利用傅里叶变换边缘曲线法进行W型轮廓的快速匹配

W型轮廓标靶是一种用于汽车四轮定位的定位标靶,在一幅定位图像中能够快速地检索出与其一致的目标轮廓非常重要。传统的Hu矩、成对几何直方图算法运算速度慢,鲁棒性差。而一些适用于商标图像检索的傅里叶描述子却可以很好地适用于快速轮廓匹配,但是由于在一幅图像中进行目标轮廓的检索引入了过多的轮廓干扰,因此利用形状图像的傅里叶变换提取出轮廓的频谱特征,通过检查目标轮廓对模板轮廓频谱特征的干扰性大小来进行轮廓的相似性度量,并进行算法简化,从而达到轮廓快速匹配的目的。并且其抗干扰能力强,轮廓查找效率高。这说明利用傅里叶变换边缘曲线法进行轮廓形状匹配具有很好的适用性。     

一种二维极坐标傅里叶描述子在图像检索中的应用

在图像检索中,形状描述是图像内容描述的关键部分。目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的,不具有通用性。文章提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法,分析并实验验证了该方法的各个性质,并讨论了它的实际计算问题。实验结果表明,该描述符通用性强,鲁棒性高。     

基于改进的曲线傅里叶变换图像配准研究

研究图像配准精确度优化提高问题.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中.但由于同一目标不同信息来源的图像之间存在差异,配准造成图像不清晰.传统的图像配准算法效率和精度较低,特别是传统算法的计算复杂度高.为了解决上述问题,提出了一种将改进的曲线傅里叶变换图像配准算法,有效结合了最大熵算法和傅里叶变换算法,采用傅里叶变换算法对图像中感兴趣的区域进行分割,对各个分割区域特点进行描述并组成一定的结构,然后用最大熵算法进行权值训练,从而得到精准的图像配准结果.仿真结果表明,改进的算法有效的提高了图像配准的精确度,验证了改进算法是一种可行性有效的图像配准方法.     

基于矩阵秩估计偏移量的频域超分辨率重建

假设图像频谱是有限波段的,将低分辨率图像混迭的离散傅里叶变换系数与未知场景连续傅里叶变换的相应采样点相联系。利用矩阵相乘描述成像模型中各个元素之间的关系,基于矩阵秩的关系构造目标函数。通过对目标函数进行最小化,可以得到正确的序列图像相对位置关系和连续傅里叶变换的系数,将高精度配准与后期图像重建相结合。实验结果证明,该方法取得了良好效果。     

K均值聚类分割的多特征图像检索方法

从图像数据库中快速、准确地检索出所需要的图像,具有广泛的应用前景。针对使用单一图像特征难以准确表达图像之间的差异问题,提出了一种利用颜色聚类分割和形状特征提取的图像检索算法。选择符合人眼视觉特征的HSV空间,分别重组最能描述图像颜色特征的H分量和形状特征的V分量;用K均值聚类算法对两个分量进行聚类分割,得到目标物体;提取目标物体的Hu不变矩和傅里叶描述子来描述形状特征;用欧式距离进行相似度测量并用于图像检索中。采用不同类型图像进行实验,结果表明该算法优于使用单一特征和一般分割方法的图像检索技术。     

彩色图像四元数频域奇异值分解水印算法

将四元数傅里叶变换与四元数奇异值分解技术相结合并引入到对彩色图像的水印处理,提出一种基于四元数频域奇异值分解的彩色图像盲水印算法.首先对彩色载体图像进行分块并采用四元数傅里叶变换(quaternion Fourier transform,QFT)得到其频域矩阵,然后对频域矩阵中的单位小块进行四元数奇异值分解(quaternion singular value decomposition,QSVD),得到实系数奇异值,使用奇偶量化调制法将水印信号嵌入到单位小块的最大奇异值中.仿真实验结果表明,嵌入的水印分布在空域图像各彩色分量中,在不可见性以及鲁棒性的比较中优于传统的彩色图像亮度域以及独立多通道处理方法.     

基于SVD-Winograd快速变换的半盲水印算法

目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,针对这一问题提出了一种基于奇异值分解与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法。在奇异值分解过程中,先将奇异值分解的对角矩阵与Winograd快速傅里叶变换中分解的对角阵进行矩阵相与,产生一新对角矩阵。再将数字水印嵌入到新对角矩阵中,最后通过相关运算提取水印。实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声、旋转等攻击皆具有较好的鲁棒性。     

基于矩-傅里叶描述子人脸图像识别

本文介绍了在Radon变换下的图像矩特征的抽取方法，并得到图像的矩特征矩阵；进而对矩特征矩阵按行向量进行傅里叶变换组成矩－傅里叶描述子特征矩阵，采用矩阵的加权欧氏距离作为人脸图像的匹配识别的算法，产生较好的结果。     

基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法

在基于内容的图像检索中,不同图像对形状细节的要求不同及形状特征对旋转的敏感性,影响检索性能.对此,本文提出了一种基于边缘梯度方向直方图的图像检索算法:利用B样条小波的多尺度变换模极大值进行边缘检测,实现不同图像对形状细节不同要求;用边缘梯度方向直方图表示物体的形状,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行图像匹配,使其具有旋转不变性.实验证明,算法对图像的亮度变化、缩放、旋转具有不变性,有较高的检索性能.     

基于DCT-Winograd快速变换的半盲水印算法

针对目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,提出了一种基于离散余弦变换与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法,将Winograd算法分解的对角矩阵与经过DCT变换的图像块相与,产生一个新的对角矩阵,再将数字水印嵌入到该对角矩阵中,最后通过相关逆运算提取水印.实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声等攻击皆具有较好的鲁棒性.