基于聚类余弦变换的图像增强算法研究

研究提高图像清晰度问题,由于一些拍照设备由于抖动造成图像不清,或者图像噪声的干扰造成图像不清晰等问题。针对传统的图像增强算法容易导致分块效应等问题,为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种多尺度离散余弦变换和均值聚类相结合的改进的图像增强算法。首先将图像中的基本小块合并为较大的矩阵,从而获得更大范围的图像增强系数,避免了图像小块之间的不相关性。然后根据不同波段的不同特性,使用自适应的增强系数,使得图像不同区域内的增强效果更依赖于自身的特性,最后采用均值聚类对图像进行平滑处理,提高整幅图像的亮度和对比度,获得最终的增强图像。仿真结果表明提出的改进算法有效提高了图像的清晰度,图像更为平滑,同时提高了图像增强效果。     

改进五叉树分解法在遥感图像检索中的应用

由于一幅遥感图像是对一定范围内的地表状态的成像,并且遥感图像具有多样性、复杂性、海量等性质,致使遥感图像检索往往是查询图像和图像库图像的局部区域之间的相似性匹配。为了提高遥感图像的检索效率,必须首先对遥感图像进行分解。提出了一种将遥感图像分层分解的遥感图像检索方法,该方法利用改进五叉树分解法将图像库图像按层次分解成不同大小的子图,在提取子图的纹理特征后,以查询图像和图像库子图之间的欧式距离衡量图像相似度,实现了遥感图像检索。利用海地地震时的航空遥感图像作为实验数据,应用改进五叉树分解法将遥感图像分解后,进行查询检索实验,并与普通五叉树进行了对比。实验结果表明利用改进五叉树分解法进行遥感图像分解后得到的分块图像,可以更精准地查询出用户真正感兴趣的部分,能够获得较高的查全率和查准率,提高查询效率。     

基于图像特征分块的分数阶微分图像增强算法

为了改善图像增强效果,突出图像主体,研究了一种基于图像特征分块的分数阶微分图像增强新算法。该算法通过构造分数阶微分掩模算子,根据图像特征分块的结果设定分数阶阶数,形成分数阶阶数矩阵,然后将其代入掩模算子,并与原图像进行运算。实验中分别对原图像和加入了高斯噪声的图像进行处理,并比较了不同参数时图像增强效果。实验结果表明,该算法能较大地增强图像主体部分的纹理,同时一定程度上抑制了背景及平滑区域图像噪声的增加。在图像平均梯度略低于传统分数阶微分增强算法的程度上,该算法对图像纹理的增强幅度更大。     

基于迭代混合的数字图像隐藏技术

提出了数字图像的单幅迭代混合和多幅迭代混合思想．利用图像的迭代混合可以将一幅图像隐藏于另一幅图像之中，多幅迭代混合可将一幅图像通过一组图像隐藏起来，迭代混合参数还可以作为隐藏图像的密钥，极大地提高了系统的安全性和隐藏图像的健壮性，图像迭代混合思想还可以应用到数字水印的研究与应用中．实验分析显示，该方法简单易行，并且算法具有一定程度的鲁棒性．     

基于小波域HMT模型的彩色图像超分辨率复原

提出了一种基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型的RGB彩色图像超分辨率算法。由于彩色图像3个通道之间具有的相关性，对3个通道分别进行独立的超分辨率重构会导致严重的色彩失真。为解决这个问题，首先通过自适应图像变换由彩色图像得到一幅能反映人类视觉感受的灰度图像；然后对此灰度图像进行超分辨率重构获得一幅高分辨率灰度图像；最后按照这一高分辨率灰度图像确定的小波系数后验状态概率对彩色图像的3个通道分别进行超分辨率重构从而获得一幅高分辨率彩色图像。由于该算法协调了彩色图像3个通道的超分辨率，因此重构出的高分辨率彩色图像避免了色彩失真。实验结果证明该算法重构出的高分辨率彩色图像具有较高的信噪比和非常好的视觉效果。     

基于内容查询的图像数据库数据模型

数据模型是实现基于内容查询的图像数据库的基础.构造了一个按内容检索的面向对象图像数据模型OOIDM(Object-oriented image data model),该模型能够很好地描述图像数据库系统中的图像数据、语义特征、图像特征以及支持空间推理.     

