基于小波变换的图象镶嵌方法

本文提出了一种基于小波变换的图象镶嵌方法,小波变换具有多分辩分析特性,极适合解决图象镶嵌边缘灰度不连续问题。实验表明该方法具有良好的视觉效果。     

基于多分辨率级小波变换的图象压缩方法

随着国际互联网的出现,使得越来越多的图象信息传输交流越来越便捷,但传输速度始终是制约网络发展的重要因素,这也使得对图象进行压缩的要求更加迫切。小波变换的良好空间一频率局部化特性,使得原始图象的能量大部分聚集到了低频子带.为了提高图象压缩的效率和重建图象的质量,利用原始图象在小波分解中不同分辨率级能量分布不均匀的特点,提出了一种对各分辨率级进行分级处理的设计方法,即通过对各分解级量化因子的评价,为该级获取一个最佳的量化因子来进行压缩.实验证明,该方法在提高图象的压缩效率和重构质量方面取得了良好的效果.     

基于整数小波变换的彩色图象检索技术的研究

提出了一种利用小波变换对图象进行多尺度检索的方法。这种方法首先对图象进行多尺度小波分解，然后求出分解后尺度系数矩阵的各阶顺序子矩阵的F－范数，用F－范数定义图象的特征向量和相似度，再利用这种相似度进行图象检索。为了提高运算速度，使用的只是一维整数小波变换。整数小波变换的优点是：只需进行位内运算，输入和输出是整数，存储量小，适合图象处理；用F－范数形成的特征向量维数低，检索效率高。通过对200幅左右花卉和山水彩色图象数据库进行实验表明，该算法能够较好地描述图象的尺度和颜色分布信息，检索效果较好。     

基于小波分解的快速分形图象压缩算法

为了解决传统分形压缩编码时间过长的问题 ,提出了一种基于小波分解的快速分形图象压缩算法 .该算法利用小波分解后各频带间能量分布不均衡的特性 ,将集中图象主要能量的低频域看作是一种图象 ,进行传统分形编码 ;然后利用小波分解后不同分辨率子带图象之间的相似性 ,用低频域的全搜索代替传统算法中整个区域的全搜索 ,将在低频域得到的分形参数进行适当的比例变换得到整幅图象的分形码 ,解码时 ,进行同传统算法相同的迭代过程 ,所得解码图象即为原图的逼近图象 .实验结果表明 ,该算法在压缩比不变 ,且基本不影响恢复图象质量的前提下 ,大大提高了编码速度 ,明显改善了分形图象压缩中编解码时间的不对称 .     

利用色彩分量相关性彩色图象压缩编码

为了提高彩色图象编码速度,提出了一种利用色彩分量相关性,结合小波变换来对彩色图象进行压缩编码的新方法,该方法是将彩色图象3个色彩分量之一首先进行小波变换零树编码,并将该色彩分量分割成若干个大小相等,但不重叠的子块,然后再计算出该色彩分量在每个子块中与另两个色彩分量在同一子块中的相关系数,这样对另两个色彩分子量的压缩编码就转变成相关系数的编码,编码则是通过反量化和小波逆变换,以得到一个重构的色彩分量,再由这个色彩分量和重构的相关系数,解出另两个色彩分量,然后由这3个色彩分量来恢复图象,实验结果表明,该方法不仅编（解）码速度快,而且有较好的信噪比、压缩比及视觉效果。     

掺气水流图象检测中的一种气泡区域提取方法

针对掺气水流图象中气泡的提取问题,提出了一种基于块聚类的二维直方图综合算法.该算法首先采用将图象依次划分为不同大小的子块,并进行二值化处理的方法来解决强气泡信息遮蔽弱气泡信息的问题;然后用块聚类的方法识别出单纯背景子块,并对其进行特殊处理;接着对得到的二值图象进行评价子块划分,并依据所定义的评价函数进行气泡信息的综合处理;最后对原始图象中出现的,无法用图象分割手段分离的叠加气泡区域的面积,用统计特性分析的方法对其进行叠加纠正补偿,同时对所得到的气泡面积分布进行定量估计.大量的实验结果证明该算法是有效的.     

