基于DWT的数字图像盲水印算法

一种基于DWT的数字图像水印算法：先将1幅作为宿主图像的灰度图像进行分块,再利用Haar小波函数对分块分别进行二维离散小波变换,将水印信息嵌入到小波低频系数中,最后对嵌入水印信息的分块进行逆小波变换重构图像获得含水印图像。提取水印时不需要原始图像。通过Matlab进行仿真,实验结果表明该算法有很好的不可见性,并且对JPEG压缩、高斯噪声、高斯低通滤波等操作有较好的鲁棒性。     

一种新型的图像哈希算法

为了提高图像哈希方法的鲁棒性,提出一种基于BP神经网络的新型图像哈希算法,首先利用图像像素矩阵和构造的函数来训练BP神经网络,再将图像进行离散小波变换,利用低频分量来组成矩阵,最后利用已经训练好的BP神经网络来产生哈希序列。仿真结果表明,该算法对JPEG压缩、图像滤波等内容保持操作具有较好的稳健性,具有较好的应用价值。     

一种基于网络的水下图像采集系统

提出了一种基于计算机网络的水下图像采集系统．该系统以ARM9＋Linux的嵌入式技术和网络技术为基础,通过Vidoeo4linux控制USB摄像头完成图像数据采集,并以JPEG算法进行压缩．在水下图像采集系统上架设嵌入式服务器,岸上计算机可通过浏览器访问获得的图像信息．并给出了实现原理和软硬件实现方法．     

电视制导中的图像感兴趣区信息嵌入方法

在信道带宽有限的条件下,为了保证图像目标区域具有更高的清晰度,将感兴趣区(ROI)图像编码技术引入电视制导系统中.同时,为了有效地利用图像信道进行弹上信息的传输,提出了一种基于隐式ROI的图像信息嵌入方法,通过选择适当的码块及其位平面,利用替换的方式实现了信息的嵌入,并对因信息嵌入产生的误差进行了分析.实验结果表明,与普通编码方法相比,目标区域图像质量明显提高,且信息嵌入后对图像影响较小,更适用于电视制导系统.     

多模寻的制导的数据融合算法研究

提出了一种多模寻的制导系统中数据融合算法。首先对多模式探测数据进行时／空校准，然后进行测量数据的相关处理．再后利用最大似然算法对测量数据进行最优压缩，最后利用扩展Kalman滤波器对压缩后的数据进行滤波，输出目标的状态估计。仿真验证了算法的有效性。     

JPEG压缩在战场信息传输中的应用

JPEG是一种对静止图像高交压缩编码的方式,有四种操作模式.采用其中的分层编码模式并对其加以改进,对战场军事地图等信息特别是图像信息进行压缩编码,以实现对图像数据在高效率传输和对信道资源的高效利用.     

基于快速非局部均值和超分辨率重建的图像降噪算法

针对实际图像噪声强度变化范围宽,目前已有的图像降噪算法多数只能用于处理范围有限的噪声情况,结合快速非局部均值和基于深度残差卷积网的超分辨率重建,提出一种适用于不同噪声强度的图像降噪算法。利用改进的非局部均值算法和Boxfilter滤波器对图像进行初步降噪,再通过深度残差卷积网络对初步降噪的图像实现端到端的低分辨率图像超分辨重建。仿真实验结果表明:当噪声强度分别为15、25、40、50、60时,相比于其他经典降噪算法,新算法能获得更高的峰值信噪比和结构相似性,且随着噪声强度的升高,优势越来越明显;新算法适用于已知噪声水平的降噪,也适用于盲噪声降噪,且盲降噪性能优于其他经典降噪算法;此外,该算法还可以更好地恢复图像细节,产生较好的视觉效果。     

基于导向重构与降噪稀疏自编码器的合成孔径雷达目标识别

为解决现有合成孔径雷达（SAR）目标识别算法泛化能力差和算法复杂度高等问题,提出一种基于导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别分类算法。利用导向重构算法对SAR图像进行两尺度融合预处理,生成一维图像矢量并作归一化处理,以降低图像输出特征的维度,提高预处理的速度;采用减少降噪自编码器隐层神经元方式对图像进行低维特征抽取和识别;使用Softmax分类器进行分类处理。实验结果表明,通过导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别算法,不仅提高了目标识别性能以及泛化能力,而且降低了自编码器的隐层神经元数量和计算复杂度,网络结构也得到改进和优化。     

智能车辆中非结构化道路检测技术的研究

由于非结构化道路环境复杂的特点,非结构化道路边界检测和分割对于智能车辆的道路检测和识别是非常重要的.针对非结构化道路多样性和复杂性,首先对道路图像进行HIS空间变换,减少光照条件的影响.通过利用基于标记的分水岭分割算法对道路图像进行处理,比较几种标记算法,数学形态学效果最佳.最后,利用算法对实际的非结构化道路图像在matlab软件平台进行了仿真实验,证明算法具有一定的实用性.     

