基于Contourlet视觉模型和奇异值分解的图像质量评价

针对基于像素值的图像质量评价方法忽视图像结构信息和需要完全参考图像等问题,提出了一种基于Contourlet域奇异值分解CW-SVD,部分参考图像质量评价方法(contourlet weighted singular value decomposition)。在Contourlet域中,利用奇异值向量对图像结构的表征能力,结合人眼视觉敏感性确定每个子带的视觉权重,得到每个子带的评价测度,再综合得出图像的最终评价指标。实验表明,该方法应用于4种类型的降质图像质量评价时,比峰值信噪比(PSNR、MSSIM)等算法具有更好的稳定性和更好的主客观评价一致性。     

模糊聚类分析在入侵检测系统中的应用研究

随着计算机网络技术的迅速发展和应用,入侵检测技术已成为网络安全领域内的研究热点.文中提出了一种基于模糊聚类分析的异常检测方法,并通过实验对这种方法进行了性能评估.实验采用了KDD99 的测试数据,结果表明,该方法能够比较有效地检测真实网络数据中的未知入侵行为.     

改进的模糊边缘检测算法在图像处理中的应用

分析了Pal模糊边缘检测算法,并针对Pal算法提取边缘轮廓不清晰的问题,提出了一种新的模糊边缘检测算法.该算法重新定义了隶属度函数,简化了复杂的变换运算,而且提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法.实验结果表明,该算法提高了运算效率,而且提取的边缘比较精细.     

异步CDMA系统中的盲多用户检测算法

针对实际应用中的DS/CDMA系统多为多径衰落信道下的异步DS/CDMA系统情况,通过对用于AWGN信道下的同步DS/CDMA系统中的常规盲多用户检测算法的改进,使这类算法在多径衰落信道下的异步DS/CDMA系统中仍具有很好的性能。理论分析和计算机仿真结果证实了改进方法的可行性。     

粗糙模糊模型及其在入侵检测中的应用

研究了基于粗糙集理论建立粗糙模糊模型的方法,并使用该模型对入侵检测中的数据进行约简,得到反映正常行为特征轮廓的决策规则。同时给出了相应建立模型的步骤与约简算法。实验结果表明：该方法能有效地用于入侵检测。     

视频检测技术在ATMS中的应用

对先进的交通管理系统(ATMS)的构成与功能、视频检测系统工作原理和视频检测系统在ATMS中的应用进行了综述。探讨了目前视频检测系统所存在的问题,并预测了视频检测技术在ATMS中的应用前景。     

盲签名及其在电子商务中的应用

电子商务正在成为一种重要的商务发展模式,它的安全性是通过以密码学为基础的技术和协议来保障的.盲签名技术由于其所具有的匿名性、不可伪造性等特性而应用于电子商务的诸多领域,起着越来越重要的作用.本文围绕盲签名的概念展开,首先给出了盲签名的一般模式,然后在此基础上分别阐述强盲签名、弱盲签名、代理盲签名和部分盲签名等主要的盲签名方案,并讨论它们在电子商务中的应用领域,最后给出了它在电子商务中的两个较成熟的应用--电子现金和电子投票.     

维纳滤波恢复在工业在线检测中的应用

工业生产在线检测中,由于CCD相机与工件的相对运动,产生了成像模糊及拖尾效应等像移问题,像移直接影响了测量精度,本文在图象退化模型基础上,应用基于MATLAB平台的维纳滤波对像移所产生的图像模糊的恢复原理.解决了以在线检测像移补偿.给出了点扩散函数中模糊距离的求解方法,在一维匀速直线运动像移补偿上取得了较好的效果.通过在线检测验证了维纳滤波较清晰的图像恢复效果.     

计算机视觉技术在大米轮廓检测上的应用

分析了使用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子及模板匹配法和快速模糊边缘检测法对大米轮廓进行边缘检测,并通过对大米图像的分割实验,验证了快速模糊边缘检测法最为有效。为大米等级的分类作了前期准备。     

图像信息测度在边缘检测中的应用

介绍了信息测度的计算方法及以邻域一致性测度,并用算例说明用图像信息测度提取边缘的基本方法。结果表明,信息测度技术提取边缘信息时能够充分表征边缘点的特征,而且具有良好的抗噪能力。     

基于矢量运算的彩色图像边缘检测算法

在矢量运算基础上提出一种加权的矢量相似度彩色图像边缘检测法,给出了算法思想和计算步骤,并进行了验证。该算法首先将彩色图像转换到YCbCr颜色模型并构造像素的矢量表达,然后利用矢量欧氏距离计算像素间的相似度分布,相似度具有局域最小特征的点即为边缘。该算法通过颜色模型转换实现亮度和颜色分离,从而可以引入权值控制亮度和颜色对边缘的贡献。实验结果表明,矢量空间相似度可以很好地表达图像边缘,亮度和颜色分离的方式也有利于彩色图像的边缘检测。     

B样条函数的火箭弹图像边缘检测算法

本文研究一种基于B样条函数提取火箭弹图像边缘的检测算法.该算法的基本思想是利用B样条函数先对火箭弹图像进行拟合,然后求拟合曲面的二阶导数,根据二阶导数的零交叉点来检测图像的边缘.通过该算法与几种传统边缘检测算法的实验对比,证明了基于B样条函数的边缘检测算法可以较好地解决火箭弹图像边缘的提取精度与图像噪声的抑制能力之间的矛盾,较目前常用的算法在火箭弹图像边缘检测方面有更大的优势,该算法得到的目标图像边缘清晰、分割效果好,同时该算法简洁、易于实时处理,在火箭弹图像边缘检测方面有较好的应用前景.     

