基于物质分类的频域体绘制算法

本文提出了一种新的频域体绘制算法，与以前的频域体绘制（ＦＶＲ－Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｏｍａｉｎ Ｖｏｌｕｍｅ Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ）算法不同的是，该算法借鉴并引入了传统空域绘制算法中普遍采用分类过程，从而使得生成的图象更加接近于空域方法的结果，在些算法的基础上，文中又提出了一种在图象效果上类似于传统空域面绘制算法的方法。该方法通过频域重采样过程中运用Ｌａｐｌａｃｅ算子，使得数据场的三维物质边界面得到     

一种基于数据差分的频域体绘制算法

针对频域体绘制的图像质量问题,提出一种基于数据差分的且能动态提升图像质量的频域体绘制算法。用数据场差分替代原数据场,计算三维数据场的动态调节因子,通过模拟补偿图像的深度感和真实感,动态地调节图像质量。设计了采样点合并等加速技术绘制图像。实验结果表明该算法能提升图像质量,加快了绘制速度。     

基于深度的光线投影体绘制算法

针对特征信息抽取,在传统光线投影体绘制过程中引入深度参数,提出了一种基于深度的体绘制算法.通过深度及角度交互,指导特征信息及其上下文信息的绘制.该算法将采样点深度转换成相应深度强度值,按给定方法与已知透明度值合成,得到新透明度值.在此基础上再进行颜色值合成,生成图像.给出了结果,分析了采用算法前后的效果.     

三维数据域可视化体绘制中的色彩合成新方法

在科学视算的研究中，目前各种直接绘制三维数据域的方法，都是运用合成算子线性递推地合成各个象素的色彩。本文提出一种新方法，将色彩合成由线性递推的纵向合成变为二维面（虚拟面）上简单的分布合成。新方法在合成色彩时省去了线性递推方法中所需的乘法运算。更有意义的是，当此方法与三维数据域体绘制的投影成象方法结合时，利用已形成的虚拟面，可以方便地生成大小不同的可视图，而不必重复进行投影操作。本文同时证明了，在一定精度内，放大了的图象反映了在相应精度下具有插值效果的可视信息。     

体绘制源和反射-衰减模型

为解决医学图象三维可视化中三维体数据显示的问题,在综合了体绘制源－衰减模型和兰伯特漫反射余弦定律的基础上,提出了体绘制源和反射－衰减光照模型,新的模型假定三维标量数据场中的每一点都既是点光源,又能够反射外部入射光,并且反射光的分布遵循兰伯特漫反射余弦定律,由以上假定推导出体绘制的基本运算公式。实验结果表明,体绘制源和反射－衰减模型是一种性能优良的体光照模型,其用于医学断层图象三维可视化能够生成逼真     

基于微机环境的三维规则数据场可视化算法

本文提出了一种新的三维数据场可视化算法。新算法采用边界体素表示法，来简化数据场；采用新的积分过程，来简化累计光亮度和不透明度的计算；在深度积分过程中，引入混合绘制，对可见面进行光照计算，强化边界显示。这种算法比传统的方法在显示效率、图像质量上都有很大的改进，适合在微机上实现     

非规则数据场体绘制技术的研究

科学计算可视化的核心是三维数据场的可视化．当前三维可视化的研究热点是体绘制技术。文中介绍了三维非规则数据场体绘制技术的研究现状。在此基础上，通过对已有非规则数据场体绘制技术和算法的分析比较．预测非规则数据场体绘制技术今后的发展趋势以及将来应该重视的研究方向。除了改进已有算法、将各种算法结合起来外，还应该在硬件及系统加速技术方面做研究，同时结合漫游技术研究和开发高效的三维空间非规则数据场的可视化技术和并行算法。     

基于微机环境的三维数据场多等值面快速显示算法

直接体绘制技术能够利用半透明效果显示三维数据场，提供了比等值面绘制方法更为丰富的信息，但是，由于数据场中所有体素都参与了图象生成过程，使得该技术的计算开销昂贵，远远无法达到交互式操作的要求。事实上，如果用边界表示法来表示三维数据场，就可以利用三维空间连续性来大幅度缩短绘制时间。边界表示法只关心有值面穿过的边界体元，用Ｏ内存单元来表示大小的原始数据场，从而产生大规模数据压缩。本文在此基础上提出一种基     