基于自组织竞争神经网络和小波变换的密写

依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经网络将各子块分为三类,并采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法在较好地保持原载密图像视觉效果的同时可以嵌入更多的秘密信息.     

一种基于多小波的盲的数字图象水印技术

以一个图案作水印且提取时不需要原图象的数字水印技术 (blind waterm arking)面临许多挑战 ,因而 ,这种技术的研究文献很少 .本文首次提出了一种基于多小波 (multiwavelet)变换的盲的数字图象水印技术 .与标量小波不同 ,在图象的多小波变换系数中 ,同一尺度且同一方向上存在两个 (或以上 )对应不同小波的细节子图 ,本文中的方法正是利用多小波变换这一独特性质嵌入一幅二值图案 .为了增加水印的稳健性 ,我们采用 (7,4 )汉明编码 (Hamming code)将水印的校验图也嵌入到多小波变换域中 .特别是 ,水印图案的提取不需要原始图象 .实验结果表明 ,这种方法对JPEG压缩、平滑滤波、锐化、噪声、对比度增强、重量化、重采样等多种图象处理具有很好的稳健性     

基于二维小波分解的图象编码

本文给出一个基于二维小波分解来进行图象压缩编码的方法。这里是使用正交小波变换来由行图象分解，得到一个图象的多分辨率表示，各频道分量对图象结构的把握是整体的，从更大程度上解除了图象象素之间的相关性，克服了由ＪＰＥＧ方法进行图象压缩编码而产生的块效应。对图象进行二维正交小波分解后，我们使用ＣＶＱ对小波系数进行编码，得到了较高的编码效率和重建图象质量。     

一种任意形状图象的多分辨合成算法研究

对一种图象变形映射算法进行了改进,应用于非规则图象拼接区域变形,使拼接区域的边缘一致,并利用小波变换对图象进行多分辨分解,采用与频段宽度成正比的拼接宽度来消除拼缝的影响。实例表明,拼合图象平滑自然。效果较好。     

Generating Classic Mosaics with Graph Cuts

Classic mosaic is an old and durable art form. Generating artificial classic mosaics from digital images is an interesting problem that has attracted attention in recent years. Previous approaches to mosaic generation are largely based on heuristics, and therefore it is harder to analyse, predict and improve their performance. In addition, previous methods have a number of disadvantages, such as requiring that the number of tiles in a mosaic is known a priori, or relying on extensive user interaction, or using heuristics for tile placement that lead to visible artefacts. We propose a classic mosaic generation algorithm that is based on a principled global optimization. Our approach is fully automatic. We design and optimize an objective function that incorporates the desired mosaic properties, such as tile alignment to significant image edges, prohibiting tile overlap, etc. Our optimization method is based on graph cuts, which proved to be a powerful optimization tool in graphics and computer vision. Experimental comparison to previous work demonstrate the advantages of our approach.     

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用

针对瓷砖表面色差的在线检测问题,提出了一种基于小波变换的图像纹理特征提取方法.瓷砖图像经过预处理后,对图像各通道进行二层小波分解并提取各细节子图的能量特征.该能量信号融合了颜色和纹理的信息,将其作为区分不同色号瓷砖的特征量,并由最小距离分类器进行分类决策.实验结果表明,对比已有的研究中多采用的颜色直方图分布法,该方法能更好地反映颜色的空间分布信息,满足用户需求.     

Real-time video photomosaics with optimized image set and GPU

We propose a real-time approach to automatically generate photomosaic videos from a set of optimized images by taking advantage of CUDA GPU acceleration. Our approach divides an input image into smaller cells—usually rectangular cells—and replaces each cell with a small image of an appropriate color pattern. Photomosaics require a large set of tile images with a variety of patterns to create high-quality digital mosaic images. Because a large database of images requires longer processing time and larger storage space for searching patterns from the database, this requirement causes problems in developing a real-time system or mobile applications that have limited resources. This paper deals with a real-time video photomosaics using genetic feature selection method for building an optimized image set and taking advantage of CUDA to accelerate pattern searching that minimizes computation cost.     

