基于Bresenham算法的整数反走样椭圆生成算法

针对目前尚不存在实用的整数反走样椭圆生成算法问题,利用修改的Bresenham算法,提出了一个完全利用整数运算实现的像素级反走样椭圆逐点绘制算法.该算法根据Bresenham算法中的误差控制参数产生候选点与理想直线间的精确距离,舍弃作用微小的高阶小量,利用整数比较法或查表法计算最近的两个像素的亮度.新算法将Bresenham椭圆生成与反走样统一在一个框架下,反走样绘制仅在Bresenham基本生成算法基础上进行局部调整.分析结果表明,该方法结构简单,且因为仅使用整数基本运算实现,因此具有快速的生成速度和较高的显示质量.     

边界聚类椭圆快速检测方法

针对多个椭圆因重叠、遮挡、嵌套情况而存在检测效率与精度较低的问题,提出基于边界聚类的椭圆快速检测改进方法.该方法包括图像预处理、边界聚类、椭圆拟合和去伪过程.进行图像预处理,包括边界检测、细化边界和消除冗余等价边界列,去除多数非椭圆边界像素.开展边界聚类,通过边界像素连接、线段列提取和圆弧聚类,得到一系列候选椭圆弧和椭圆弧对.采用直接最小二乘方法拟合椭圆,并作去伪处理.利用椭圆的形态信息,调整算法步骤,优化阈值,提高算法效率,并通过实验评估算法性能.结果表明,边界聚类方法可准确、快速检测不同形态椭圆,改进后可缩短14%~76%用时.     

直线的光栅转换算法与快速反走样绘制技术

为了实现快速的整数反走样直线绘制,提出了一种基于双残差控制的直线生成方法和一种快速灰度计算技术.新的直线生成算法直接利用残差进行迭代,使每次步进过程能够反映直线绘制的本质特征和更多的信息,以便直接用于反走样绘制的灰度转换.新的灰度计算方法依据直线斜率对灰度变化量进行预估,并在每次迭代中进行校正,完全消除了由距离到灰度的转换.利用快速灰度计算方法仅用3~6次基本运算便可得到像素的精确灰度,从而实现了高效的整数型反走样直线绘制.分析和试验表明,该算法具有良好的反走样直线绘制性能,其效率明显高于现有的同类算法.     

边界聚类椭圆快速检测方法

针对多个椭圆因重叠、遮挡、嵌套情况而存在检测效率与精度较低的问题,提出一种基于边界聚类的椭圆快速检测改进方法.该方法包括图像预处理、边界聚类、椭圆拟合和去伪过程.进行图像预处理,包括边界检测、细化边界和消除冗余等价边界列(EELs),去除多数非椭圆边界像素.开展边界聚类,通过边界像素连接、线段列提取和圆弧聚类,得到一系列候选椭圆弧和椭圆弧对.采用直接最小二乘方法拟合椭圆,并作去伪处理.利用椭圆的形态信息,调整算法步骤、优化阈值,提高算法效率,并通过实验评估算法性能.结果表明,边界聚类方法可准确、快速检测不同形态的椭圆,改进后用时可缩短14%~76%.     

基于Bresenham算法的反走样直线整数生成算法

为了实现简单、快速的光滑直线绘制,利用修改的Bresenham直线生成算法,提出了一个完全利用整数运算实现的两点宽像素级反走样直线逐点绘制算法.该算法根据距离差控制参数产生候选点与理想直线间的精确距离,进而控制两个同时被点亮的像素点的亮度.利用区间近似消除了算法中的整数乘除法运算,并利用周期性和对称性提高了算法的效率.分析表明,新算法仅比Bresenham直线生成算法多用几次整数比较运算和簿记工作,具有较高的光滑直线生成速度,且易于硬件和算法语言的实现.     

一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法

生成对抗网络图像修复算法在填充任意掩码区域时会经常出现错误,原因是其在进行卷积运算时将所有输入像素都视为有效像素.针对该问题,提出一种门控卷积生成对抗网络的图像修复算法,利用门控卷积替换网络残差块中的传统卷积,以有效地学习已知区域与掩码区域之间的关系.算法采用边缘修复加纹理修复的两阶段生成对抗修复网络.首先,用边缘检测...     