CCSDS图像压缩算法

空间数据系统咨询委员会针对空间数据的特点和环境要求,提出了针对空间数据的压缩算法CCSDS122.0-B-1。本文对CCSDS图像压缩算法进行了原理分析。用c语言对其进行了实现,并进行性能分析,与JPEG2000和SPIHT进行性能比较。主要比较了图像的压缩解压缩质量和压缩解压速率。得出CCSDS压缩算法复杂度小、性能优异,并且更适合硬件实现的结论。     

基于ffmpeg内核的H．264实时视频解码器开发

针对高清视频编码压缩传输特点,提出基于ffmpeg内核的H．264实时解码方法,实现对RTSP发送的H．264实时视频流进行实时解码,解码后图像稳定、流畅、延时小;本方法设计简洁,调用方便,适用H．264格式的网络实时数据的采集和处理。     

一种基于混合变换域的奇异值分解水印算法

提出一种基于离散小波变换及离散余弦变换的混合变换域与奇异值分解、置乱技术相结合的数字水印算法．该算法将原始图像的小波子图进行分块DCT变换，抽取各块含图像大部分能量的部分合并，并对此矩阵进行奇异值分解再进行水印的嵌入．实验仿真表明，这种方法能抵抗大多数图像处理攻击，具有良好的鲁棒性．     

基于离散余弦变换的彩色图像水印算法

根据水印在离散余弦变换(DCT)系数低、中、高频的嵌入性能,提出基于绿色分量的DCT中频系数中水印的嵌入算法.即将Arnold置乱加密后的水印图像嵌入宿主图像绿色通道的DCT中频系数中,再对原始图像进行通道分离获得绿色分量,由DCT变换得到嵌入水印信息图像分块并DCT逆变换后将其合并成整图,得到加载水印信息的绿色分量灰度图,最后合成通道得到含水印的彩色图像.由此解决了水印算法对不可感知性和鲁棒性的矛盾.     

基于数学形态学的snake模型图像分割

基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量.     

红外图像播放及算法仿真软件设计

随着集成电路技术的快速发展,红外探测器的分辨率随之提高,相应地红外图像数据量大幅增加,这给图像数据的显示、分析、处理、存储等均带来了不便。介绍了一种红外图像数据播放及算法仿真软件设计方案,解决了巨量红外图像数据的高效播放、分析问题,还可利用内嵌的算法单元进行红外图像处理算法仿真。此外,该软件具备提取单帧图像和进行标准视频格式压缩转换等功能。     

一种基于多元探测器阵列的分块图像压缩传感算法

针对压缩传感理论应用于单元探测成像时图像重构时间随图像尺寸增大而迅速增大的问题,提出了一种利用数字微镜和多元探测器进行编码测量,利用最小全变分法进行图像重构的分块图像压缩传感算法,并对重构分块图像进行灰度拉伸,提高了图像的峰值信噪比和结构相似度。仿真实验结果表明：算法具有计算时间短、重构图像质量高的特点,对于16图像分块,至少可缩短40％重构时间;通过分块图像灰度拉伸,重构图像的峰值信噪比和平均结构相似度较不拉伸时分别提高70%和11%. 文中算法为高分辨压缩成像的应用研究提供了一种有效的技术参考。针对压缩传感理论应用于单元探测成像时图像重构时间随图像尺寸增大而迅速增大的问题,提出了一种利用数字微镜和多元探测器进行编码测量,利用最小全变分法进行图像重构的分块图像压缩传感算法,并对重构分块图像进行灰度拉伸,提高了图像的峰值信噪比和结构相似度。仿真实验结果表明：算法具有计算时间短、重构图像质量高的特点,对于16图像分块,至少可缩短40％重构时间;通过分块图像灰度拉伸,重构图像的峰值信噪比和平均结构相似度较不拉伸时分别提高70%和11%. 文中算法为高分辨压缩成像的应用研究提供了一种有效的技术参考。     

基于压缩感知算法的图像压缩保密方法

针对目前加密方法经压缩后对图像进行加密处理,存在处理效率低、安全性低、算法复杂度高等缺点,提出基于压缩感知算法的图像压缩保密方法。该方法首先对图像进行分块,并分析了分块后的像素置乱加密效果,其次构造了压缩感知观测过程的加密模型,并论证了该模型具有计算保密性,最后通过图像分块的保密性分析和观测矩阵的保密性分析,证实压缩感知算法在压缩时也具有良好加密效果。实验结果表明,该方法鲁棒性强,易于实现,具有一定的工程应用价值。     

基于奇异值分解和小波变换的图像压缩算法

针对基于图像处理的机械故障诊断和状态监测信息数据量大,不利于传输和存储等问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和小波变换的图像压缩算法。该算法利用奇异值分解和小波变换对图像进行两级压缩。首先对图像进行奇异值分解,通过设定能量比阈值自适应地保留部分数值较大的奇异值,舍弃其它数值较小的奇异值,实现图像初步压缩,然后对保留的奇异值对应的奇异向量矩阵采用小波变换进一步压缩。将所提算法与霍夫曼编码结合,对火炮炮膛疵病图像进行了压缩。试验结果表明,本文算法在保证图像重建质量情况下,可以有效提高图像压缩比。     

基于Retinex理论的图像增强算法

为了克服传统增强算法功能单一、适用范围小的缺点,提出了一种基于Refinex理论的图像增强算法,在对数域利用高斯卷积函数,估计出亮度图像的对数形式,然后用已知图像的对数形式减去亮度图像的对数形式,得到不受光照条件影响的景物的原来面貌即反射图像的对数形式,最后作对数的逆运算,得到反射图像,实现了图像增强．实验结果显示,基于Refinex理论的增强算法既能保持颜色的恒定性,又能使得动态范围压缩和边缘增强相协调,克服了传统增强算法的不足．增强后的画面细节还原充分,轮廓清晰,视觉效果好．     

混沌置乱马尔可夫随机场的自适应鲁棒水印算法

针对嵌入水印易产生人为痕迹,提出基于混沌置乱马尔可夫随机场的自适应鲁棒水印算法.对原始图像进行离散余弦转换,以Logistic映射生成水印图像混沌置乱序列,再用马尔可夫随机场产生噪声可视性函数,得到每象素点允许的嵌入水印最大失真值.实验结果表明,该算法具有很好的不可见性,容量较大,鲁棒性较强.