一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

视频监控系统中行人的自动分割算法

视频监控系统在智能安防等众多领域有着广泛的应用空间,是近年来研究的热点之一。行人的分割在视频监控系统中极其重要,其分割的有效性直接影响目标识别、行为理解等。本文提出一种自动的行人分割算法,使用基于HOG特征的行人检测算法对目标进行定位,获得粗略的前景和背景信息,把获得的预分割信息作为GrabCut算法的先验知识,无需交互式操作,自动地对行人进行精确分割。实验证明该算法不仅有效,而且能满足应用需求。     

基于SIFT的区域复制窜改检测算法*

提出了一种区域复制窜改检测算法,用于检测同幅图像中经几何变换的区域复制窜改问题.先利用SIFT算法提取出图像中SIFT关键点后,再用欧式距离找出所有匹配的关键点,最后根据同一幅自然图像不存在互相匹配的特征点这一特性,判定图像是否被窜改以及定位出被窜改的区域.实验结果表明,算法不仅可以检测出伪造图像中经平移变换的窜改区域,还可以检测出经旋转、缩放以及两者组合的几何变换.与其他的区域复制窜改算法相比,算法对伪造图像的检测有了较大的改进.     

基于有向复杂网络模型的形状描述与识别

针对传统复杂网络方法对形状的非刚性变形较为敏感等问题,在形状内部距离的基础上利用有向复杂网络进行形状分析.首先提取形状边界点作为复杂网络的节点,以形状边界点之间的内部距离作为复杂网络中节点之间的边权值构建初始网络;然后对初始复杂网络进行k近邻演化,得到不同演化时刻的有向子网络;最后提取各有向子网络的特征来实现复杂网络的特征描述,进而实现形状的特征表示.实验结果表明,该方法对常见的形状变形具有更强的鲁棒性;与传统的无向网络模型相比,具有更高的检索和分类精度.     

基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法

为了充分利用图像本身的结构信息并充分压缩图像数据,把得到的子空间中数据(反馈)的稀疏性作为约束项加入非负张量分解目标函数中,即采用基于反馈稀疏约束的非负张量分解算法对图像集合进行降维。最后,将该算法应用于手写数字图像库中,实验结果表明所提出的方法能有效改善图像分类的准确性     

基于四阶非线性扩散方程的新型图像去噪方法

提出了一种基于新型扩散系数函数的图像去噪方法,这种扩散系数函数是利用图像特征的一些特殊性质构造出来的。该函数较常用的P-M启发性扩散系数函数,在图像去噪的过程中,不仅能更好地抑制、平滑噪声,较完整保留了图像的细节,使图像更平滑清晰,而且还大大降低了参数的选取难度以及参数对实验效果的影响程度。并通过基于该方法的四阶非线性扩散的图像去噪实验,结果表明了该方法的有效性。     

基于低秩表示的非负张量分解算法

为了提高图像分类准确率,提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展,低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度,由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性,所以低秩表示能有效的分析和处理矩阵数据,本文把低秩表示引入到张量模型中,即引入到非负张量分解算法中,进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明,本文所提算法与其他相关算法相比,分类结果较好。     

基于结构图的手绘草图检索

提出一种基于结构图的草图检索方法,在保持图像大致形状的基础上对图像的轮廓数据进行有效的降维处理,解决了轮廓的起点选择、旋转、平移以及缩放等不变性,形成了图像的标准化形状描述子,并生成相应的结构图,提取结构图的四种特征,分别进行形似性度量.实验表明文中方法能够用来有效地进行草图检索.     

基于ECC的无可信中心的（t，n）门限秘密共享方案

利用椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）,设计了一个无可信中心（SDC）的（t,n）门限秘密共享方案。系统的初始化、组成员的私钥、公钥的产生都不需要SDC的参与,利用各成员之间的秘密共享值,构造了秘密共享矩阵,结合Lagrange插值定理,实现了（t,n）门限秘密共享。分析表明,该方案具有较高的安全性和一定的实用价值。     

基于自适应哈夫曼编码的密文可逆信息隐藏算法

随着云存储和隐私保护的发展,密文域可逆信息隐藏作为一种可以在密文中嵌入秘密信息,保证嵌入后的信息可以无错误提取,并能无损恢复原始明文图像的技术,越来越受到人们的关注.本文提出了一种基于自适应哈夫曼编码的密文域可逆信息隐藏算法,对不同的图像采用不同的哈夫曼码字编码腾出空间来嵌入秘密信息.首先利用自然图像相邻像素间的相关性对原始明文图像进行像素值预测,从最高有效位到最低有效位,对原始像素值和预测像素值的相同比特位进行自适应的哈夫曼编码标记.然后,利用流密码对原始明文图像进行加密.最后在腾出的空间,通过位替换来自适应的嵌入秘密信息.由于哈夫曼编码和解码的可逆性,合法接收者可以对原始明文图像和秘密信息实现分离的无损恢复和提取.实验结果表明,与现有的几种方法相比,本文提出的方法具有更好的安全性和更高的嵌入率,在BOSSBase、BOWS-2和UCID三个数据集上的平均嵌入率比MPHC算法分别提高了0.09bpp、0.062 bpp和0.06bpp,在最佳情况下比MPHC算法能分别高出0.958 bpp、0.797 bpp和0.320 bpp,最差情况下的嵌入率比MPHC算法也分别高出了 0.01 bpp、0.039 bpp和0.061 bpp.