一种基于数学形态学的红外弱小目标检测方法

提出了一种红外图像序列中运动弱小目标检测的新方法。该方法在时间剖面上采用数学形态学滤波和中值滤波来抑制杂波背景干扰,并对去除背景后的图像进行分割,然后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性来检测出真正的目标。利用实测数据进行了仿真,实验结果表明了该方法的有效性。     

变换域数字水印处理技术

数字水印是信息安全领域的一项新技术,给出了相对明确的定义。着重分析了变换域数字水印系统的特征及常见攻击,给出了一些相应的对策。最后指出变换域水印的重要问题,即频率的选择问题。     

遥感图像的图像配准方法

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤。本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳，介绍了几种常见的图像配准方法，并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法。     

业界要闻索引

日前，由苏州市公安局组织、由科达公司提供产品和解决方案的苏州社会面治安监控图像汇接系统项目已进入实施阶段。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

图像融合是一种重要的增强图像信息的方法。提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法。利用小波变换按照不同融合规则及融合算子构造融合图像对应的小波系数。通过对可见光图像与红外图像进行融合的实验比较表明，以像素的局部能量为准则的融合效果更好，既可避免传统融合规则的信息损失，又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度，融合图像更符合人的视觉特性，也有利于机器视觉。     

基于主体外部轮廓的照片分割算法

在实际应用中常常需要将人像从照片的背景中有效地分割出来，通常的做法是通过提取照片中人像各部分特征来实现分割，其缺陷是计算复杂度较大，分割效果受各种干扰因素影响很大。现提出了一种基于主体外部轮廓信息的照片分割算法，通过梯度锐化、边缘保护、临近像素点相似度比较来确定图像的边界，该算法对于具有相对均匀背景的照片具有较高的计算效率。     

一个新颖的轮廓线跟踪算法

提出了一个新颖的基于隐马尔科夫模型与光流的轮廓线跟踪算法。曲线描绘由B样条形状空间向量来表达,能够捕捉全局和局部变形。提出应用沿曲线的光流计算来预测曲线在下一帧的位置,在预测曲线的基础上,提出应用隐马尔科夫模型来准确定位曲线的位置。隐马尔科夫模型提供了一种有效的概率手段来融合多种量测特征比如边缘,曲线平滑性,区域灰度或颜色统计信息等等,能够更准确的定位曲线位置。基于仿射形状空间的实验了表明本文所提出算法的有效性。     

一种基于m序列的图像随机加密与实时传输方案

提出了一种基于m序列的图像随机加密与实时传输方案。在加密时用m序列构造的相位函数取代了双相位输码方法中用作密钥的随机相位掩模，极大地压缩了密钥的数据量，使密钥的传送更加方便快捷。并在前有基础上加以改进，可以轻松地加密彩色图像。在完成加密后，可实时地在网络上传送加密图像，在接收端进行解密。最后进行了计算机模拟实验，实验结果表明该方案是可行的，并且易于实际应用。     

基于FFT的微光图像压缩编码研究

图像压缩所要解决的问题是如何最大限度地压缩图像数据，并保证利用这些数据所重建的图像是用户能够接受的。本文分析了微光图像特征，在此基础上利用傅立叶变换(FFT)对微光夜视图像进行了压缩编码研究，并阐述了FFT的基本原理，得到了不同压缩比下的压缩结果。