基于复合加密的自适应DCT域盲检彩色水印算法

提出了一种基于时域和频域(整数小波域)复合加密自适应彩色水印算法,采用Logistic混沌映射和Chebychev混沌映射生成复合混沌序列置换像素的值,Arnold变换置乱像素的位置,并根据离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)系数计算水印嵌入强度因子,设计了彩色水印的嵌入与盲检提取算法。利用Matlab7.0平台验证了该算法,实验结果表明:该算法对常见的水印攻击不仅具有较好的透明性,而且具有较强的鲁棒性。     

基于长短时记忆网络的H.266编码帧内预测优化算法

在H.266标准帧内预测的角度模式中,编码器根据邻近参考像素使用多抽头帧内插值滤波器生成预测块,预测残差偏大,降低了编码效率.论文提出一种针对水平和垂直模式的优化算法,利用长短时记忆网络表达相邻像素间的空域相关性,对预测残差进行二次预测,补偿标准线性预测过程,提高预测精度.实验结果表明,相比于原始的参考模型VTM2.0,结合长短时记忆网络的帧内预测算法可以使BD-rate降低0.34%,提高了编码效率.     

基于错误跟踪的时域误码掩盖算法

提出了一种新的时域误码掩盖算法，能更准确地恢复误码块丢失的运动矢量。为降低扩散错误的影响，在解码端利用错误跟踪理论估计每个像素的均方误差（MSE），并将MSE引入边界匹配准则，从而在估计运动矢量时充分考虑了边界像素的连续性和内部像素的可靠性。仿真结果表明，该算法在各种宏块丢失率下均优于传统的时域误码掩盖算法，具有很强的鲁棒性。     

基于图像能量相关性的H.264/AVC 2阶预测算

针对现有2阶预测算法对残差像素间的相关性考察不够,使得2阶预测不够准确,导致编码效率降低等缺点,提出一种基于图像能量相关性的H.264/AVC 2阶预测算法。该算法基于对帧内、帧间残差像素相关性的详细统计分析,定义了像素能量相关性,通过统计出能量相关性和1阶帧间残差的关系曲线,动态地、较为准确地筛选出2阶帧内预测参考像素,既提高了2阶帧内预测的准确性,在码率降低的同时,提高了编码图像质量。实验结果表明,本文算法在图像质量和码率两方面均优于现有2阶预测算法。尤其对于高分辨率且包含复杂运动的视频,图像质量和码率提升较大,与其它2阶预测算法相比,率失真优化效果明显。     

基于图像映射法的快速无缝拼接技术

介绍了一种无缝拼接的全景图像生成算法,由于采用了快速图像映射法,传统算法中存在的计算效率瓶颈问题得到有效改善.该算法利用场景的空间连贯性,采用相邻参考像素的可变半径模板对极线进行裁剪,从而将单次搜索从极线复杂度降低到模板半径复杂度.对于无法采用模板进行裁剪的像素,则根据极线几何的保序性,利用已建立映射的匹配关系,找到最近的搜索起点优化搜索.     

基于连续淘汰的快速自相似错误隐藏算法

为了减少自相似错误隐藏算法中搜索过程的计算复杂度，提出了一种基于连续淘汰的快速自相似错
误隐藏算法。该方法在已有自相似错误隐藏算法的基础上，利用域块和值块相邻像素之间的关系，对域块
的运动纹理特征进行分析以实现搜索过程中窗口尺寸的自动伸缩。利用连续淘汰方法，通过计算值块和域
块各自像素和的差与像素差的和，得到自相似块搜索过程中域块的最佳匹配值块间需要具备的必要条件，
通过比较直接淘汰掉搜索过程中不满足条件的值块。实验结果表明，该算法有效降低了自相似错误隐藏算
法的计算复杂度，恢复后的图像质量优于各种插值算法，并有效消除了错误传递现象。     

采用局部更新策略快速消除鬼影的ViBe改进算法

ViBe算法是一种通用性强且高效的运动目标检测算法,但是原算法只是随着背景模型的更新来一点点消除鬼影并未采取特殊措施.为了快速消除鬼影,通过检测静止目标边缘的前后帧像素来判断其是否为鬼影,并采用两种不同的更新策略更新背景:对于判断为鬼影的边界像素采用较快速率进行背景模型的更新;对于目标内部和正常运动目标保持原始速率更新.实验结果表明:在不影响原算法效率的前提下,提出的改进措施较原算法消除鬼影更加快速,通过不同场景下的实验,改进算法的鬼影消除速度是原算法的6倍.     

