一种基于D-MR-DCT的彩色图像水印算法

提出一种基于D-MR-DCT域的彩色图像水印算法。算法首先选择彩色图像的绿色分量进行分块D-MR-DCT变换,提取每块四个子带的第一个系数组成新矩阵并对其进行D-MR-DCT变换,将经过置乱和分割的灰度水印的奇异值分别嵌入到D-MR-DCT变换得到的四个子带分解的奇异值中,经过相应的逆变换得到含水印图像。实验结果表明,算法提高了水印抗JPEG压缩的鲁棒性,并对添加噪声、几何剪切、图像缩放等具有良好的鲁棒性。     

基于线分割的立体匹配算法

给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由均值偏移图像分割算法得到的分割区域内,对像素的视差值进行投票,有效遏制局外点,得到更合理的视差图。在Middlebury test set上进行的测试结果表明,该算法具有较好的视差估计精度。     

一种小波域内的鲁棒脆弱图像水印技术

目前的水印算法有鲁棒水印和脆弱水印两类，分别可以用于图像的版权保护和篡改检测，但很少有算法能够结合两者，同时实现这两种功能。为了解决这一问题，该文提出一种鲁棒-脆弱水印算法：首先在小波变换图像的逼近子带中，利用系数间的关系构造特征水印；然后根据小波零树思想，结合主分量分析，采用抖动调制方法嵌人到重要小波树的第一主分量中；水印检测时，将提取的特征水印与嵌入水印进行比较，不仅可以确定图像的版权，还可以证明内容的完整性。实验结果表明，此算法能够抵抗滤波、压缩、叠加噪声等处理，同时还可以很好的定位图像的篡改，是一种很有效的水印算法。     

一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法

本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Canny算子检测出差帧图像的边缘信息，并结合当前帧与背景帧的边缘图像，提取出运动对象。在后续帧中通过建立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。实验结果表明，该算法可行，而且由于该算法简单、计算复杂度小，能很好地满足实时监控系统中对感兴趣运动对象的提取与跟踪。     

基于精度依据准则的图像分割算法评价

在图像处理中,图像分割是一类重要的研究方向。图像分割算法的好坏,影响到分割结果的优劣,因此对分割算法的性能评估十分重要。本文提出了一种图像分割算法性能的评价方法——精度依据准则,该准则是对原始特征量值和实际特征量值做比较,通过对绝对值的大小来判断算法的好坏。通过实验比较,该方法具有不错的算法性能评估准确度。     

利用差分矩阵进行基于内容的图像检索

随着大容量图像数据库的广泛应用,基于内容的图像检索(CBIR)技术成为对其进行管理和检索的有效手段.文中提出了一种基于灰度变化进行基于内容的图像检索的方法,利用差分概念提取出图像的差分矩阵,再从中提取特征进行度量.给出了对自然图像库检索的实验结果,实验表明,采用该方法比空间颜色直方图与共生矩阵等方法能取得更好的检索效果.与颜色空间直方图和灰度共生矩阵的比较实验证明差分矩阵的方法在速度和结果上都有比较好的效果.     

非线性拟合结合交叉参考的迭代虹膜定位方法

首先利用虹膜边缘数据拟合虹膜的初始形状参数；然后参考拟合误差的大小舍弃随机噪声与边缘毛刺，再进行新的迭代拟合，直到拟合平均误差收敛到设定门限以下；最后利用标准Hough变换进行小范围精确定位，仿真实验结果表明：文中提出的算法的性能优于现有文献报道的虹膜定位算法，稳定性、速度和精度已经达到较高程度。     

一种新的用于说话人辨认的PNN分类器的研究

给出了一种新的类条件密度函数估计的σPNN模型,它基于模式层共享的PNN和模式 层分离的PNN,即每个类不仅拥有一组只属于自己的模式层,还拥有所有类都共享的几个模式 层,这里共享意味着每个核函数对所有类的条件密度估计都有贡献,新模型的训练采用最大似然 准则,并改进了EM算法来调整模型参数.闭集文本自由说话人辨认试验证明了提出的模型及其 算法的正确性．