基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别

 仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.     

基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏

针对传统差值直方图平移算法嵌入容量偏低、多重嵌入时图像质量严重下降等缺陷,提出一种基于互补嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。利用色彩分量之间的相关性和整数小波系数之间的关系减小差值,以增加差值直方图的峰值。采用双重直方图平移方法提高嵌入容量,两次嵌入过程的像素值扩展方向相反,部分像素值扩展量相互抵消,扩展量最大值为1。实...     

基于双直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏

提出一种基于双直方图平移的彩色图像可逆数据隐藏算法.利用色彩分量间的相关性减小差值,使差值直方图更加紧凑、直方图的峰值更大.采用直接调整像素值的方法在差值中嵌人数据,由像素值的二次可调整性定位不可调整像素,并嵌入少量的标志信息代替定位图,从而提高嵌入容量.实验结果表明,本文算法在保证图像质量的同时大幅提高了嵌入容量,与...     

基于直方图互确认的图像阈值化分割

目前图像阈值化中存在的主要问题是分割结果的有效性以及分割数目的确定.本文提出一种新颖并且原理简单的图像阈值化算法,根据图像在直方图上的直观分布,提出一种新的阈值判断机制,该机制基于峰谷对阈值的影响,累积所有直方图对阈值的认可程度,并结合一些加速策略,使得算法具有很强的实用性和适用性,算法结合最终的认可程度的百分比确定取...     

一种小波变换的小波系数均衡图像增强算法

介绍了几种经典的图像增强算法,依据经典直方图均衡化算法思想,提出了在小波变换下的小波系数均衡化图像增强算法,并给出了计算步骤。与经典直方图均衡化算法、同态滤波实验结果相比较,表明提出的算法可有效增强图像、抑制噪声。     

一种改进的新闻主持人镜头聚类算法

为解决传统新闻主持人聚类中背景变化与主持人位置大小变化影响聚类结果的问题,提出一种扩展人脸区域的主持人镜头模糊直方图聚类算法。引入扩展人脸区域（EFR）代替整个视频帧,采用模糊直方图（FCH）法对扩展人脸区域（EFR）进行聚类,与传统聚类方法比较,该方法有效地减少了背景对聚类结果的影响。采用背景变化剧烈的新闻视频为测试对象,经过实验验证此方法既有效的解决了背景变化带来的问题,又提高了查全率与准确率。     

融合纹理信息的均值偏移跟踪算法

针对采用单一颜色特征对目标进行跟踪鲁棒性不高的问题,采用了颜色特征和纹理特征两种特征相结合来描述目标的方法,进而把融合后的特征应用到均值偏移跟踪框架中,有效的避免了单一颜色特征在光照变化和背景相似情况下的不稳定问题。实验结果表明该算法提取的目标特征具有较强的鲁棒性,能实现复杂场景下的目标跟踪。     

低分辨图像车牌提取与识别新方法研究和应用

针对在低分辨率和复杂的现实环境中,车牌识别系统的识别率较低的问题,利用车牌的几何特征,采用了全局直方图均衡的图像增强算法和列差分的方法,将图像的灰度动态范围进行拉伸,增强图像纹理的对比度,使车牌的识别率得到较大的提高。为设计智能车辆管理系统中的车牌的提取和识别提供了一种方案。     

煤与矸石灰度直方图的差异研究

基于煤与矸石表面灰度和纹理等特性差异,通过对煤与矸石的图像进行滤波和灰度转换等处理,获得煤与矸石的灰度直方图。直方图反映出的图像灰度值及出现此灰度值的频数的关系表明：煤图像的灰度值较小,灰度直方图的图形区域相对较窄,而矸石图像的灰度值较高,灰度直方图的图形区域较宽。根据这一差异可以实现煤和矸石的自动识别,克服现有分选技术中人工选矸劳动强度大,环境恶劣的缺点,极大地减少进入后续煤炭分选的矸石量,为发明一种全新的煤与矸石的分选技术奠定理论基础。     

基于二维对称Tsallis交叉熵的小目标图像阈值分割

现有的阈值分割方法应用于目标与背景面积相差悬殊的小目标图像时,几乎都失效.为此,提出了基于对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的小目标图像阈值分割方法.对称Tsallis交叉熵准则能确保准确分割时目标和背景内部的灰度均匀,而背景与目标面积差可抑制均等分割的趋势,二者综合构成了更为合理的阈值选取准则函数.首先导出了一维阈值选取公式;然后经推广得到基于二维斜分对称Tsallis交叉熵及背景与目标面积差的阈值选取公式,给出了其快速递推算法及相应的简化方法.大量实验结果表明:与目前性能较优越的二维斜分Otsu、最大熵、非对称交叉熵阈值分割方法相比,所提出的方法在小目标图像分割效果上具有极为明显的优势.