一种微弱图像增强技术研究

对传统灰度图像直方图均衡化方法进行了深入研究,提出了一种基于正切函数调整的直方图均衡化改进算法,该方法有利于提高图像的对比度,达到对图像判别的要求。 算法实现的关键是最优参数选择,因此采用了一种便于选择最优参数的方法。 另外,将图像相似程度应用于了增强效果的评价,为图像增强的实验分析提供了新的方法,具有一定的科学性与可行性。 实验结果表明,该算法比现有的图像增强方法效果更好。     

基于扩展二次同余码/单重合序列的二维光码分多址系统仿真

基于扩展二次同余码/单重合序列(EQC/OCS),利用光纤布拉格光栅(FBG)和光纤延迟线作为编解码器,对二维非相干光码分多址(OCDMA)系统进行系统仿真。通过软件仿真,实现了4个用户的EQC/OCS码字的解码相关输出结果。结果表明,低成本的FBG编/解码器实现了EQC/OCS码字的编码和相关解码,提高了二维OCDMA系统容量。     

基于小波变换的红外显微图像融合

图像融合是指把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便达到进行目标监视与识别等目的.本文提出了基于小波变换的图像融合方法,并分析了可见光与红外的显微图像的融合结果.结果融合效果不错,结果图像比较清晰,在一图像中即可得到比较完整的信息.因而,这一方法具有广阔的应用前景.     

改进的基于 QR 码的数字全息水印

目的提出改进的基于快速响应矩阵码(QR码)的数字全息水印。方法利用加密傅里叶全息技术对QR码进行加密并生成全息图,在标准颜色空间下,抽取彩色载体图像的L分量进行二级小波分解,将全息图嵌入到其分解后的低频系数中,以实现水印信息的隐藏。为提高QR码译码成功率,对提取后的水印进行十字型中值滤波处理。结论 QR码水印能够保存完整的水印信息,比普通图像水印鲁棒性强,且相比于其他基于QR码的数字全息水印算法具有更强的鲁棒性。     

多通道图像色彩重建的神经网络算法

为了解决目前多光谱成像设备输出的应用问题,将神经网络算法应用于多通道图像色彩重建。CCD相机加LED光源组成多光谱成像系统,研究其输出的多通道图像中色彩信息的高效转换方法,建立了D50光源下的神经网络转换模型,利用BP神经网络和GRNN对多光谱成像系统进行色彩重建实验。研究结果表明：采用搭建的模型可以得到较高的色度重建精度,更换目标样本色彩重建性能保持稳定。     

基于DWT-SVD 的强鲁棒全息水印算法研究

在理论分析全息水印和变换域水印的基础上,提出了基于DWT-SVD 的强鲁棒全息水印算法,通过MAT-LAB 仿真软件对该水印算法进行了仿真,验证了该水印算法的安全性、鲁棒性和不可见性。双随机相位调制加密全息技术对水印信息进行加密具有较高的安全性;在DWT 和SVD 变换域中嵌入水印能够保证水印的不可见性及鲁棒性;结合全息技术和DWT-SVD 的特性,克服了现有水印算法不抗旋转的缺点。该算法首先对水印信息进行加密,获取其奇异值;然后对载体RGB 图像的B 分量进行小波分解,获取其2 次小波分解后低频系数的奇异值;最后用加权的方法嵌入水印。水印嵌入与提取仿真实验结果为PSNR>20 dB,NC 值接近于1,说明该算法的可行性;鲁棒性仿真实验表明该算法能够抵抗任意旋转攻击及基本图像处理操作的攻击。     

一种新的彩色图像变换域全息水印算法

提出了一种变换域中改善全息水印抗几何攻击和滤波攻击性能的彩色图像全息水印算法。 取彩色 RGB载体图像的蓝色通道,分块后做一级小波分解转换到变换域,取低频子带,然后进行奇异值分解嵌入数字全息水印。 实验结果表明:该算法水印隐蔽性好,重建的水印与原始水印相似度高;算法鲁棒性强,可以抵抗常见的各种攻击,尤其改善了全息水印的抗几何攻击和滤波攻击性能,满足了数字防伪、版权保护的需要。     

变换域加密全息水印算法

提出了一种基于DCT-DWT的彩色图像全息水印算法。为了保证水印信息的安全性,该算法首先对水印信息进行双随机相位调制,并生成水印全息图;其次,将载体图像在Lab空间内的L分量进行4×4分块,对每一分块进行DCT变换,抽取每个矩阵的中低频系数,组成一个新的矩阵,并对之进行小波分解,将水印全息图嵌入到它的中低频小波系数上。实验结果表明,基于DCT-DWT变换的水印算法具有较好的不可见性,对常见的攻击具有强鲁棒性。     

色貌模型的测试实验及其研究进展

介绍了四类色貌模型测试实验方法,阐述了每类实验的基本原理及常用测试数据,介绍了每类方法中较有代表性的实验及其结论,并在此基础上总结了每类实验的优缺点。最后,分析了色貌模型测试的研究发展方向,并在此基础上展望了色貌模型的研究方向。     

手背静脉图像二值化阈值算法

因为传统分割算法对图像细节特征信息不敏感,分割效果不理想,提出了一种确定阈值的改进方法。该算法在阈值图像法的基础上,采用迭代计算平均值的方法,动态地获得每个像素点位置的最佳阈值,以获取一幅与原图像大小相同的阈值图像,利用该阈值图像对原静脉图像进行二值化处理,增强了图像的局部细节特征信息。仿真实验证明了该改进算法的有效性。