Content-based image indexing and searching using Daubechies' wavelets

This paper describes WBIIS (Wavelet-Based Image Indexing and Searching), a new image indexing and retrieval algorithm with partial sketch image searching capability for large image databases. The algorithm characterizes the color variations over the spatial extent of the image in a manner that provides semantically meaningful image comparisons. The indexing algorithm applies a Daubechies' wavelet transform for each of the three opponent color components. The wavelet coefficients in the lowest few frequency bands, and their variances, are stored as feature vectors. To speed up retrieval, a two-step procedure is used that first does a crude selection based on the variances, and then refines the search by performing a feature vector match between the selected images and the query. For better accuracy in searching, two-level multiresolution matching may also be used. Masks are used for partial-sketch queries. This technique performs much better in capturing coherence of image, object granularity, local color/texture, and bias avoidance than traditional color layout algorithms. WBIIS is much faster and more accurate than traditional algorithms. When tested on a database of more than 10 000 general-purpose images, the best 100 matches were found in 3.3 seconds.     

一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法

基于图像单一特征的检索方法只能反映图像的部分属性，应用范围受到限制。本文在分析图像颜色和形状特征的基础上，根据各自的特点，提出了一种新的基于分块颜色和形状的图像检索方法。首先，在图像分块的基础上提取颜色和特征点；其次，根据特征点提取图像的形状信息；最后，以颜色和形状作为综合特征，采用相应的匹配算法进行图像检索。实验证明该方法不仅准确度高，而且还可应用于基于对象或区域的图像查询中。     

基于彩色传递的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于小波分解和彩色传递理论的图像融合方法。在小波变换的基础上，采用一种融合方法对红外和可见光图像进行融合处理；基于色空间变换对灰度融合图像进行彩色传递，实现灰度到彩色图像的转变。实验表明彩色传递图像的色彩接近自然景物颜色，优于传统的假彩色方法，更有利于人眼对目标和环境的判断识别。     

基于匹配与平差的景象镶嵌方法

在概括介绍消附相邻景象辐射差异常用算法的基础上,为有效消除相邻景象间几何位置的差异,提出了一种将影象匹配与平差理论相结合的影象镶嵌新算法,该方法是在镶嵌影象的重叠部分进行基于特征的影象匹配,即首先获取一序列同名点,且这些同名点的匹配精度在一个象元以内;然后用正形多项式模拟这些同名点间的几何位置差异,再按最小二乘法原理对右边影象进行平差改正,以实现两影象空间位置上的无缝连接。实验结果表明,庐镶嵌方法具有良好的效果。     

基于小波低频分量微调的IHS变换融合法及其应用

针对IHS变换融合法和小波变换融合法存在的弊端,结合这两种方法,提出了一种基于小波低频分量微调的IHS变换融合法,并通过IKONOS和QuickBird影像数据,验证了新方法的可行性和优越性。新融合法首先利用IHS变换技术提取真彩色影像的亮度分量;接着,为了提高融合影像的光谱保真度,采用小波变换技术,联合亮度分量和全色影像数据,生成更为合理的新亮度分量;同时提出了小波低频分量微调环节,并利用该环节进一步改善了融合影像的高频信息融入效果;最后,执行IHS逆变换,获得真彩色融合影像。研究表明：新融合法兼具IHS变换融合法和小波变换融合法的优势,融合结果的质量得到较大程度提高。     

A method of illumination compensation for human face image based on quotient image

Illumination variation is one of the critical factors affecting face recognition rate. A novel approach for human face illumination compensation is presented in this paper. It constructs the nine-dimension face illumination subspace based on quotient image. In addition, with the aim to improve algorithm efficiency, a half-face illumination image is proposed and the low-dimension training set of the face image under different illumination conditions are obtained by means of PCA and wavelet transform. After processing, two different illumination compensation strategies are given: one is adding light, and the other is removing light. Based on the illumination compensation strategy, we implement the typical illumination sample image synthesis and the standard illumination sample image synthesis on a PCA feature subspace and a wavelet transform subspace, respectively, and the illumination compensation of the gray images and the color images are further realized. Experimental results based on the Yale Face Database B, the Extended Yale Face Database B and the CAS-PEAL Face Database indicate that execution time after compensation is approximately half the time and face recognition rate is improved by 20% compared with that of the original images.