高光谱海岸带区域分割的活动轮廓模型

近年来,高光谱遥感图像的分割作为地物识别和异常目标探测等应用的基础工作而受到重视,而高光谱遥感图像的海量数据和复杂结构使其分割技术成为一项挑战性的工作.在对海岸带高光谱遥感图像的光谱特性进行分析的基础上,提出一种基于光谱特性的海岸带水、陆区域分割的偏微分方程活动轮廓模型:首先以高光谱海岸带图像的海域像元光谱信息为参照点,构建海岸带高光谱图像的能量偏差矩阵;在此基础上建立适应该能量偏差矩阵的水、陆区域分割的活动轮廓模型.模型通过引入基于梯度的边缘引导函数,提升了对水、陆区域边缘的捕捉能力和抗噪声干扰能力.实验结果表明,与传统活动轮廓模型相比,本文模型不仅能够保证水、陆区域分割的精度,而且具有更快的计算速度.     

基于HMM的车辆行驶状态实时判别方法研究

对交通视频车辆轨迹时序特征下的车辆行驶状态进行研究,提出了一种基于隐马尔科夫模型（Hidden Markov model,HMM）的车辆行驶状态实时判别方法.首先对轨迹序列进行了基于轨迹长度的去不完整轨迹序列、对车辆轨迹点序列的线 性平滑滤波和最小二乘线性拟合的预处理操作,保证了所获得轨迹序列的有效性;其次,提出一种基于车辆运行轨迹点序列方向角的车辆轨迹特征值表示方法和基于方向角区间划分的HMM观察值序列生成方法,该方法以方向角的区间变化来区分不同轨迹模式的特征;最后,采用多观察值序列下的Baum-Welch 算法训练得到相关交通场景轨迹模式类的最优HMM 参数,并通过实时获取车辆行驶轨迹段与相应模型的匹配,实现对车辆行驶状态的实时判别. 仿真实验验证了本文方法的有效性和稳定性.     

基于多频带2D-PCA的虹膜识别算法

近年来,二维主分量分析(2D-PCA)和离散小波变换作为图像分析的两种有效方法,受到人们的广泛关注。结合以上两种方法,提出了一种多频带2D-PCA虹膜识别快速算法。该算法首先对虹膜图像做预处理,然后将预处理后的图像做2维离散小波变换,取小波系数的两个中频子带作为2D-PCA的输入空间;在训练阶段,求得训练样本输入空间的特征空间并由此得到训练样本的特征向量,形成样本特征库;在识别阶段,计算得到未知样本特征向量;同时为了提高特征向量对图像旋转的鲁棒性,在该阶段进行了基于不同起始角度的归一化处理。最后采用Hamming距离,对未知样本的特征向量在特征库中进行多模板匹配,通过K临法则和阈值法得到识别结果。实验结果验证了所提算法的有效性。     

最小二乘拟合与形态学膨胀的图像数率可分级编码算法

本文提出一种基于最小二乘的线性拟合和形态学膨胀操作的小波域图像数率可分级编码算法,该算法利用图像小波变换子带中的零树结构系数间的对应关系,利用最小二乘线性拟合方法通过对父亲系数和间接后代系数的线性拟合确定直接后代的重要系数。同时通过对重要系数进行数学形态学的膨胀操作,形成重要系数的聚簇,从而降低重要系数位置的同步信息。来提高图像的编码效率。实验结果表明,在低码率下,解码后的图像较EZW和MRWD具有更好的峰值信噪比。     

一种新的自适应特征谱

图像特征谱给予图像原始特征以富有表达力的、统一的、可操作的形式化描述。本文针对单一图像特征谱在应用时对图像信息表达的片面性和干扰性问题,提出了一种自适应特征谱,该特征谱利用纹理谱对纹理特征的描述将图像区域划分为光滑区和纹理区,对于光滑区域将选择颜色谱作为区域特征,而对于纹理区将选择纹理谱作为特征值,因此它可以对具有不同视觉特点的图像给予灵活的特征描述。为了检验该特征谱的有效性,我们将它应用于基于内容的图像检索中,实验结果表明,利用所提出的自适应特征谱具有很好的检索效果和较小的时间复杂度。     

GC^1约束的三角Bézier曲面降阶逼近研究

研究给定的n次三角Bézier曲面在L2范数下的一次降多阶的逼近问题,给出了在无约束条件下的三角Bézier曲面降阶求解的详细过程,将降阶问题转化为非线性最优化问题求解,并将降阶过程与曲面的几何连续拼接结合在一起,给出了降阶同时满足GC^1拼接的实现过程。实验结果表明,该方法简单实用,降阶逼近效果好。     

提升方案小波和DCT下的图像盲水印算法

在研究HVS对图像掩蔽特性的基础上,提出一种基于提升方案小波和DCT的彩色图像盲水印算法．首先将宿主图像亮度分量进行基于提升方案的小波分解,然后对其较低频子带进行基于分块的DCT分解,最后将二值图像的水印信息嵌人到各分块DCT域的中频系数中．文中算法结合HVS的掩蔽特性,使得水印信息的嵌人能量具有自适应的特性,从而保证了所嵌人的水印在不可见性的前提下,对常见的一些图像处理操作具有很强的鲁棒性．实验结果验证了文中算法的有效性．     

曲线拟合确定阈值的非抽取小波贝叶斯图像去噪方法*

非抽取小波变换(UDWT)不仅具有时间和频率的局域特性,还具有良好的平移不变性,能有效抑制传统小波去噪方法产生的伪Gibbs现象.文中通过统计分析图像的UDWT系数,得到UDWT系数具有较强的非高斯统计特性的结论.在此基础上,应用广义高斯分布模型对系数进行建模,提出基于图像标准差的曲线拟合方法以提高图像噪声标准差估计值的精度,并以此确定去噪阈值.文中方法依据UDWT的平移不变特性有效抑制传统小波去噪方法出现的伪Gibbs现象,通过提高去噪阈值的精度以提高图像的去噪效果.大量仿真实验验证文中方法的有效性.     

视频细粒度可分级编码研究进展

Internet的迅速发展使越来越多的应用使用流媒体技术。作为流媒体的核心技术之一,视频的可分级编码技术已经成为一个重要的研究领域。本文首先对MPEG-4修订版中FGS的编码机制、可扩展特性和所存在的问题进行了讨论,然后对细粒度可分级视频编码的研究进展进行了分析,最后对视频细粒度可分级编码的未来发展趋势进行了展望。     

抗几何攻击的量化鲁棒视频水印技术研究

能有效抵抗信号处理又能抵抗几何攻击是当今数字水印研究的热点和难点之一,提出一种能够抵抗信号处理、旋转、缩放和平移的鲁棒视频水印.嵌入方案中,提出几何不变量--基于圆区域内的统计特征不变性;再依据离散余弦变换域(DCT)系数特性,自适应地在DCT域量化嵌入有意义的水印.提取方案中,利用同步信息定位,若发生几何形变则先矫正形变,然后在DCT域中盲提取水印.结果表明,该方案具有较好的透明性,同时具有较强的抗几何形变能力,对MPEG压缩和去帧等攻击具有很强的鲁棒性.