CDMA盲自适应独立分量多用户检测器

为了解决码分多址（CDMA）下行链路中仅需期望用户的扩频码和定时的盲自适应多用户检测的问题,基于独立分量分析（ICA）的理论,采用探查性投影追踪法,结合负熵和修正函数构造出新的代价函数．运用非多项式函数简化了负熵运算,而采用修正函数克服了独立分量分析的不确定性．经过理论推导和仿真验证,该算法计算量小,收敛速度较快,在恶劣的信噪比和多址干扰中具有优异的信干噪比和误比特率性能,因此该检测器抗多址干扰（MAD和远近效应能力强,很有实用价值．同时该算法对用户数敏感性小,在线处理方式也适用于非平稳信道．     

数字式光学传递函数测量的自动对焦技术

为了提高数字式光学传递函数测量的精确度,介绍了2种自动对焦评价方法:锐度函数法和均方差函数法.系统采用步进电机驱动微动工作台,实现CCD沿光轴方向的直线运动,其中CCD用于接收图像,通过搜索对焦评价函数最大值来完成自动对焦.实验结果表明在该系统中锐度函数法作判据的效果要优于均方差函数法,最后分析误差因素并提出修正途径.     

基于GM(1,1)图像边缘检测改进算法研究

由于传统的边缘检测算法会产生信息漏检以及伪影等问题,为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了改进的基于灰色预测模型的图像边缘检测方法.该方法首先在图像考察点邻域选择建模数据,对建模数据进行平移与对数变换的预处理,通过引入增强因子p的GM(1,1)模型对建模数据进行处理,得到原始图像的预测图像,通过对预测图像与原始图像做差得到边缘检测结果.为了统一标准,将图像库中图像转换为256*256的bmp格式图像,使用改进后的方法对转换后80幅图像进行边缘检测,其结果表明该算法可以清晰地检测出图像的边缘信息,同时图像的细节也很好地保留下来.说明该改进方法的性能较未改进方法有了大的提高.     

基于灰预测模型的图像边缘检测新方法研究

图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础,其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息,提出了一种基于灰色预测模型的图像边缘检测新方法。该方法向GM(1,1)求解模型的指数中加入了一个调整参数p,通过选择象素周围不同方向的象素数据点以及2次调整参数p的取值对图像进行预测处理,从而得到1幅轮廓增强和1幅未增强的预测图像,将这2幅图像做差,便获得了1幅图像的边缘位置信息。使用改进后的方法对1组图像进行了预测处理,其结果表明,该算法能够有效地检测出图像的边缘信息,并且图像的细节部分也能够清楚地获得,说明是一种有效的图像边缘检测新算法,同时为灰色理论应用于图像边缘检测进行了尝试与探讨。     

结合CNN与分割约束的立体匹配算法

为了解决弱纹理与遮挡区域中难以准确匹配对应点的问题,在马尔可夫随机场（Markov random field,MRF）框架下,提出一种结合卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）与分割线索的立体匹配算法.首先,采用特征表达能力强的CNN提取立体图像特征并匹配区域块.同时,对图像进行区域分割.然后,基于CNN匹配结果构造MRF能量函数数据项.基于分割结果定义能量函数项,通过其他区域约束弱纹理和遮挡区域的匹配过程.最后,最优化求解能量函数计算视差.在Middlebury与KITTI数据集上验证该算法和能量函数各项的作用,并与近2年提出方法进行性能比较.结果表明,该算法准确度更高,应对弱纹理与遮挡区域效果更好.

     

基于相关反馈的高维图像检索方法

传统索引方法在高维情况下会面临维数灾难问题，基于向量近似的索引方法是有效的高维检索方法．对向量近似方法中k近邻搜索算法加以改进，应用到基于相关反馈的交互式图像检索系统中．根据反馈过程前后的距离变化特性，在进行k近邻搜索过程中，将上轮次的查询结果和用户反馈信息用作过滤信息，可减少特征向量的访问数量．在大容量真实图像数据库上的实验表明，将新算法应用干相关反馈过程的图像检索中，可提高k近邻搜索速度．     

折/反射全方位视觉空间移变点扩散函数建模与图像复原

在分析折/反射全方位视觉(COV)图像模糊尺度分布规律的基础上提出了一种基于径向边缘检测的空间移变点扩散函数(SV-PSF)建模方法,并且研究了基于一种可以方便地加入空域可变模糊模型等先验知识的凸集投影(POCS)图像复原方法。本文提出的建模方法在有限的径向边界区域建立COV的全局SV-PSF模型,避免了一般建模方法需要大量的边缘检测和图像分割计算;采用基于POCS算法空域图像复原方法,很好容纳了SV-PSF这一先验知识,在实验中与MATLAB的盲反卷积工具箱函数的处理结果进行了对比,结果表明本文方法的灵活性和有效性。