一种改进的自适应背景更新算法

针对当前背景更新算法的不足,提出了一种新的视频序列背景更新算法.利用分类的思想对噪声和目标区域分别检测,采用降噪和背景更新相结合的方法.消除了噪声积累导致的错误;利用基于像素的背景更新来实现更新策略.该方法对目标与噪声分类检测,对目标遮挡区域背景进行插值优化,实验结果证明该算法检测效果稳定.     

基于椭圆曲线的会议密钥协商协议

为了提高错误容忍的会议密钥协商协议的执行效率,利用椭圆曲线数字签名算法与椭圆曲线Diffie- Hellman密钥交换协议,提出了一种认证广播信道下前向安全的会议密钥协商协议,并分析了该协议的安全性与执行效率.在椭圆曲线离散对数问题难解的假设下,该协议中被动攻击者得不到诚实参与者协商出的会议密钥的任何信息,且无论存在多少恶意参与者,诚实参与者都能协商出一个共同的会议密钥.与现有方案相比,在相同安全强度下,该协议具有通讯量更小、计算效率更高等特点.     

CM算法的一种改进

为了抵抗诸如MOV等算法可能的攻击，在CM算法的基础上，对有限域上椭圆曲线的构造方法进行了改进，使椭圆曲线子群且其阶中含有多个大素因子，并在满足安全性条件下对形式为2p+1的大素因子放宽到包括形式为2ip+1的素数(i 是一个小整数).这类椭圆曲线可用于密码技术中各种合数阶群的情形.在这类椭圆曲线上建立密码体制，降低了离散对数型保密或数字签名方案信息泄露的隐患，为建立可抗击各种攻击的椭圆曲线密码体制提供了基础.同时，还对改进后的算法进行了算法分析，表明用该算法来产生安全椭圆曲线在速度上比CM算法快.     

方向链码及其曲线描述在纤维图像识别中的应用

用整数描述边缘相邻像素间的转动角度得到物体边界的方向链码.根据链码值和像素间距离进行序列点插值、平滑、拟合后得到链码的曲线描述.重采样链码曲线满足平移不变性、旋转不变性和缩放不变性,新采样点的一阶导数的方差反映了原始物体的边界特征.该算法应用于纤维图像的自动识别,证明了对纤维图像处理的有效性和准确性.     

基于多尺度特征融合的边界检测算法

针对以往边界检测算法提取的噪声边界过多,导致最终检测的效果提高不多的问题,本文提出了一种基于多尺度特征融合的边界检测算法。在单一图像尺度下,该算法利用图像抠图领域的Trimap和抠图算法生成图像中物体层次特征,并结合提取多尺度的像素层次特征得到边界信息。为了进一步减少过多的噪声边界,该算法提取多尺度图像下的边界信息,并通过融合这些边界信息来过滤噪声边界。在美国加州伯克利大学的BSDS500数据集上进行实验,实验结果表明该算法比单一图像尺度下的边界检测算法具有更高的准确率。     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。 更多还原     

基于递推模式的帧内预测快速算法

针对H．264帧内预测中存在的边缘像素预测不精确问题,提出一种基于递推模式的帧内预测算法．利用宏块内部像素之间相关性更强的特点,参考同一块内已经预测过的像素预测其他像素．为了降低H．264帧内编码的复杂性,提出一种基于递推模式的帧内预测快速算法．利用4×4块在空域和频域上的特性,采用层次性结构选择需要考察的候选模式,减少帧内预测所要计算的模式数量．根据4×4块与16×16宏块之间的关系,充分利用4×4块的预测结果,快速选择16×16宏块的预测模式．实验结果证明:与以前的快速算法不同,这种基于递推模式的快速算法不仅能在很大程度上减少预测以及重构的计算量,降低帧内编码的计算复杂度,还能提高帧内编码的效率．