融合SUSAN算法和Robert算法的图像边缘检测滤波处理技术

研究了图像边缘检测算法并进行了滤波处理。由于传统的SUSAN算法对阂值的选择比较难,难以得到更多的图像信息,因此提出了一种基于Robert图像边缘检测技术的改进型算法,其融合了SUSAN特征点匹配技术,同时采用均值滤波算法去除图像检测过程中的噪声,最后采用图像细化方法对图像进行细化处理。经仿真实验表明,提出的改进算法能够有效地对图像进行检测,降低了算法的复杂度。     

手背静脉图像骨架特征提取的算法

手背静脉近红外图像识别是一种新的非接触式生物认证技术。对采集的手背静脉图像进行了增强处理。对二值化图像采用四邻域区域生长的方法,去除噪声斑块。对处理后的静脉图像采用了一种快速细化的细化算法。分析和解决了细化后特征点——交叉点的提取。针对细化后骨架中所引入的另一类噪声——毛刺和静脉图像细化后的特点,提出了一种毛刺修复算法。实验结果表明,经过该算法处理后得到的骨架图像,能够较好的反映静脉纹理特性。     

基于两种数学形态学算法优势互补的图像细化方法

图像的细化是提取曲线特征,矢量化、识别等后续图像处理的基础,而单一的算法往往不能得到理想的细化效果.本文在研究各种已有的细化算法的基础上,从中选出两种不同的数学形态学算法共同处理同一图像,可以实现较好的细化效果:即先对图像采用基于5×5邻域模板的数学形态学细化算法进行细化处理,再对处理后的图像采用基于结构元素对的数学形...     

基于FPS200的指纹采集系统与图像增强机制

介绍了基于FPS200芯片的指纹采集系统的设计方案,采用USB方式快速简便地获取指纹原始图像,并能够根据不同采集环境调整芯片参数获得图像最佳清晰度。根据该采集系统输出图像的质量,提出了一套增强算法,通过滤波实现指纹图像的平滑与锐化,计算指纹方向流图并进行背景分割,最后进行二值化处理。算法能够有效减少指纹图像处理的时间消耗,较好地保留了指纹纹线的边缘细节,提高了图像对比度。实验表明,该指纹采集系统与图像增强算法能够获得清晰的指纹细化图,适用于AFIS各种后端处理。     

空中侦察图像连续拼接中的平滑算法研究

侦察图像在现代战争中具有重要意义,利用图像处理技术对序列空中侦察图像进行拼接所生成的全场景图能为战场毁伤评估提供重要信息。对配准后的图像重叠部分进行平滑处理是图像拼接过程中的一个关键环节,能消除拼接处的图像不连续现象,可实现图像的无缝拼接。本文在研究现有平滑算法的基础上提出一种新的适用于侦察图像拼接的平滑算法,该平滑算法较易实现。实验结果表明,经该平滑算法处理后的拼接结果图既消除了拼接缝,又较好地保持了清晰度。     

基于方向信息的指纹图像的预处理与识别

系统地介绍了利用块方向图滤波法、自适应二值化、模版细化法对指纹图像进行滤波、二值化和细化的过程。然后利用块方向图提取全局特征。利用交叉法提取细节特征,进而实现指纹识别。本文提出的算法在实验中取得了较好的识别率。     

大幅图像的分块细化加速算法

文章在分析大规模二值图像特点和细化算法基本原理的基础上,提出一种分块细化大幅图像的算法。该算法首先将大幅图像分割成若干子块,然后分别对各子块进行细化,最后将子块细化的结果拼接成原图的骨架。算法有效地解决了大幅图像细化处理的时空矛盾,提高了大幅图像的细化速度。     

基于分水岭算法的图像融合质量评价方法

传统图像融合质量评价方法的评价结果与人眼主观感知结果不一致,针对该问题,提出基于分水岭算法的图像融合质量评价方法。利用结构相似性理论获得源图像之间的结构相似信息图,运用分水岭算法对信息图进行分割。为减少过分割现象,在分水岭算法中应用标记符,将源图像的信息分为共有信息和互补信息,构建基于结构相似性的映射函数,分别处理共有信息和互补信息,完成融合图像质量评价。实验结果表明,与Piella和Zheng方法相比,该方法的抗干扰性能较好。     

一种新的指纹细化算法

一般指纹细化算法处理结果存在毛刺过多,对纹线上的孔洞效果较差的缺点,容易导致为特征点的出现。为了减少毛刺的出现和提高对孔洞处理效果,分析了两种常见的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法,找出了与毛刺产生和对孔洞处理效果相关的因素,并在此基础上提出了一种新的指纹细化算法。实验表明,该算法能够较好地满足细化要求,细化后的指纹图像保持了原有的拓扑结构和细节特征,细化后指纹光滑无毛刺,而且对孔洞的效果较好。     

脱机手写签名图像的细化研究

针对脱机手写签名图像的细化存在的问题如细化后转折处出现的分叉笔画、两笔画不垂直相交部分的畸变，提出了新的细化算法。此算法采用串行处理的方式，首先对签名图像进行边缘提取，再针对边缘像素点进行可删除条件的判断，经过几次循环，最后形成细化图像。实验结果表明，此方法能较好地解决以上提到的问题，尤其是分叉笔画。     

