中医望诊图像信息标准量化与显示复现

针对中医望诊信息系统普遍存在数据不规范、显示效果差异大的问题,指出目前望诊图像数据采集与描述的误区,给出信息规范化的解决途径.认为6 500 K日光模拟光源可作为望诊信息系统的标准评价光源;提出采用色度空间作为数据描述的标准空间,通过基于成像模型的图像数据颜色修正方法实现原始图像数据向标准空间数据的转换,达到标准化数据描述的目的,由此形成了望诊图像采集与描述的标准化框架及评价方法,实验结果表明该框架可使不同望诊图像信息系统达到较高的数据一致性;最后,结合显示器颜色属性测试和修正方法,实现了显示图像的颜色复现.     

基于FPGA和NIOSⅡ的自动对焦系统设计

为了在嵌入式图像采集系统中获得清晰图像,文中研究和设计了一个基于FPGA和NIOSⅡ的自动对焦系统.结合FPGA、CMOS图像传感器、SDRAM和液晶显示器设计了一个图像采集、存储及显示系统,研究了利用NIOSⅡ执行图像数据读取程序、自动对焦评价函数程序、爬山搜索算法程序和步进电机控制程序实现自动对焦.测试结果表明:该系统在不同的图像帧频和对焦区域大小下,有不同的对焦时间和对焦误差.可作为嵌入式图像采集系统的自动对焦的一种实现方法.     

基于DCT域的数字纹理图像置乱度评价方法

为了实现对图像置乱程度的评价,提出了基于DCT（Discrete Cosine Transform）域的数字纹理图像置乱度评价方法。该方法先对图像进行DCT变换,提取DCT系数的大小和分布特征,作为评价图像的置乱程度,再结合DCT利用图像的纹理特征,给出了图像置乱度评价公式,并对图像置乱方法进行了分析和评价。利用图像进行仿真测试的结果表明,与传统的Arnold变换方法比较,置乱程度提高了2倍左右。     

基于图像清晰度评价函数的CCD摄像机自动调焦技术研究

自动调焦技术是提高CCD摄像机测量精度的一个重要手段,特别是在小景深及高精度的测量中.图像清晰度评价函数是计算机自动调焦中的关键技术.本文介绍了针对几种图像清晰度评价函数实现的CCD自动调焦过程以及调焦后可在低分辨率CCD摄像机上获得高分辨率图像的手段.     

基于NSCT变换和图像质量评价的拼接图像检测

基于NSCT的多分辨率、局域化、各向异性、平移不变性等特性,文章提出一种新的拼接图像检测方法,利用NSCT和图像质量评价提取出多维图像矩特征以捕获原始图像与伪造图像间的差异,最后利用SVM分类器对图像库进行训练和测试,得到了较好的试验结果。与同类方法相比文中运用了较少的特征向量维数达到了拼接检测目的。     

近邻样本协作表示的人脸识别算法

在Gabor特征空间,根据相关系数寻找测试图像的近邻样本,并用这些近邻样本构造完备的冗余字典,从而提出一种基于Gabor特征的近邻样本协作表示的人脸识别算法.在l2范数约束下,利用可变厚度的紧致字典对测试图像进行稀疏表示,根据稀疏系数逐类计算重构图像和测试图像之间的误差,并判断测试图像所属类别.该算法在FERET、ORL和AR数据上进行了无遮挡测试,在AR库上进行了有遮挡测试.实验结果表明,无论有无遮挡,识别速度和识别率都得到了明显改善.     

一个新四维超混沌系统及其在图像加密中的应用

构建了1个新型的四维超混沌系统,通过对其动力学行为的测试和分析,确定该系统具有较高的Lyapunov指数,表明该系统具有更为复杂的混沌属性.在图像加密算法中,结合改进的Z字形变换及图像分块方法,对图像进行两轮次的置换与扩散.经过仿真测试,各项指标系数的测试结果均非常接近理论最佳值,表明图像加密算法具有更强的鲁棒性和安全可靠性,可以充分抵御各种针对性的攻击.     

