基于鲁棒前景选择的显著性检测

显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的准确性,该文提出了利用鲁棒前景种子的流形排序进行显著性检测的算法。首先利用角点检测和边缘连接算法得到两个不同的凸包,用它们的交集初步确立目标区域的大致位置;然后利用凸包外边缘作为标准对凸包内的超像素进行相似度检测,将与大部分外边缘相似的超像素去除,得到更准确的目标样本作为前景种子;利用锚点图构建新的图结构表示数据节点之间的关系;接着通过基于前景和背景种子的流形排序算法对图像所有区域进行排序,并得到两种不同的显著性检测图;最后借助代价函数对显著性图进行优化,得到最终的显著性检测结果。经实验表明,与几种经典算法对比,该文方法可以进一步提高显著性算法的精确度和召回率。     

一类新的广义形态学混合滤波器

传统形态学滤波器滤波后的图像灰度值产生偏移, 滤波算子抑制噪声效果较差. 基于双路对偶形态学算子的混合滤波器解决了传统形态学滤波器存在的灰度值偏移问题, 但运算次数多, 处理速度较慢. 提出了广义混合交变序列滤波器, 该滤波器继承了一般混合交变序列滤波器的重要性质, 保持了对偶滤波器的强对称性, 且运算量减少了一半. 仿真实验表明, 该混合滤波器不仅去除了图像中的高斯噪声, 而且保留了图像细节, 最终滤波后的图像具有较高的峰值信噪比和较小的均方根误差. 在保证峰值信噪比的前提下, 广义形态学混合滤波器较一般形态学混合滤波器的处理速度提高了一倍多.     

基于提升格式小波变换的医学图像融合技术

图像融和是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像进行信息融合的过程,主要用于消除来自不同传感器图像中目标的位置差异。在分析常见算法的基础上,提出了一种新医学图像融合算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速融合。实验结果表明,新方法高效精确。     

基于灰色关联分析的图像保真度准则

针对图像保真度评价问题,利用灰色系统理论中的灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)的整体比较机制和小波变换的多尺度分辨率匹配于人类视觉系统(Human Visual System,HVS)的多信道模型性质,通过小波域系数之间的灰色关联度,给出了一种图像质量评价算法——小波系数灰关联法．实验表明：该算法可以从概貌质量和细节质量分别对图像进行评判,评价结果能够与人眼主观评价保持较好的一致性,优于传统的PSNR评价方法．     

一种基于颜色块直方图的图像检索方法

提出了一种基于颜色直方图与颜色块相结合的图像检索的新方法。定义了一种新的四维图像特征矢量,它是由颜色直方图,同一种颜色的颜色块个数,同一种颜色块之间的平均距离和同一种颜色块内的平均距离组成。颜色直方图用来获取图像颜色分布的全局信息,利用后三个特征值来获取图像颜色的空间分布信息。通过对图像数据库的检索表明该算法明显优于直方图法。     

一种改进的数字PWM发生器非线性误差预校正方法

本文针对数字D类功放中数字脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation,PWM）发生器本身含有的非线性,提出一种改进的数字PWM发生器非线性误差预校正方法。该方法利用∑-Δ调制器特性对原方法校正因子的计算公式进行改进,使其可在校正数字PWM发生器产生的非线性误差的同时,解决了原方法由于对∑-Δ调制器加入的校正因子能量往往过大导致积分器输出饱和甚至震荡从而造成系统性能下降的问题。在所提方法基础上设计了一个数字D类音频功放系统,实验结果表明使用该方法得到的校正因子能量远小于使用原有数字PWM发生器非线性误差预校正方法得到的校正因子能量,且基本消除了数字PWM发生器产生的非线性误差。     

一种基于多特征提取的实用车牌识别方法

针对车牌识别系统的实际应用, 利用车牌区域的边缘梯度特征、几何形状特征、颜色特征、灰度纹理特征定位车牌, 然后校正车牌图像的颜色及倾斜度; 基于灰度投影法, 对普通及武警车牌均提出了有效字符分割方案, 通过自适应判别去除因字符断裂粘连、特殊字符等造成的干扰; 通过基于多特征值提取的神经网络方法初识别车牌; 最后将人眼的视觉特性用于模板匹配法, 解决易混淆字符及污损车牌的问题。通过大量实验证明, 该方法对车牌颜色、拍摄角度、光照条件等限制较少, 适用范围广、识别率高, 有较强的实用性。     

基于小波不变矩的医学图像配准技术研究

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅图像或者多幅图像匹配的过程,是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术的重要基础,主要用于消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异.提出了一种新图像匹配算法,新算法以提升格式小波变换为基础,利用图像多级小波分解后近似分量的轮廓相似性进行图像的快速配准.实验结果表明,新方法高效精确.     

基于PSO-BF优化算法的关系数据库水印算法

借鉴群体智能优化算法,提出了一种基于粒子群优化的细菌觅食算法（PSO-BF）的关系数据库水印算法。运用混沌映射对水印序列加密生成水印信号,采用单向hash函数加密关系数据库中元组的次序,利用PSO-BF优化算法解决将水印信号的嵌入过程抽象为约束条件下的优化问题,阈值解码和择多表决法用于提取水印信号,并通过混沌映射解密为表征版权的水印序列。实验表明,该算法对元组删除、修改和添加等攻击具有较强的鲁棒性和良好的不可见性。