基于OpenGL的光线投射算法的研究

利用VC＋＋6．0以及OpenGL实现光线投射算（payCasting）法。介绍了光线投射算法以及OpenGL的知识。主要实验方法为：第一、对原始CT图像进行数据预处理、数据分类,得到满足绘制要求的规则体数据,并且对各个数据点赋予颜色值和不透明度;第二、利用体绘制算法绘制出人头（主要是人脑）图像,并且能够实现空间上三个方向的浏览与绘制功能,但是绘制速度比较慢。实验结果表明：采用光线投射算法能够实现人脑的三维可视化,并且能够绘制出清晰图像,图像效果令人满意。     

利用距离变换实现CT图象中软组织显示

基于距离变换的软组织显示方法，由分割，距离变换，剥皮和体绘制4个步骤组成，为加快运算速度和满足实时交互的需要，在进行三维医学CT图象内部软组织显示时，采用了一种新的三维欧氏距离变换算法和基于体绘制的三维数据场多表面显示方法，实验结果表明，该方法能够清晰地再现皮下血管，肌肉与骨骼的空间解剖关系，在临床医学领域具有重要的应用价值。     

空域中实现基于DC系数的图像水印算法*

针对多数图像水印算法是在单一的空域或频域中执行的现状,提出一种结合两者优点的彩色图像盲水印算法。根据DCT域中DC系数的形成原理,在空域中直接求得亮度分量Y中8×8子块的DC系数并建立其量化表;在空域中通过直接修改像素值实现在DCT域中修改DC系数来嵌入水印的目的。水印的提取不需要原始水印和原始宿主图像。实验结果表明,该算法既有频域算法鲁棒性高的优点,又有空域算法执行效率高的优点。     

基于颜色通道比较的显著性检测

为了快速有效地检测图像中的显著性区域,利用颜色通道差异信息和空间信息,提出了一种基于颜色通道比较的显著性检测算法. 该算法将显著性检测任务看作对图像前景区域和背景区域进行分离和识别的过程,首先基于RGB颜色空间构造了一组反映不同色彩信息的颜色通道,通过通道比较将不同颜色的区域分离开,然后通过分析空间信息选择出属于前景的区域,最后对所有前景区域进行合并得到最终的显著图. 我们在两个公开数据集上与现有的一些检测算法进行了对比试验,结果表明该算法具有较低的计算复杂度以及较高的检测准确率和召回率,证明该算法是简单有效的.     

Color Image Watermarking Using Multidimensional Fourier Transforms

This paper presents two vector watermarking schemes that are based on the use of complex and quaternion Fourier transforms and demonstrates, for the first time, how to embed watermarks into the frequency domain that is consistent with our human visual system. Watermark casting is performed by estimating the just-noticeable distortion of the images, to ensure watermark invisibility. The first method encodes the chromatic content of a color image into the CIE chromaticity coordinates while the achromatic content is encoded as CIE tristimulus value. Color watermarks (yellow and blue) are embedded in the frequency domain of the chromatic channels by using the spatiochromatic discrete Fourier transform. It first encodes and as complex values, followed by a single discrete Fourier transform. The most interesting characteristic of the scheme is the possibility of performing watermarking in the frequency domain of chromatic components. The second method encodes the components of color images and watermarks are embedded as vectors in the frequency domain of the channels by using the quaternion Fourier transform. Robustness is achieved by embedding a watermark in the coefficient with positive frequency, which spreads it to all color components in the spatial domain and invisibility is satisfied by modifying the coefficient with negative frequency, such that the combined effects of the two are insensitive to human eyes. Experimental results demonstrate that the two proposed algorithms perform better than two existing algorithms - ac- and discrete cosine transform-based schemes.     

An approach to active spatial data mining based on statisticalinformation

Spatial data mining presents new challenges due to the large size of spatial data, the complexity of spatial data types, and the special nature of spatial access methods. Most research in this area has focused on efficient query processing of static data. This paper introduces an active spatial data mining approach that extends the current spatial data mining algorithms to efficiently support user-defined triggers on dynamically evolving spatial data. To exploit the locality of the effect of an update and the nature of spatial data, we employ a hierarchical structure with associated statistical information at the various levels of the hierarchy and decompose the user-defined trigger into a set of subtriggers associated with cells in the hierarchy. Updates are suspended in the hierarchy until their cumulative effect might cause the trigger to fire. It is shown that this approach achieves three orders of magnitude improvement over the naive approach that reevaluate the condition over the database for each update, while both approaches produce the same result without any delay. Moreover, this scheme can support incremental query processing as well     