高速CCD的CDS控制参数自适应算法研究

优化相关双采样(CDS)控制参数可以提高电荷耦合器件(CCD)输出信噪比,但是高速CCD的CDS控制参数很难通过实验确定.为了得到较好的CCD输出信噪比,提出了一种CDS控制参数自适应算法:在拍摄目标和曝光参数不变的情况下,改变复位脉冲宽度、噪声采样时刻、数据采样时刻3个CDS控制参数,对每种参数组合采集一帧图像,计算各帧图像中每个像素的Tenengrad函数,将每帧像素的Tenengrad平方和作为清晰度评价参数,选择清晰度评价参数最大值对应的复位脉冲宽度、噪声采样时刻、数据采样时刻作为CDS控制参数,就可使CCD输出达到采用CDS技术下最好信噪比.根据所提出的方法,在试验电路中,由现场可编程门阵列(FPGA)实现了自适应算法,并进行了清晰度对比测试.测试表明,与没有采用自适应算法的最好图像相比,测试参数Edge Profile从单位影像高度507.4像素提高到763.8像素,测试参数MTF50从526.5 LW/PH提高到937.8 LW/PH.试验结果表明,应用自适应算法可以有效提高CCD的输出信噪比.     

一种多尺度嵌套卷积神经网络模型

卷积神经网络模型要求训练图像与测试图像在空间尺度上一致.为弱化这一限制,对卷积层特征提取器进行多尺度改进,提出了一种尺度不变卷积神经网络模型,以自动适应输入图像在平面空间上的尺度变化.同时,将多层Maxout网络嵌入新模型中,以进一步提高特征提取能力,提高图像识别与分类的准确性.实验测试结果表明,该模型提高了传统卷积神经网络模型的尺度不变性和分类精度.     

红外成像光斑图像采集

介绍了红外成像光斑测试系统中光斑图像的采集技术.主要涉及到光斑图像的显示及光斑图像像素灰度数据的获取.利用厂家提供的软硬件资源二次开发了比较适用的测试系统.     

H.264/AVC视频可逆信息隐藏算法

结合H.264压缩编码标准的特性,提出一种基于H.264/AVC的视频可逆信息隐藏算法。数据隐藏借鉴了图像领域的直方图平移算法,嵌入区域选择在4×4子块的中高频段,保证了视频嵌入后的视觉感知质量。在解码端,可以准确提取嵌入的隐秘信息,并能无失真的恢复原始载体视频。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小。     

视频质量动态性指标评价及应用

利用视频序列的时间相关特性, 提出一种新的视频动态性评价算法, 用于量化视频内运动信息, 为视频质量评价提供1个重要指标. 该算法是由视频序列内所有运动目标的运动速度和面积计算视频的动态性, 同时考虑人眼更关注运动对象的视觉兴趣特征, 使计算得到的视频动态性值更符合人眼的视觉感知, 进而使视频质量客观评价结果更符合主观评价结果. 仿真结果表明, 该算法能更准确地计算出视频质量的动态性指标来评价视频序列的质量.     

受限带宽下医疗机器人视频自适应传输的实现

本文针对受限带宽下,医疗机器人视频传输存在的问题,在分析已有算法的基础上,提出了一种基于端到端消息反馈的自适应码率视频传输算法.算法根据接收端反馈的网络状况因子,判断当前网络状况,从而自适应调整发送端的视频传输码率.实验结果表明,算法能够保证视频在受限带宽下进行传输时,仍具有较高的视频质量和较低的丢包率,而且解决了消息延迟的隐患,可应用于受限带宽下的实时视频通话.     

