基于新的梯度特征相似度量的目标跟踪算法

为了稳定跟踪空中具有强机动特点的战斗机目标,提出了一种图像梯度特征相似性度量算法,并利用空中目标梯度空间分布特点构造了一种自适应调整模板尺寸的方法.在传统MAD相关匹配算法的基础上,通过引入梯度匹配权值模板,实现了对梯度特征的相似性度量.在跟踪过程中利用目标梯度空间分布局部占优的特点,构造能够反映目标尺寸的特征分布曲线来估计目标大小,调整匹配定位时的目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够适应飞机在做强机动时产生的快速形变,以及由形变带来的目标自身灰度的剧烈变化,实现了对目标的稳定跟踪.     

一种基于梯度域的彩色图像转灰度图像的方法

本文提出了一种基于梯度域的彩色图像转灰度图像的方法。当彩色图像转化为灰度图像时,一些亮度相似但颜色不同的可视细节可能会丢失。本文通过在梯度域的操作,试图减少这种彩色图像转化为灰度图像时可视细节的丢失。此方法首先将图像从RGB颜色空间转化到LCrCb空间,然后对各个分量分别计算其梯度。其次对亮度L的梯度进行修改,若梯度值较大,则保持不变;若梯度值较小,并且对应位置色差分量Cr或Cb的梯度值较大,则保持亮度L梯度的方向不变,适当放大其大小。最后通过对修改后的亮度梯度求解泊松方程,得到灰度图像。实验表明,此方法获得的灰度图像保留了大部分的可视细节。     

基于分块梯度直方图的边缘检测

针对图像中存在的弱边缘对比度低、模糊、难以探测的问题,本文提出一种新的并且原理简单的边缘检测算法.该方法根据梯度在边缘处的直观响应,结合直方图的统计特性以及分块操作的局部处理能力,综合而成分块梯度直方图.然后,通过相邻块内部的梯度峰值的互确认操作,得到对梯度强弱不敏感的边缘,从而能够获得图像中更多的特征信息.实验验证表明,该算法的性能在同等算法和经典的边缘检测算子中表现良好,并对噪声具有不敏感性.     

基于匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法

目的针对当前较多图像修复算法难以根据不同纹理结构来自适应调整修复块的尺寸,导致修复结果中存在不连续效应和模糊效应等不足,提出一种结合匹配调节法则和梯度约束模型的图像修复算法。方法首先,利用平滑因子对置信度项进行约束,构造优先级判定模型,对待修复块的优先级进行度量,确定优先修复块。随后,通过SSD模型度量样本块之间的匹配结果,并根据匹配结果制定匹配调节法则,使得样本块能根据匹配度自适应调节其大小,以提高修复质量。最后,将梯度模值块中像素点的均方距离度量结果与样本块中像素点相结合,构造梯度约束模型,用以获取最佳匹配块对待修复块进行填充修复。结果实验结果表明,与当前图像修复算法相比,该算法修复的图像具有更好的修复质量,在像素丢失率较高的情况下,仍然具有较高的相似度值。结论所提算法具备较好的修复视觉质量,可用于被大面积损坏图像的修复。     

基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法

目的为了解决当前图像伪造检测算法在对图像进行伪造检测时,主要依靠全局搜索的方式来完成特征点匹配,导致其检测效率较低,且在对复杂伪造图像进行检测时,易出现检测精度不高和检测错误的不足。方法提出基于最近邻搜索耦合近邻损耗聚类的图像伪造检测算法。首先引入积分图像的方法,对图像进行预处理,借助Hessian矩阵行列式来提取特征点。利用特征点构建圆形区域,通过求取圆形区域内Haar小波响应获取特征点的特征描述符。然后通过特征描述符建立KD树索引,利用最近邻搜索方法代替SURF中全局搜索的方法,对SURF进行改进,完成特征点的匹配。最后,利用特征点间的近邻关系求取近邻函数值,通过近邻函数值对特征点进行聚类,完成图像的伪造检测。结果实验结果显示,与当前图像伪造检测算法相比,所提算法具有更高的检测效率以及更高的检测正确度。结论所提算法具备较高的检测精度,在印刷防伪与信息安全等领域具有较好的应用价值。     

