目标跟踪的视觉注意计算模型

借鉴心理学中有关视觉注意的研究成果,提出一种应用于视频图像序列的注意焦点计算模型。针对Itti模型算法计算复杂度高、运算速度慢等缺点,通过对注意焦点的跟踪来降低计算量,实现注意焦点的实时监测。利用相邻帧之间的相似性,通过加权颜色直方图,以最大匹配度作为预测模型,得到下一帧注意焦点的位置。实验结果表明,该注意焦点计算鲁棒性较好,可以满足动态场景实时监测的 需要。     

基于直方图技术的无损数据隐藏

提出一种无损图像数据隐藏的方法。该方法基于无损数据隐藏的基本原理,选择灰度图像作为载体及要隐藏的数据,采用直方图调整技术来防止灰度图像边界数据值的溢出,用整数小波的提升变换及直方图峰值点移动形成空位的方法完成数据的嵌入。实验结果表明该算法不仅嵌入信息量大,而且失真小易重构,被广泛应用于医学、法律、军事等领域。     

一种改进的位平面复杂度分割算法

对复杂度直方图的不连续性测度的隐写分析能有效地察觉以位平面复杂度分割(BPCS)隐写的秘密信息的存在。为提高隐写算法的安全性,提出一种改进的BPCS算法,即利用部分可嵌入块作为嵌入信息的调节块,消除由于嵌入秘密信息而造成的复杂度直方图的剧烈变化,确保不连续性测度不会出现明显的峰值。实验结果表明,该算法能有效地抵抗基于复杂度直方图的统计分析,同时也保持了原算法嵌入容量大的特点。     

基于直方图统计学习的人脸检测方法

提出一种基于直方图统计学习的人脸检测方法,对人脸样本和非人脸样本进行小波变换,运用一组小波系数来表征各种人脸特征信息。统计每个训练样本的直方图分布,用于描述人脸和非人脸外观特征的概率分布,每个直方图表示一组小波系数与它们在人脸中位置的联合概率密度。该方法可以准确检测自然场景中的多幅人脸,对侧面人脸有很好的检测效果。     

医学图像增强与直方图处理

文章介绍了图像增强的相关知识,重点介绍了用直方图增强图像的方法。用直方图处理图像包括直方图均衡化和直方图规定化。直方图均衡化和直方图规定化能增强图像的对比度,使图像更清晰。直方图均衡化对局部细节的增强效果不显著,而直方图规定化则使关注的细节变得更清晰。所以直方图规定化法处理医学图像局部细节方面优于均衡化。     

对Photoshop CS2中“色阶”命令的分析

不论从什么渠道获得的数码照片,绝大部分需要进行后期加工和处理后才能使用,将欠缺的图像变的完美。而Adobe Photo-shop是目前最流行的图像处理软件。该文就Photoshop CS2中对色阶调整命令的使用和色阶直方图进行了分析和概括。     

直方图规定化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征。直方图规定化是图像增强领域的一个重要方面。该文研究并探讨了直方图规定化的基本原理,给出了相关推导公式和算法;并且,以一个灰度图像为例,用Maflab语言工具实现了直方图规定化增强处理,给出并分析了实验结果。实验结果表明,直方图规定化能有选择地对桌灰度范围进行局部的对比度增强,从而得到期望的增强图像。     

基于MATLAB的数字图像处理

介绍了数字图像处理技术和MATLAB的图像处理工具箱函数,运用MATLAB语言实现图像的直方图均衡化和边缘检测。     

直方图规定化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征。直方图规定化是图像增强领域的一个重要方面。该文研究并探讨了直方图规定化的基本原理,给出了相关推导公式和算法;并且,以一个灰度图像为例,用Matlab语言工具实现了直方图规定化增强处理,给出并分析了实验结果。实验结果表明,直方图规定化能有选择地对某灰度范围进行局部的对比度增强,从而得到期望的增强图像。     

基于小波变换的图像二维直方图分割方法

鉴于二维直方图阈值分割方法利用灰度的空间相关性取得高的分割效果和小波变换多尺度滤波思想,提出了一种基于小波变换的二维直方图分割结合方案;实验结果表明本文方法的有效性。