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1.
基于Hénon映射与魔方变换的图像加密算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种基于改进的Hénon映射与魔方变换的图像加密算法。该加密算法采用改进的Hénon映射序列,使其具有更为理想的统计与分布特性,更适用于图像加密。算法首先利用获得的整数序列与图像的像素值运算而使其改变,再将图像分解为三维数据矩阵,在三维空间沿每一轴向对各平面中的数据按环作循环移位操作,即采用魔方旋转变换完成对图像数据的置乱。该加密算法具有运算量低、密钥空间大与图像普适性等优点。仿真实验结果表明该算法具有良好的图像加密效果,对于常见的攻击具有较强的抗干扰能力。  相似文献   
2.
3.
目的 视觉目标的形状特征表示和识别是图像领域中的重要问题。在实际应用中,视角、形变、遮挡和噪声等干扰因素造成识别精度较低,且大数据场景需要算法具有较高的学习效率。针对这些问题,本文提出一种全尺度可视化形状表示方法。方法 在尺度空间的所有尺度上对形状轮廓提取形状的不变量特征,获得形状的全尺度特征。将获得的全部特征紧凑地表示为单幅彩色图像,得到形状特征的可视化表示。将表示形状特征的彩色图像输入双路卷积网络模型,完成形状分类和检索任务。结果 通过对原始形状加入旋转、遮挡和噪声等不同干扰的定性实验,验证了本文方法具有旋转和缩放不变性,以及对铰接变换、遮挡和噪声等干扰的鲁棒性。在通用数据集上进行形状分类和形状检索的定量实验,所得准确率在不同数据集上均超过对比算法。在MPEG-7数据集上精度达到99.57%,对比算法的最好结果为98.84%。在铰接和射影变换数据集上皆达到100%的识别精度,而对比算法的最好结果分别为89.75%和95%。结论 本文提出的全尺度可视化形状表示方法,通过一幅彩色图像紧凑地表达了全部形状信息。通过卷积模型既学习了轮廓点间的形状特征关系,又学习了不同尺度间的形状特征关系。本文方法在视角变化、局部遮挡、铰接变形和噪声等干扰下能保持较高的识别正确率,可应用于图像采集干扰较多以及红外或深度图像的目标识别,并适用于大数据场景下的识别任务。  相似文献   
4.
图像质量评估在图像处理技术的发展中起着关键的作用。针对当前图像质量主观评估过程中存在的操作复杂度高、执行效率低以及容易掺杂特定偏好等问题,研究并设计了一款图像质量评估系统。该系统通过隐藏待评估样本的标签和次序,从而消除了测评者可能存在的特定偏好。采用评估给分双确认的策略,并基于平均意见得分(Mean Opinion Score,MOS)对测评结果进行整理和分析,保证了主观评估的可靠性和执行效率。对现有的直线段检测算法进行评估,验证了系统的有效性。  相似文献   
5.
张峰  钟宝江 《电子学报》2018,46(8):1915-1923
当前图像检索算法通常针对整体图像提取特征以完成检索任务.然而,在很多情况下用户只会关注图像的一部分,即他们的兴趣目标.此时,从整体图像提取的特征一部分是有效的,另一部分则是无效的且会对检索过程带来消极影响.为此,本文提出基于兴趣目标的图像检索方案,并借助于现有的显著性检测、图像分割、特征提取等技术实现一款有效的图像检索算法.首先采用HS (Hierarchical Saliency,分层显著性)检测算法分析用户的兴趣目标并应用SC (Saliency-based Image Cut,基于显著性的图像分割)算法将其分割,然后针对兴趣目标提取HSV (Hue、Saturation、Value,色调、饱和度、明度)颜色特征、SIFT (Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换)局部特征和CNN (Convolutional Neural Network,卷积神经网络)语义特征,最后计算其与数据库图像的相似度并根据相似度排序返回检索结果.仿真实验结果表明,本文算法在解决"这是什么东西"这类图像检索任务时明显优于现有的图像检索算法.  相似文献   
6.
针对如何从层次聚类算法得到样本集的多种聚类结果中获得用户最满意的聚类结果,在深入研究聚类有效性的基础上,通过模糊相似性关系刻画聚类的类内致密性和类间分离性,建立了一个新的聚类有效性函数。在人工和实际数据集上的实验都表明了该有效性函数具有良好的性能。  相似文献   
7.
提出了一个基于链码的空间曲线匹配方案,其中包括空间曲线角点检测、空间曲线重建及匹配的算法思想.这一方案的一个显著优点是基于一次数据处理便可以完成整个匹配任务,从而可以快速高效地给出匹配结果.方案的另一个优点是采用了尽可能简单的数据运算形式,直观可靠,有利于算法的程序实现.在二维情形下由该方案可以得到平面曲线的匹配方法.  相似文献   
8.
现有的直接角点检测方法难以处理多细节的角点检测问题.为此,本文提出一种角点增强策略:将直接方法所求出的角点强度评估值看成是实际强度值的平滑结果,通过选取适当的平滑函数,如Gauss函数,可以解出实际角点强度值的一个近似.这一策略的使用能够使得真角点容易被检测,而伪角点被有效去除.相应地,得到一种角点检测方法.该方法基于精化曲线的拓扑边长来检测角点,使得检测结果准确可靠,并具有旋转不变性.  相似文献   
9.
针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题,为了提高目标车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法。该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合,提高准确率;通过减少部分卷积层的深度,提高计算效率;为了提高泛化能力,在减少1×1特征图的情况下对有效特征层增加归一化批处理后进行分类预测。改进的SSD目标检测算法能很好地检测出复杂场景下的多类交通工具,并且在训练过程中训练步数减少,正确率更高。实验结果表明,所提的改进的SSD算法在不改变VGG16图片大小的情况下,平均检测精度比原有的SSD算法提高了15.59%,同批次测试数据用时更短并且收敛速度更快,达到了预期效果。  相似文献   
10.
基于预测梯度的图像插值算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
陆志芳  钟宝江 《自动化学报》2018,44(6):1072-1085
提出一种新的非线性图像插值算法,称为基于预测梯度的图像插值(Image interpolation with predicted gradients,PGI).首先沿用现有的边缘对比度引导的图像插值(Contrast-guided image interpolation,CGI)算法思想对低分辨率图像中的边缘进行扩散处理,然后预测高分辨率图像中未知像素的性质,最后对边缘像素采用一维有方向的插值,对非边缘像素采用二维无方向的插值.与通常的非线性图像插值算法相比,新算法对图像边缘信息的理解更为完善.与CGI算法相比,由于梯度预测策略的使用,PGI算法能够更有效地确定未知像素的相关性质(是否为边缘像素,以及是边缘像素时其边缘方向).实验结果表明,PGI算法无论在视觉效果还是客观性测评指标方面均优于现有的图像插值算法.此外,在对彩色图像进行插值时,本文将通常的RGB颜色空间转化为Lab颜色空间,不仅减少了伪彩色的生成,而且降低了算法的时间复杂度.  相似文献   
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