基于双级特征提取与度量的图像检索算法

目的 针对单一低层特征在语义属性中的信息易丢失,导致其对图像描述能力不强,使其检索精度不佳的问题,结合颜色矩（CM）、角径向变换描述符（ART）和边缘直方图（EH）等3种特征,定义一种双级特征提取与度量的图像检索方案。方法 首先,将图像转换为HSV色彩空间,并将其分割为若干个非重叠子图像,通通过计算每个子图像的均值、标准差和偏斜度来表征CM;再利用Euclidean距离,对查询图像和数据库图像的CM进行提取与度量,将输出的检索结果标记为一个图像集。随后,提取查询图像与图像集中每个目标的ART和EH特征;利用Euclidean距离分别度量查询图像与图像集中目标的ART与EH的相似性;最后,对ART与EH的加权组合,输出相似性最高的检索图像。结果 实验表明,与当前常见的检索算法比较,文中算法具有更高的检索精度,表现出更优异的Precision-Recall曲线。结论 所提算法具有良好的检索准确度,在信息处理、包装商标等领域具有一定的参考价值。     

基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的 为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域（像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域）,降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法 根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果 实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论 所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。     

一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法

针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法.算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD模型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi算法进行后续修复,最后把修复后的图像对应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中.实验结果表明,改进后的算法克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果.     

基于梯度与归一化互信息的印刷图像配准

目的为了提高印刷图像配准的精度。方法提出一种基于梯度和归一化互信息的印刷图像配准方法。首先获取图像的归一化互信息,同时使用边缘检测算子获取图像边缘梯度的模值和方向角,然后根据边缘梯度信息和归一化互信息构造新的测度函数,以新的测度函数为目标函数,用Powell优化算法获取用于配准的最优参数。结果通过将文中提出的方法和基于归一化互信息的图像配准方法分别用于印刷图像配准,得到的统计实验结果表明,对于100项随机配准参数,新方法得出的配准误差波动幅度更小,配准精度更高。结论文中所提方法在准确性上优于基于归一化互信息的图像配准方法。     

改进的共轭梯度算法的图像重建算法

针对电容层析成像图像重建问题的病态性,在Tikhonov正则化的基础上,以正则化解决方案的规模和给定数据的质量为理论依据,引入一个数学变换,提出了一种新的正则化方法,该方法克服了常规正则化方法扰乱原系统的缺陷。同时,将ECT物理模型进行规范化,并对共轭梯度算法进行改进。仿真实验表明,改进的共轭梯度算法的成像质量高于LBP算法、 Tikhonov正则化算法和共轭梯度算法,并利用相关系数进行了验证。     

基于双信息统计与引力聚类的图像篡改检测算法

目的 为了解决当前图像复制-粘贴篡改检测算法的鲁棒性与检测精准度不佳等问题。方法 将图像的颜色信息引入伪造检测过程,提出双信息统计机制耦合引力聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵来准确提取图像的特征点。然后,利用图像的梯度直方图来描述图像的方向特征,并联合图像的颜色信息,构造双信息统计机制,获取图像的特征向量。计算特征向量间的欧氏距离,构造近似测量模型,对图像特征进行匹配。最后,利用引力聚类方法,实现图像特征点的聚类,精准检测复制-粘贴篡改内容。结果 与当前图像复制-粘贴篡改检测方法相比,所提算法具有更高的检测精准度,以及更好的鲁棒性。结论 所提方案可以准确检测并定位出伪造内容,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法