单通道视频编码的可变码率控制方法

为提高实时视频编码的图像质量,提出了一种低复杂度单通道视频编码的可变码率(VBR)控制算法.通过简化经典率失真R-D模型推导得到图像复杂度和空间活动性的线性公式,根据运动估计过程的残差信息计算当前编码图像的复杂度.在编码过程中,动态地改变该公式的参数来适应各种不同的视频场景.利用图像复杂度和编码比特数的线性模型来分配当前图像的目标编码比特数,同时结合先前实际编码比特率和期望比特率之间的偏差调整目标比特数.实验结果表明,该算法可以有效地进行码率控制,对场景复杂度变化有很强的适应性,得到相对平稳的图像质量.与TM5算法相比,平均峰值信噪比(PSNR)提高了0.7～1.0dB.     

基于网络编码的SVC高效传输系统

为了同时提高网络中视频的传输效率和质量,提出了一种可分级视频编码(SVC)视频鲁棒性传输系统方案,并提出了该系统特性的描述方式．将随机线性网络编码技术和SVC技术相结合,得到了视频系统中视频流打包、传输和延迟特性的表达式,并分别说明了提高重建图像质量的数据包模型、码流组织方式和满足不同延时需求的码流传输方法．仿真结果表明,提出的算法可以有效提高视频的传输质量和效率．研究结果可以用于实际SVC视频传输系统的设计．     

可分级视频编码中重采样滤波器设计

针对可分级视频编码中重采样技术的下/上采样滤波器分立设计而导致滤波器性能变差的问题,提出一种匹配的数字图像下/上采样滤波算法。该算法利用已获得的图像下采样滤波器参数,推导出与其对应的上采样滤波器,从而达到两者匹配的目的。这样不仅能够提高视频质量,更可以提升空间可分级的编码性能。与JSVM标准的实验仿真结果相比,匹配的重采样滤波器在性能上有较大提高,其峰值信噪比平均增加1.6dB。     

一种用于极低码率视频编码的码率控制算法

针对目标码率低于10kbps的视频编码的应用,提出了一种新的码率控制算法.建立一种自适应编码比特数分配模型,引入重建图像质量控制机制,通过衡量重建图像的质量调节码率控制参数.对交通监控系统中一个视频序列进行测试,采用新算法编码的视频序列的平均帧率比采用TMN8码率控制的结果提高了35%,平均信噪比提高了约0.7 dB.新算法在确保输出码率保持稳定的同时,也保证了重建视频具有稳定的质量,实现了帧率的自适应调节.     

高比特率信息隐藏技术的视频嵌入视频方案

通过对高比特率信息隐藏算法的改进,设计了一种视频嵌入视频的方案,实现了隐秘视频信息的安全传输.实验结果表明,改进的信息隐藏算法比原有算法隐藏信息操作速度快20%;含有隐藏信息的宿主视频没有出现明显的视觉质量下降,亮度分量的峰值信噪比平均下降仅0.22 dB,提取隐藏信息平均比特误码率仅为0.015%.     

基于无参考图像获取能见度的车载视频自适应去雾算法

为解决雾天环境下车辆环境感知困难的问题,针对车行视程去雾算法无法自动获取能见度、复原图像色彩过饱和、细节丢失严重等情况,克服传统器测法和目测法对能见度获取的非实时性及主观性,提出了一种改进的非线性二分求根算法,利用无参考图像空域质量评价指标（BRISQUE）对能见度进行实时修正,最终实现了能见度的自动估值。作者改进了大气能见度与车行可视距离的关系函数,由改进后的车行可视距离求出的透射率值与实际透射率相比误差减小,降低Halo效应的产生、增加了图像细节信息。实验表明,利用能见度求出的透射率估值在大气光散射模型下能够自适应的处理雾霾视频,复原出的视频图像画质清晰,色彩鲜艳亮丽不失真且能保留大量的图像信息,处理过程视频流畅无卡顿,对于在雾天环境中交通场景不断变化的车载视频也有良好的去雾效果。     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.