基于多通道的彩色图像水印方案

空域水印算法的特点是鲁棒性较差．针对这个问题，该文提出了一个基于多通道的彩色图像水印方案：利用发送分集技术的思想，把相同的水印信息经过伪随机调制、交织编码后嵌入到彩色图像的红、绿、蓝三个颜色通道，然后使用两种简单方案提取水印信息，降低了误码率．该文从理论上定性地分析了算法的有效性，同时用大量实验结果表明，该算法在提高水印容量的前提下，改善了彩色图像中传统空域水印方案的鲁棒性，并且水印提取算法的计算量较小，可应用于实时视频水印方案中．     

基于并行遗传算法的图像超分辨率复原

图像超分辨率复原技术，提供了一种利用低分辨率像机获取高分辨率图像的可能途径。图像超分辨率复原有频域方法和空域方法两类：其中频域方法主要基于频谱解混叠；空域方法又分迭代反投影方法、凸集投影方法、Bayesian估计方法等。为了提高图像超分辨率复原的效率和提高复原图像的质量，提出了一种基于并行遗传算法的图像(序列)超分辨率复原的新框架方法，由于遗传算法采用实值编码方式，且基于岛模型的并行机制也有利于多帧图像信息的融合，因而使得算法直观和高效；同时提出采用其他超分辨率复原方法的迭代形式来充当遗传算法的变异算子，因为它能有效地利用已有方法的优点。最后，借用图像复原的客观评价指标来评价超分辨率复原算法的效果。实验证明，该方法有效可行。     

An Advanced Color Representation for Lossy Compression of CMYK Prepress Images

CMYK color images are used extensively in prepress applications. When compressing those color images one has to deal with four different color channels. Usually compression algorithms only take into account the spatial redundancy that is present in the image data. This approach does not yield an optimal data reduction since there also exists a high correlation between the different colors in natural images.
This paper shows that a significant gain in data reduction can be achieved by exploiting this color redundancy. Some popular transform coders, including DCT-based JPEG and the SPIHT wavelet coder, were used for reducing the spatial redundancy. The performance of the algorithms was evaluated using a quality criterion based on human perception like the mean CIEL * a * b *Δ E error.     

基于离散余弦变换彩色图像的数字水印研究

为了在彩色图像中嵌入彩色数字水印,同时保持原始彩色图像的完整性及健壮性,提出基于空间域和频率域间转换,配合RGB色彩系统,利用离散余弦变换将图像的空间域表示转换为频率域,将彩色数字水印频域系数经适当处理后嵌入图像的低频部分,使嵌入的彩色数字水印能抵抗各种图像处理时的破坏.实验结果表明:应用该方法嵌入彩色数字水印,不仅不破坏原始彩色图像品质,而且能抵抗外界的破坏,成功取回所嵌信息.     

合成孔径雷达图像的自适应旁瓣抑制算法分析和实验研究

合成孔径雷达是有源相干高分辨率成像系统,常规成像算法对接收数据进行二维匹配滤波,实现成像。由于成像系统的二维频域支持域有限,使成像系统的方位向和距离向脉冲响应为sinc函数,又SAR图像具有动态范围大的特点,使SAR图像中的强目标旁瓣使弱目标主瓣发生畸变,所以要对SAR图像进行旁瓣抑制。讨论并比较了两种自适应旁瓣抑制算法,并利用模拟数据和中科院电子所的L-SAR系统的雷达图像对这两种算法进行了实验研究。     

Motion blur identification in noisy images using mathematical models and statistical measures

Motion blur is one of the most common blurs that degrades images. Restoration of such images is highly dependent on estimation of motion blur parameters. Since 1976, many researchers have developed algorithms to estimate linear motion blur parameters. These algorithms are different in their performance, time complexity, precision and robustness in noisy environments. In this paper, we have presented a novel algorithm to estimate linear motion blur parameters such as direction and length. We used Radon transform to find direction and bispectrum modeling to find the length of motion. Our algorithm is based on the combination of spatial and frequency domain analysis. The great benefit of our algorithm is its robustness and precision in noisy images. We used statistical measures to prove goodness of our model. Our method was tested on 80 standard images that were degraded with different directions and motion lengths, with additive Gaussian noise. The error tolerance average of the estimated parameters was 0.9° in direction and 0.95 pixel in length and the standard deviations were 0.69 and 0.85, respectively.