基于Arnold变换的信息隐藏算法研究

提出了一种利用Arnold对称性变换的图像信息隐藏算法,待隐藏的秘密信息以及公开的承载信息均为灰度级静止图像。首先对秘密图像进行Arnold置乱变换,形成秘密信息,然后对载体图像进行DCT变换,秘密信息通过量化处理嵌入到DCT域中。对提出的算法进行了各种攻击测试。实验表明,该算法对JPEG有损压缩、中值滤波攻击和高强度噪声攻击具有强稳健性,具有很好的透明性和鲁棒性,实用性也较高。     

正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法

针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题，提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项，嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数；同时，利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项，采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明，所建议的分割算法是有效的，相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。     

Performance consequences of two types of stereo picture compression

Two algorithms for stereo picture compression were evaluated. According to one algorithm, consistent with the fusion theory of depth perception, the reduction of information in the two pictures was about equal. The other algorithm, consistent with the suppression theory of depth perception, was based on very deep compression of one picture and minimal reduction of information in the second picture. Subjects performed depth decisions and object decisions on the compressed picture. They were able to perform both tasks on the compressed pictures, though performance generally was worse than in the un-compressed control conditions. In both tasks performance was better for an uneven division of information between the two pictures. These results are consistent with the suppression theory of depth perception.     

GDSII图片生成与校正

随着芯片设计、生产环节的增多,芯片中存在硬件木马的可能性越来越高,对于安全性要求较高的芯片就需要对其进行硬件木马检测。反向解剖芯片并将其与原始GDSII文件进行一致性比对是检测芯片是否被植入硬件木马的主要方法之一。而从GDSII文件生成与反向解剖芯片的照片一一对应的图片(后面统称为GDSII图片)是木马分析的重要步骤,为此提出了两点定位算法对GDSII图片进行分割;同时,针对芯片照相和拼接过程中存在图片信息位置偏移的问题,提出了一种基于偏差统计的校正算法。经过工程实际应用证明,该算法较好地校正了GDSII图片与芯片照片的偏差,消除了因为图片信息位置偏移所带来的影响。     

基于DCT和JPEG的脆弱性盲数字水印算法

从基于标识性鲁棒水印出发,提出了一种脆弱性防篡改盲数字水印算法,即任意选择3个亮度DCT系数嵌入水印信息。在试验结果里,通过对嵌入水印后的图像进行直接提取水印图像,从而验证了水印算法的可行性。再分别进行局部修改和做另存为处理后提取水印图像,从而验证了该水印算法的脆弱性。试验表明,该水印算法有很好的隐蔽性和脆弱性。     

基于小波和快速模糊算法的医学图像边缘检测

在医学图像中,常常需要得到图像的边缘轮廓线,以便诊断病变情况.为适应这种需求,文中提出了基于小波分解和快速模糊算法的医学图像边缘检测方法.针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低频信号得不到有效利用、边缘检测速度较慢等问题,利用小波分解和快速模糊算法的优点构造边缘检测算法.这种方法使得小波分解后的低频信号中所包含的有用信息得到了利用,简化了算法并提高了算法的效率,增强了算法的适应性.文中算法检测出的图像边缘与经典边缘算子提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整.     

基于RS纠错和分块DCT变换的改进LSB数字水印算法

本文提出了一种基于DCT变换域的用改进LSB算法嵌入带RS纠错码的数字水印方法。该方法无需原始图像信息就可以提取数字图像中的嵌入数据,用来进行数字取证,确认多媒体内容的作者,鉴定多媒体数据的真实性,或提供相关时间、地点等信息。本算法把信息均匀地分布在了整个图像的数据中,增加了数据副本对有意义的嵌入信息进行恢复,并且由于在编码阶段增加了纠错码字,所以进一步提高了算法的鲁棒性。仿真实验结果表明,本文算法对噪声叠加、平滑滤波、剪切、旋转等图像处理操作具有较好的鲁棒性。     

一种基于颜色和纹理的图像检索方法

提出了一种基于颜色和纹理的新的图像检索方法.该方法在HSV颜色空间量化过程中,采用一种基于性隶属度的模糊量化方法,使量化结果更接近于人类感知;在提取分块主色的基础上引入一种颜色相邻矩阵,用于述颜色的相对空间分布情况,以提高对图像变形的鲁棒性;还加入图像的纹理信息,最后结合这些颜色和纹理特征行复合图像检索.实验表明,该方法能有效提高图像检索精度.     

基于纹理方向的运动图像插值算法

为解决插值过程中图像纹理方向的马赛克效应和结构信息丢失问题,设计纹理结构驱动的运动图像插值算法。通过有限Radon变换提取图像的纹理方向信息,对随机纹理的区域采用传统插值方法;对规则纹理的区域,根据纹理方向与待插值点的位置分别设计不同的插值滤波器。实验结果表明,与常规方法相比,采用该插值方法可以得到更高的图像质量。     

基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测

在路况监测中,常常需要得到路况图像的边缘轮廓线,以便诊断路面的病害情况。为适应这种需求,提出了基于模糊和遗传算法的路况图像边缘检测算法。针对用模糊算法构造相应隶属函数进行图像边缘检测中存在的低灰度图像信息丢失、边缘检测速度较慢等问题,利用遗传和模糊算法的优点构造边缘检测算法。这种方法使得模糊处理后丢失的低灰度信息得以恢复,提高了算法的效率,增强了算法的适应性。算法检测出的图像边缘与传统模糊算法提取的图像边缘相比较,结果更加清晰完整。