基于差分进化的置换混叠图像盲分离

针对1类存在模糊差异的置换混叠图像,提出了1种基于差分进化的置换混叠图像盲分离算法。选择空域作为特征域,将置换混叠图像的梯度图像分成小块,并为每个小块设定个阈值,组成1个阈值向量。利用差分进化算法获得最优的阈值向量,将置换混叠图像阈值化为二值图像,利用图像形态学实现二值图像分离出置换图像。实验结果表明,与阈值法相比较,本算法能较好地把置换图像从置换混叠图像中分离出来,而不受置换图像位置、大小和个数的限制。     

基于感知哈希和视觉词袋模型的图像检索方法

针对移动增强现实中图像检索技术耗时长导致的实时性不高的问题,提出了一种 基于感知哈希和视觉词袋模型结合的图像检索方法。图像检索过程中,在保证一定正确率的基 础上加快了检索速度。首先,对数据集图像使用改进的感知哈希技术处理,选取与查询相似的 图像集合,达到筛选图像数据集的作用;然后,对相似图像集使用视觉词袋模型进行图像检索, 选取和查询图像中目标一致的目标图像。实验结果表明,该方法相比较视觉词袋模型算法检索 的平均正确率提高了 3.2%,检索时间缩短了 102.9 ms,能够满足移动增强现实中图像检索的实 时性要求,为移动增强现实系统提供了有利的条件。     

多摄像机图像拼接自动色彩均衡算法

针对多摄像机视频图像,分析了图像拼接技术中存在的问题,讨论了目前图像处理中常用的图像色彩均衡算法,提出了一种基于图像像素均值统计的亮度和色彩均衡处理算法。首先提取相邻两摄像机同步帧图像的重叠区域并对重叠区图像进行通道分离（RGB）,把其中一幅作为参考图像,另一幅作为目标图像,分别统计两幅图像各颜色通道像素均值差,用差值强制修正整幅目标图像。然后对修正后的图像和参考图像（整幅图像）进行颜色空间转换（RGB到HSV）,再次统计两幅图像亮度通道（V通道）均值差,用差值强制修正整幅目标图像亮度。实验结果证明,该算法能有效校正相邻摄像机图像的亮度和色差,对后期的拼接融合处理起到了很好的改善效果。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

基于图像质量评价的自动图像复原技术

针对很难使用一种图像复原技术来满足实际的成像系统应用需求的情况,提出了一种基于无参考图像质量评价的自动图像复原技术。该技术在图像复原中引入图像质量评价,使图像复原技术变为主动图像复原。为应对图像降质过程的复杂性,介绍了基于图像质量评价的多模式图像复原框架。为适应由于图像复原过程的病态性导致的图像误差问题,提出了一种新的无参考图像质量评价方法,该算法通过在图像质量算子中引入图像相似矩阵和图像复原趋势矩阵,使其能适应复原对于图像结构或噪声结构变化。实验表明该图像质量评价算子的有效性,可以满足自动图像复原对图像质量评价算法的要求。     

显著区域保留的图像风格迁移算法

基于神经网络的风格迁移成为近年来学术界和工业界的热点研究问题之一.现有的方法可以将不同风格作用在给定的内容图像上生成风格化图像,并且在视觉效果和转换效率上有了较大提升,而侧重学习图像底层特征容易导致风格化图像丢失内容图像的语义信息.据此提出了使风格化图像与内容图像的显著区域保持一致的改进方案.通过加入显著性检测网络生成...     

