基于Canny算法的图像边缘提取研究

针对传统的边缘提出算法中存在去噪声能力不足以及图像边缘连续性较差的问题,笔者提出一种基于canny算法的改进算法,通过在canny算法中加入高斯滤波,使得图像的信噪比与图像的边缘连续性进一步得到加强,最终通过实验仿真,该算法对图像边缘提取具有更好的优越性。     

一种基于DCT的图像灰度水印算法

针对二值水印信息量小的缺陷,提出一种基于DCT的图像灰度水印算法,通过修改DCT域中低频系数值来嵌入水印,易于实现。仿真实验证明本算法能够抵御剪切、噪声和JPEG压缩失真,具有良好的不可见性和鲁棒性。     

基于灰度特性的指纹图像分割算法

提出了一种简便的指纹图像的分割算法,为可靠、准确地实现指纹自识别提供一种可行的方法.算法中通过合理的运用图像灰度特性,以较低的计算代价有效地解决了指纹图像分割问题.这种算法处理的效果好、运行速度快.实验表明,这种分割算法对于指纹图像的预处理是很有效的.     

毛杆图像的一种灰度校正算法

通过对毛杆采集方法分析,用光照模型获得毛杆采集后图像灰度的分布情况,并依此对毛杆图像上不同位置的灰度进行补偿．理论推导结果与实际采集图像符合,可满足使用要求．     

基于灰度图像的大米垩白检测算法研究

大米垩白是检测大米质量等级的重要指标,在利用机器视觉技术进行垩白粒率的检测中,采用能够利用阈值法获取垩白米粒的DH-HV 1303UC摄像头采集的大米灰度图像,进行垩白检测算法的研究,选用双阈值法对大米图像进行分割,分别得到大米籽粒图像和只含垩白米粒的大米图像.在检测中,针对大米籽粒间存在连接的情况,提出了一种基于形态学中腐蚀、膨胀算法的垩白米粒检测方法.试验结果表明,在垩白米粒含量不同籽粒间连接程度不同的情况下,此检测算法均可达到较高的检测精度.     

3种光照条件下灰度图像边缘检测算法的研究

边缘检测对光照强度的反应很敏感,同一种算法很难对不同光照情况下的图像进行有效的边缘检测.通过对不同光照情况下的图像特征分析,提出了不同光照情况下的图像边缘检测算法：正常光照条件下采用Sobel算子进行边缘检测;弱光照条件时先用MSR（multi-scale retine）进行图像细节增强处理,再利用类别方差自动门限法得到图像边缘;强光照条件下通过灰度扩展,将所感兴趣的灰度范围放大得到图像的边缘.实例分析表明,该方法能够从灰度图像中获取较为理想的图像边缘,并具有一定的抗噪性能.     

基于灰度图像的兴趣点检测

兴趣点是图像灰度在x,y两个方向上都有很大变化的一类特征点。对直接从灰度图像中检测兴趣点的方法进行研究。鉴于以往算法检测出的兴趣点普遍存在着较大的点位置偏差，提出了一个基于Noble法的改进兴趣点检测算法。实验表明，该算法很好地解决了Noble法的点位置偏差问题。     

一种基于次优加权矩阵的灰度图像信息隐藏算法

理论上分析了在一个包含 n 个像素的图像块内,最多改变 2 个像素,每个像素最多改变 1 的情况下,信息隐藏的容量上界为⌊log2 n2+ 2 n+2⌋个二进制位,证明了不可能构建完全满足该条件的加权矩阵, 进而提出一种构建次优加权矩阵的算法, 能较好地平衡信息隐藏的容量和不可感知性, 更好的实现信息隐藏。通过大量实验证明了当分块不大于 2500 万像素时, 采用该算法构造的次优加权矩阵与最优矩阵进行信息隐藏的容量的差距最多为 1 个二进制位。     

一种改进的灰度图像修复算法

针对大面积破损区域图像修复中Criminisi算法存在修复质量差和时间复杂度高的缺点,提出一种改进的图像修复算法。改进算法将优先权的计算形式由相乘变为相加,并增加梯度数据项对优先权的计算方式。通过结构信息控制优先权,从而优先修复结构信息。设计根据待修补块中心点的梯度大小,使用全局搜索来寻找匹配块,以提高修复质量和速度。对置信度更新的方式进行修正,引入每次匹配的精度作为惩罚因子的参数,以减小误差向下一次迭代的传播。仿真实验显示,改进算法的修复效率比原算法提升了58%到70%,且修复质量的视觉效果有所提升。     

一种基于数学形态学的灰度图像边缘检测算法

基于数学形态学的方法,利用形态运算膨胀、腐蚀、开、闭等变换以及它们的组合,该文提出了一种改进的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出图像边缘,并保持边缘的平滑性.同时引入多尺度的概念,对形态结构元素尺度的大小进行调整,从而在噪声存在的条件下得到较理想的图像边缘.实验结果表明,与传统的边缘检测算子相比较,该算法抗噪性能良好,计算量较小,因此具有一定的实用性和可行性.     

