改进的像素不扩展的(2,3)可视密码方案

可视密码是一种可以通过人眼直接解密的秘密共享方法,可视密码具有隐蔽性强、高安全性、秘密恢复简单性和具有通用性等优点,但是可视密码也一直存在像素扩展和对比度差的弊端。为了解决可视密码像素扩展的问题,王洪君等提出了像素不扩展的(2,3)视觉密码方案,本文在王洪君等人研究基础上,对(2,3)可视密码做了进一步改进,在保证像素不扩展的前提下,恢复秘密图像时可以得到更好的对比度。     

结合深度学习与相关反馈的遥感图像检索

目的 针对基于内容的图像检索存在低层视觉特征与用户对图像理解的高层语义不一致、图像检索的精度较低以及传统的分类方法准确度低等问题，提出一种基于卷积神经网络和相关反馈支持向量机的遥感图像检索方法。方法 通过对比度受限直方图均衡化算法对遥感图像进行预处理，限制遥感图像噪声的放大，采用自学习能力良好的卷积神经网络对遥感图像进行多层神经网络的监督学习提取丰富的图像特征，并将支持向量机作为基分类器，根据测试样本数据到分类超平面的距离进行排序得到检索结果，最后采用相关反馈策略对检索结果进行重新调整。结果 在UC Merced Land-Use遥感图像数据集上进行图像检索实验，在mAP（mean average precision）精度指标上，当检索返回图像数为100时，本文方法比LSH（locality sensitive Hashing）方法提高了29.4%，比DSH（density sensitive Hashing）方法提高了37.2%，比EMR（efficient manifold ranking）方法提高了68.8%，比未添加反馈和训练集筛选的SVM（support vector machine）方法提高了3.5%，对于平均检索速度，本文方法比对比方法中mAP精度最高的方法提高了4倍，针对复杂的遥感图像数据，本文方法的检索效果较其他方法表现出色。结论 本文提出了一种以距离评价标准为核心的反馈策略，以提高检索精度，并采用多距离结合的Top-k排序方法合理筛选训练集，以提高检索速度，本文方法可以广泛应用于人脸识别和目标跟踪等领域，对提升检索性能具有重要意义。     

一种基于ZYNQ的嵌入式高尔夫球体花纹识别系统设计与实现

屏幕高尔夫系统需要通过高速摄像机获取高尔夫球体的旋转速度和飞行角度，一种简便的做法是在普通的球体上绘制花纹来测量球体的飞行参数，由于高速成像系统曝光时间短，因此采集到的球体图片对比度低且边缘模糊，为了识别高尔夫球体表面的花纹，设计出了一套以 ZYNQ为核心的嵌入式高尔夫球体花纹识别系统，通过最小二乘法对图像拟合出阈 值曲面，同时利用自适应算法来确定阈值曲面的平移量，保证算法对不同的图片具有较好的鲁棒性。实验结果表明，算法可以准确的将球体上的花纹同球体分离开。     

基于ISAR和相位恢复的SAR运动目标成像方法

针对合成孔径雷达(SAR)对非合作目标成像时出现移位、散焦问题，根据逆合成孔径雷达(ISAR)利用目标本身运动成像特点，本文提出一种基于相位恢复原理和ISAR算法的非合作目标相位误差校正方法。首先，回波数据由SAR算法处理形成SAR图像，提取并恢复图像中选定的非合作目标数据作为ISAR处理原始数据；然后，采用自适应时间窗算法(Automatic time-windowing)以及图像对比度算法(ICBA)对非合作目标误差相位进行粗补偿；最后，利用相位恢复算法迭代求解实现对相位的精确补偿。该方法充分利用粗补偿得到的模糊图像信息作为相位恢复算法的先验条件，提高了算法的收敛性，仿真实验结果验证了该方法的有效性。      

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标，本文引入视觉显著性，设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异，引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术，设计视觉显著性机制，对红外图像完成处理，输出全局显著性映射，以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异，构建自适应局部对比度增强机制，对粗检测结果实施处理，获取对应的局部显著性映射，改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论，通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径，形成动态管道滤波，充分消除虚警，准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言，在各种不同的复杂背景干扰下，所提算法呈现出更好的检测能力，拥有更理想的接收机工作特性ROC曲线。