目的针对当前较多图像复制-粘贴篡改检测算法主要依靠度量图像的结构特征来实现篡改检测,忽略了图像的强度特征,使其在各种几何变换下难以准确检测出伪造内容,导致检测结果中存在漏检和误检等问题,设计一种基于Harris算子耦合强度特征的图像复制-粘贴篡改检测算法。方法利用Harris算子对图像的特征点进行精确的提取。通过特征点构造圆形特征区域,求取该区域的Zernike矩,通过Zernike矩的大小实现对特征点的描述。随后,利用不同阶数的Zernike矩来描述图像的强度特征和纹理特征,从而构造匹配模型,对图像特征进行粗匹配,并引入RANSAC方法对粗匹配结果进行优化。最后,利用形态学腐蚀与膨胀操作将特征区域进行连通,以确定篡改区域。结果实验结果表明,与已有的图像伪造检测方案相比,所提算法具备更高的检测精度和鲁棒性,在噪声和旋转等变换下仍有更好的检测效果。结论所提技术拥有较高的伪造检测准确性,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。     

基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法

目的为了有效去除彩色图像中的椒盐噪声,提高彩色图像质量。方法采用椒盐噪声检测和中值滤波相结合的方法,提出一种基于HSI颜色空间噪声检测的彩色图像去噪算法。将图像转换到HSI颜色空间,根据椒盐噪声在S通道具有极大值或极小值的特点判断出可疑椒盐噪声的位置,在H通道、I通道将可疑椒盐噪声分为噪声点和有用信号,对检测出的噪声像素进行中值滤波去噪。结果采用文中算法去噪后,验证图像主观评价值(Z)为1.30,平均PSNR为37.54,SSIM为0.99,Entropy为7.31,在主客观评价上优于现在常用算法。结论文中提出算法可以为彩色图像椒盐噪声的去噪提供理论基础,具有一定的实际应用价值。     

基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

一种基于色相角算法的图像质量评价模型

目前计算图像色差的典型方法不能准确反应真实的观察效果。介绍了基于色相角算法的图像评价方法,从色相角度出发,对图像中的各个像素进行不同程度的加权,从而控制每个像素对整幅图像的影响效果。通过实验与传统色差计算方法进行了对比,验证了该方法的有效性和普遍性。     

基于图像信息熵统计直方图的图像增强算法

目的为了解决图像因亮度较大造成的成像效果不佳、局部细节不清楚等问题。方法将直方图均衡化技术(Histogram Equalization, HE)引入图像信息熵域,提出对比度弱化的图像信息熵统计直方图自适应均衡化算法(Contrast-reduced Adaptive Entropy Histogram Equalization, CRAEHE)。以各个灰度级信息熵统计值为基础,先将原图像分割成若干个子区域,对每个子区域的灰度信息熵统计值进行阈值截取,补充到子区域内各个灰度级上,再对子区域进行信息熵直方图均衡化处理。采用USC-SIPI和CBSD432数据集图像,用图像灰度均值、标准差、平均梯度、信息熵等参数对实验样本进行质量评价。结果文中算法处理结果较原图灰度均值下降了7.94%,标准差平均提高了52.22%,信息熵平均提高了19.86%,平均梯度提高了57.19%。结论文中算法增强了选自数据集里的过亮图像的细节,并使图像整体细节与质量都得到了改善,该算法的处理结果较其他处理实验样本的主观质量提升明显,对光照强度适应范围广。     

基于改进梯度向量流形变模型的动目标检测方法

针对现有图像序列动目标检测技术抗噪声能力较差、跟踪性能鲁棒性不强的不足,提出了一种改进的梯度向量流形变模型算法,该算法构造了新的梯度向量场,利用图像灰度梯度信息、帧间运动信息以及邻域灰度信息相结合进行梯度向量场计算.仿真试验结果表明,该方法较好地克服了图像序列中随机噪声的影响,计算出的梯度向量场基本没有干扰区域,同传统向量场相比较,有效地提高了算法的抗噪能力和跟踪结果的准确性,可更好地实现图像序列的动目标检测.