基于混沌系统的伪随机序列生成方法

给出了一种循环迭代结构的伪随机序列生成方法。选择函数根据LFSR的计算结果进行取值,确定当前迭代计算使用的混沌系统,通过迭代计算产生相应的混沌序列,然后将生成的混沌序列进行相应的数制转换,将得到的二进制值序列作为产生的伪随机序列输出,同时将其作为反馈值与LFSR的反馈值进行相应的运算,运算结果作为LFSR的最终反馈值,实现对LFSR生成序列的随机扰动。通过实验对生成的伪随机序列进行了分析,结果表明,产生的序列具有良好的随机性和安全性。     

基于直方图和区域信息的图像去噪滤波器

提出了一种去除图像中椒盐噪声的新型滤波器．该滤波器给出了一种有效的估计原图像直方图的方法，利用该直方图所携带的原图像的信息进行滤波；并根据椒盐噪声的特点，对滤波窗口中的像素进行排除最大和最小的操作，滤除椒盐噪声点；同时该滤波器还根据图像区域特性差异采用了不同的滤波方法．实验表明该方法滤波效果优于传统的滤波器和其他模糊滤波器，特别是当噪声概率超过0．3时，这种优势尤为明显．     

融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法

为了提高最大类间方差阈值分割法(Otsu)对于图像噪声的鲁棒性,提出融合非局部空间灰度信息的三维Otsu法。该方法利用图像像素的灰度信息、邻域中值灰度信息和非局部空间灰度信息进行直方图统计,构建新颖的三维直方图,采用最大类间方差作为阈值选取准则。实验结果表明新方法对于噪声的鲁棒性要优于原始三维Otsu法,能够获得更加令人满意的分割结果。     

一种改进的Canny边缘检测算法

针对带噪声图像,提出了一种改进的Canny算子边缘检测算法。该算法用离散小波变换（DWT）分解和加权重构对图像进行平滑滤波,用Otsu阈值法（最大类间方差法）求出最佳的滞后闽值,在3×3邻域求得梯度法。实验证明,该算法在较好地抑制噪声的同时保留了更多边缘,检测出的图像边缘更加准确和丰富。     

基于信息能量的圆形直方图断点选择及阈值化和彩色图像分割方法

运用彩色图像色调、饱和度、强度（HSI）模型的H分量进行彩色图像阈值分割是一个新的彩色图像阈值化方式。考虑到H分量是一个圆形直方图，将圆形直方图断开为线性直方图，然后采用线性直方图阈值分割法进行阈值选取是一种有效途径。在信息论中，信息能量是Shannon熵的对偶，首先引入线性概率分布的累积分布信息能量概念，基于此来确定圆形直方图的断点；然后给出线性直方图上的信息能量阈值法，并基于此实现H分量圆形直方图的阈值选取。相比于基于对数运算的Shannon熵阈值选取准则，基于平方运算的信息能量阈值选取准则具有表述简单、运算速度快的优点。     

基于累积剩余信息能量的图像阈值分割法

Shannon定义的信息熵是一种度量信息不确定性的方式，Onicescu定义的信息能量是一种度量信息确定性的方式，信息能量与Shannon熵呈现一种对偶关系。累积剩余熵是使用累积分布函数替换Shannon熵的概率分布函数来度量信息不确定性的方式，基于此，提出一种新的度量信息确定性的方式——累积剩余信息能量，并将累积剩余信息能量应用于图像的阈值分割。为了克服累积剩余信息能量自身存在的计算复杂、效率低的缺点，使用递归算法提升图像阈值分割的运行速度。与经典的最大熵阈值法等相关阈值分割法的对比实验结果表明，所提方法对于自然图像与细胞血涂片图像分割均具有一定的优越性。