一种基于混沌映射的图像加密算法

将混沌理论和分组密码技术相结合,提出了一种分组密码密钥空间任意拓展的混沌TEA图像加密算法。仿真分析结果表明,该算法具有保密度强、破译难度大、执行速度快、密钥空间巨大等优点,适合用于图像加密。     

一种基于神经网络的图像加密算法

混沌加密为当今数字图像的机密性保护提供了一种实用的方法.针对图像信息在网络中的安全传输问题,设计了一种基于激光混沌系统与神经网络的图像加密算法.通过相图、李雅普诺夫指数谱和分岔图分析,证实了单模激光动力系统的混沌特性.通过BP神经网络对原始图像进行压缩,对压缩后的图像采用单模激光混沌系统生成的混沌序列进行像素置乱和扩散...     

多小波图像去噪算法的研究

尽管多小波相比于单小波,具有正交性、紧支撑、实对称、高阶消失矩等性质,但是多小波进行图像去噪效果并不是很理想,其主要原因是没有充分利用图像在多小波域内所特有的性质.通过将含噪图像变换到多小波域,在小波域内应用Laplace算子的一种特殊差分格式,并考虑小波域内各个子带的分形维数,提出了一种自适应的多小波阈值算法,即AMT算法.对于欲去噪的图像,AMT算法能够在多小波域内自动确定去噪的小波伸缩阈值,而不需要知道图像的任何先验知识,例如图像中噪声的方差等等.仿真实验结果表明,该算法去噪效果好,特别是对于高度污染的图像,AMT算法的去噪效果更加显著.     

基于意象认知模型的汽车草图设计技术研究

产品意象认知模型阐明了消费者情感需求与产品造型之间的关系.运用专家访谈、影响汽车外观造型特征的眼部跟踪观察实验、影响产品意象认知的造型特征提取实验、关键造型特征与产品意象认知关系之量化实验等多实验的方法，建立了基于特征匹配的产品意象认知模型.基于该意象认知模型，开发了汽车草图设计原型系统，消费者只要输入意象词汇，就可以得到一组具有该意象的草图设计方案；设计师在计算机中描绘简单的造型特征，系统就可以自动给出该草图相应的意象.     

一种基于图像处理的舌象采集自动调焦算法

为快速准确地采集到清晰的舌图像,必需智能调整并控制摄像镜头与舌体的位置。提出了影响图像质量的因素,如清晰度、反光比、对中性、阴影比、光照条件、焦距等,以及在调整镜物位置时用到的调焦的方法,并与调焦技术相结合,建立了适合图像质量与镜物距离之间关系的数学模型。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。传统的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,本研究对每一帧图像先进行预处理,然后采用先粗后精两步法,有效地排除了这种干扰。用VC++6.0编程实现了自动调整采集设备获取质量最佳图片的过程。试验结果表明此方法具有快速、抗干扰强、精确等特性。     

基于多锚点邻域回归的图像超分辨率算法

给出了一种多锚点邻域回归图像超分辨率算法。首先,对单锚点超分辨率算法重建的高分辨图像进行分块,利用欧氏距离在训练图像块集合中寻找每个图像块的近邻集合。其次,根据近邻块集合中的图像块在每个锚点空间出现的频率,计算近邻图像块的分布概率,获得相关的锚点。最后,利用指数函数计算相关锚点在图像重建时的权重。仿真实验证明,改进算法与单锚点超分辨率重建算法相比,所恢复的高分辨率图像的峰值信噪比有一定提高,并且图像的边缘更加清晰,细节信息更加丰富。     

基于粗糙集的图像中值滤波算法

粗糙集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具.它作为一种软计算方法,与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样,是有发展潜力的智能信息处理方法.文中将粗糙集理论应用到图像滤波中,提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法.给出了标准中值滤波算法和文中算法的比较实验,结果表明,该算法去噪能力强于标准中值滤波算法,且能较好地保持图像的边缘细节信息.     

基于CNN高维超混沌系统图像加密算法

基于高维细胞神经网络(CNN)混沌系统,提出了一种灰度图像加密算法。首先,利用仿真数值方法,分析了CNN系统的复杂的动力学特性和初值敏感性等特点,并利用其系统特点设计了一种新的伪随机序列发生器。然后,利用伪随机序列发生器生成的伪随机序列密钥对待加密图像进行置乱,再进行横向和纵向扩散,实现对图像进行加密。最后,通过实验验证了算法的有效性,测试了算法得到安全性,结果表明该算法具有较好的安全性、鲁棒性等优点。