基于伪线性方向扩散方程的指纹图像增强

根据指纹图像上纹路的方向特性,提出一种伪线性的基于方向扩散方程的指纹增强方法.首先总结原有相关扩散方程的优缺点,并针对相关扩散方程在方向信息较复杂情况下,不能够沿着指纹纹路方向扩散提出改进方法.改进后的方法具有更好的方向扩散特性,在去噪和保持指纹图像纹路信息方面表现更优.最后,针对改进的方法具有非线性偏微分方程的形式,计算复杂度较高的不足,提出伪线性形式的方向扩散方程.该方法具有线性算子的优点、计算量小,有利于指纹识别实时系统应用.     

具有多指标柔性能量的Mumford Shah模型图像分割

针对Chan和Vese提出的基于Mumford Shah泛函的水平集图像分割算法，做了两方面的改进：首先,构造了具有柔性的演化曲线内外能量取代C V模型中的刚性能量，减少了C V模型求解时的数值不稳定和过度分割等现象；其次，综合图像的多方面特征，提出多指标集能量项构造方法，提升了C V模型的分割能力和精度。综合两方面的工作，提出带多指标柔性能量的C V模型。新模型能有效处理图像受严重噪音污染、目标内部有灰度起伏等情况。对人工合成图像、医学图像和真实世界图像的分割实验均表明了新模型的良好性能，并且算法收敛速度快、数值稳定。     

基于松弛因子改进FastICA算法的遥感图像分类方法

多波段遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础.独立分量分析算法利用信号的高阶统计信息,去除了遥感图像各个波段之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的.然而独立分量分析算法计算量太大,影响了其在多波段遥感图像分类上的应用.MFastICA算法可以改善FastICA算法的性能,减少计算量,但是同FastICA算法一样,其收敛依赖于初始权值的选择.在MFastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围的收敛.应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度比原始遥感图像的精度高,并且3种独立分量分析算法的最终分类性能相当.     

先验形状力场参数活动轮廓模型及其医学图像分割

先验形状参数活动轮廓模型是一种抗噪声干扰稳定的图像分割方法．它具有对弱边缘、凹区域进行分割的能力，同时有较大的边缘捕捉范围．通过引入一种非距离性的先验形状力场，构建一种新的能反映先验形状的参数活动轮廓模型．新的先验形状活动轮廓模型避免了曲线之间距离的计算，减少了模型的复杂性．新的方法可以较好地解决传统型参数活动轮廓模型的一些本质缺陷.实验对带噪声且为弱边缘的医学CT图像和超声图像进行分割能得到理想的边缘轮廓.     

基于小波零树的图像自适应水印算法

基于小波零树特性的视觉感知度模型的优化方案,给出了两种水印算法:一种算法嵌入的是高斯序列水印,通过相关检测实现盲检测;另一种算法嵌入的是二值图像水印,水印的提取是非盲提取。这两种算法在所有重要小波系数(包括最低频系数)中嵌入水印,以达到最大化水印嵌入量的目的,并结合感知度模型在水印的透明性和鲁棒性之间实现了较好的平衡,对于常见的图像处理操作,特别是对于JPEG和小波压缩均有较好的鲁棒性。     

基于非线性扩散滤波的水平集模型MRI分割

基于曲线演化的图像分割模型在分割目标时需要在目标附近人为地构造一条曲线作为初始曲线,在此基础上进行演化得到目标边界.当初始曲线离目标边界较远时,影响模型分割的效率;当初始曲线离目标边界很近时,意味着需要过多的人为操作,这使得其时间效率较低且易出错.为此,在非线性扩散滤波的基础上,给出一种半自动初始曲线构造方法,该方法首先利用AOS算法对图像进行非线性扩散滤波,再利用区域信息快速地得到离目标边界很近的初始曲线.然后构造一种新的基于区域信息的速度函数,由水平集模型对其演化,得到了较好的结果.MRI分割实验表明了方法的有效性.     

基于FCM和形变模型的左心室MRI自动分割

形变模型近年来被广泛应用于医学磁共振图像的分析。该类模型是一种交互式的分割方法,需要人工设定初始曲线,不仅浪费了时间,而且分割结果也很大程度上受到人工初始化的影响。为此,针对左心室MRI内壁的分割,给出一种多指标FCM算法,在该算法基础上自动定位左心室区域,构造初始曲线,并改进水平集方法的速度函数。在新的形变模型自动分割框架下,整个左心室分割过程变为全自动进行,不需要人工干预。实验结果表明了该方法不仅有效和易于实现,且具有较强的鲁棒性。     

基于ROI信息的活动轮廓模型MR图像分割

参数活动轮廓模型和几何轮廓模型是目前常用的图像分割方法。传统的参数活动轮廓模型在曲线演化过程中仅使用了梯度信息,在处理具有强噪音或弱边界的目标时往往得不到理想的结果,且不具有拓扑可变性。为此,构造一种基于区域信息约束力的参数活动轮廓模型,在新的约束力的作用下,模型可以有效降低噪音的影响并防止曲线从弱边界泄漏,且提高曲线进入细窄区域的能力,将参数模型几何化,使该模型具有拓扑可变的能力。实验表明,该模型具有较好的分割效果。     

克服灰度不均匀性的脑MR图像分割模型

为了克服脑核磁共振图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种有效的脑核磁共振图像分割模型.该模型利用多相位水平集方式来拟合图像的局部灰度,实现多种脑组织的同时分割,并提供光滑且准确的目标边界或曲面.在二维、三维的图像上的比较实验结果表明,该模型是有效的.     

基于抽象匹配流的彩色图像配准模型

在抽象匹配流框架下,构造能够克服大色差问题的彩色图像配准模型.该模型中,数据项采用互相关函数作为2幅图像间的相似性度量,以解决大色差问题;正则项采用各向异性扩散滤波器约束图像演化,从而实现在演化过程中对图像特征的有效保持.扩散滤波器中的扩散系数定义为关于彩色结构张量的函数,以使图像演化能够综合各通道信息,解决了各通道所得位移场不一致而引起的色彩混迭问题.实验结果表明,文中模型对具有大色差的彩色图像能够实现有效配准.