抗纹理噪声干扰的纺织印染图像分割技术

针对纺织印染图像存在主要套色数少,且受纺织“纹理噪声”干扰这两个特点,提出了一种基于上下文模型的多尺度最大后验概率分割方法.在提取印染图像的基本套色以及能代表纺织纹理特征样本图像的条件下,从底层进行粗粒度分割,随着尺度的增加,应用上下文模型对上一尺度下的分割结果进行修正,直至最精细尺度.在计算机模拟实验中,用基于上下文模型的多尺度方法对一些彩色纺织印染图像进行分割,并与mean-shift算法、基于四叉树结构的多尺度块分割算法进行比较,实验结果表明,该算法针对彩色纺织印染图像能达到较好的分割效果,并且分割后图像具有光滑边缘.     

带宽约束下FGS视频传输非均等错误保护

为了在带宽约束的丢包信道下获得最小的视频传输失真，提出一种基于MPEG-4精细粒度可扩展（FGS）编码的非均等错误保护（ULP）策略.该策略采用前向冗余纠错（FEC）方法进行错误保护，并根据FGS视频增强层之间存在的不同重要性, 对不同的增强层分配不同速率的冗余数据.重要性高的层获得更强的错误保护，而重要性低的层获得较弱的错误保护.建立了平均网络丢包概率和FGS视频率失真之间的关系模型，设计了优化的FEC数据分配算法.在网络仿真器（NS-2）中的模拟结果表明，该错误保护策略可以有效地减少视频失真以及视频质量波动，在10%的平均丢包概率下，可以获得1.5dB的质量提高.     

高稳健性图像水印算法

提出了一个以8位灰度图像作为水印的DCT域水印算法。首先对以往的基于人眼视觉掩蔽特性(HVS)的块分类方法进行了改进，使其能更充分地挖掘载体图像的信息隐藏能力。在图像水印的嵌入方法上，将水印图像进行DCT变换，然后将DCT系数的低频分量嵌入到拉伸因子较大的块中。同时，对水印图像的DCT系数进行调整，使得各频率的能量基本相当，间接地提高了提取的水印图像的信噪比。实验结果表明，所提出的水印算法对多种攻击具有较好的稳健性，尤其对JPEG压缩、旋转和剪切攻击。其稳健性更明显。     

有关正六边形点阵结构数字图像的研究

传统连续图像信号的采样过程采用的是矩形点阵结构。当连续图像信号的频带处于一个圆形区域之内时，正六边形点阵结构的采样密度比矩形点阵结构的采样密度要降低13．4％。但目前图像输入输出设备只支持矩形点阵结构的数字图像，所以首先讨论了满足Nyquist采样定理的正六边形点阵结构的采样矩阵(空间采样间隔)，及矩形点阵结构数字图像和正六边形点阵结构数字图像之间的转换。另一方面由于正六边形点阵结构的数字图像是不可分离信号，这给图像处理造成许多的不便。为此提出了一种基于可分离滤波器阵列的图像分解方法，降低了计算复杂度，得到类似矩形图像小波变换所得的多尺度分解结构，并给出重构图像的实验结果。     

一种纺织印染图案的多尺度彩色分割算法

为了提高纺织印染图案的分色精度,提出一种多尺度彩色图像分割技术.该方法利用纺织印染图案中主要套色数少的特点,通过人眼观察手动提取图案中最具代表性的套色；根据上一尺度方块的颜色信息和同一尺度下邻近方块的颜色信息对图像进行多尺度分割,形成一棵非均匀的四叉树形结构,树中每个节点按照颜色空间的距离映射到最近的套色中,并随着尺度的递增对上一级的分割结果进行递归修正.最后对分割图像中一些小的连通区域进行后处理,消除合并这些区域,提高整体的分割精度.由计算机模拟实验的分割结果表明,与一般基于聚类技术的彩色分割算法和基于边缘提取的分割算法相比,该方法对于纺织印染图案有较好的颜色分割效果,并和人的主观视觉效果有更好的一致性.     

一种自适应预测非平稳信号的新方法

本文提出一种动态神经网络为非平稳信号作自适应单步预测，它由级联回归神经网络和抽头延时线组成．用它对非线性动态方程产生的时间序列作自适应预测，实验结果表明，其效果远远超过了传统的前馈神经网络．     

一种基于块相似性隐藏信息的新方法

提出了一种基于块相似性在图像中隐藏图像的新方法。对于每个水印图像块,总是先在主图像中查找匹配块,然后将水印图像块插入到主图像中相应空间位置上。在提取水印图像时,假定在知道映射位置的情况下,不需要原始水印图像能够提取出水印图像。该仿真技术对低通滤波和JPEG压缩都有较好的鲁棒性。     

比较线性相位完全重构滤波器阵列在图象编码中的应用

比较了两种不同类型的多通道线性相位完全重构滤波器阵列在图象编码中的应用。由于图象的绝大部分能量集中低于频端,我们发现低频端滤波器的长度大于高频端滤波器长度的线性相位完全重构滤波器阵列比各个通道滤波器长度相同的滤波器阵列有较 编码效果。     

前馈神经网隐层节点的动态删除法

本文首先针对ＢＰ算法中存在的缺陷对误差函数作了简单的修改，使网络的收敛速度比原来的大大提高，此外本文提提出了一种基于线性回归分析算法来确定隐层节点数。当已训练好的网络具有过多的隐层单元，可以用这种算法来计算隐层节点输出之间的线性相关性，并估计多余隐层单元数目，然后删除这部分多余的节点，就能获得一个合适的网络结构。     

基于边缘检测的零件自动测试系统的设计

主要提出了利用图像处理技术中边缘检测算法和最小二乘法拟合直线，对零件内部结构之间的垂直度和对称度进行快速、商精度测量的方法；首先CCD图像传感器将需要测量的零件部位和标准件相对应的部位拍摄下来，通过图像采集卡将模拟信号转换成数字信号，利用边缘提取技术和直线拟合技术进行比较测量；本检测系统的优势在于它操作简便，可以进行在线快速测量，降低了测量成本，能满足大规模生产的需要。