运行效率高,对形状复杂的多边形仍然可以得到满意的结果,适合于实际应用中实时的要求.     

一种基于单调多边形的三角剖分算法

提出了一种基于单调多边形三角化算法,被三角化的多边形可以含有任意 个内孔。先根据边界y(x)方向的局部极值顶点作水平（垂直）分割线,将多边形划分成单连 通y(x)单调多边形,然后再将各单调多边形三角化。算法考虑了各种几何奇异情况,因此比 较稳定。