基于图像差分特征的彩色图像差分预测与信息提取算法研究

图像特征提取预测技术一直是图像处理领域研究的热点与难点.提出了一种包含图像归一化特征融合的图像差分预测算法.基于色彩的图像差分特征测量方法充分利用了图像的色彩信息,将色彩信息全部转换到一个色彩空间中,然后将图像归一化到特定的视角距离范围内来提取出图像差分特征(IDF)信息.最后做了大量的仿真实验,结果表明,提出的方法可以极大地提高彩色图像差分预测性能;同时对图像的色域映射所造成的亮度失真进行的多尺度分析结果表明,以不同尺度提取的基于亮度的图像差分特征比一般的图像失真具有更高的尺度间相关性.     

人体头部图像移植算法研究

本文针对将特定人体头部图象移植到视频图像序列中逐帧手工处理的状况,提出并实现一种相对定点位移的图像处理方法。首先采用差分图像法对视频图像中每帧图像及需要移植的特定图像进行人脸检测、定位,然后依据人脸特征并结合人脸肤色,找出特定图像人脸相对定点的位移量,根据位移量把特定人体头部图像移植到视频图像序列中去。实验证明该方法移植效果比较好,实现简单,高效。     

一种改进图像拼接算法的仿真研究

研究图像拼接优化问题,在图像拼接中有精度要求,但由于受到光照、目标移动、视角等影响,图像含有噪声,且容易发生变形,传统Harris特征提取算子不能适应图像变形特性,容易获得很多错误的特征点,导致后继的图像拼接精度低。为了提高图像拼接精度,提出一种改进Harris算子的图像拼接方法。首先对待拼接图像进行平滑和几何校正处理,然后采用改进Harris算子提取图像特征点,最后采用傅立叶变换实现图像配准,平均值法进行图像融合,得到一幅全景图像。仿真结果表明,改进算法不仅减少了图像拼接耗费的时间,同时提高了图像精度和拼接的效率,达到了图像无缝拼接的效果。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

一种基于熵及分形编码的图像检索方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题,提出了一种图像熵和分形编码相结合的图像检索方法。首先,计算图像熵和比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次,利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,把图像库同类图像作为初始图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果。实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间,该算法具有很好的有效性和可行性。     

一个新的图像单幅可视隐藏方案

作为一种数字水印的技术方法,提出了一种新的单幅图像可视隐藏方案.在该方案中,仅使用一幅加密图便能可视恢复密图,加密图本身既是编码又是解码.与已有的基于移位的方案不同,该方案通过加密图逆时针旋转90°后和自身的叠加来恢复原图.给出了实现单幅图像可视隐藏的新方案的设计方法,对方案的性能进行了分析,并且指出新方案具有较好的抗压缩性、抗破损性、抗放缩性,且能充分利用密图的容量.     

Hilbert quantum image scrambling and graph signal processing-based image steganography

Steganography plays a big role in secret communication by concealing secret information in the carrier. This paper presents a graph signal processing-based robust image steganography technique for posting images over social networks. In the embedding, we first obtained a scrambled version of the secret image using quantum scrambling. Next, we applied graph wavelet transformation on both the cover image and scrambled secret image followed by α (alpha) blending on both image signals (cover image signal and scrambled image signal). Finally, inverse graph wavelet transformation of the resulting image was undertaken to obtain the stego image. In this paper, the use of graph wavelet transformation improved interpixel correlation, which resulted in the excellent visual quality of both the stego image and the extracted secret image. Our experiments show that the picture quality of both the cover image and the stego image is exactly the same.

     

自适应超分辨率图像重构

超分辨率图像重构是利用关于同一场景的多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像的过程。已有的MAP超分辨率图像重构算法由于没有对图像中的不同区域分别处理,所以无法在重构出清晰的边界和更多细节的同时抑制边缘振荡效应的产生。提出了针对图像中的不同区域进行自适应处理的超分辨率图像重构算法,与已有的算法相比,新算法所重构出的图像质量,不论在定量指标上还是人眼主观评判上都有了很大的提高。