一种基于DCT域局部能量的多聚焦图像融合算法

为了在无线视觉传感器网络等资源受限的应用中实现图像信息融合,提出一种基于离散余弦变换域DCT(Discrete Cosine Transform)中局部能量的多聚焦图像融合算法。该算法没有采用当前常用的基于对比度和方差的融合准则,而是通过计算图像在DCT域的局部能量,选择局部能量较大的分块实现融合。实验结果表明,该算法能获得良好的主观视觉融合效果,且在互信息、峰值信噪比和空间频率等客观指标上优于常用的基于小波变换的融合算法,计算量与基于DCT域方差的融合算法相比降低约41%~49%,该算法适用于诸如无线视觉传感器网络等资源受限或实时性要求高的应用场合。     

基于PCA-SIFT特征与贝叶斯决策的图像分类算法

针对现有的基于SIFT特征的图像分类算法具有较大的储存空间需求及对图像背景较为敏感的问题,提出一种基于PCA-SIFT特征和贝叶斯决策的图像分类算法。该算法首先应用主成分分析将SIFT特征从128维降为36维,在训练过程中,对训练样本图像的PCA-SIFT进行区域匹配。基于匹配率选择目标图像中的稳定PCA-SIFT以提高算法对背景图像干扰的鲁棒性,然后应用最大似然估计估计概率分布参数,最后,应用贝叶斯决策理论实现图像分类。仿真实验表明,该算法与现有的SIFT图像分类算法相比分类精度高,而且具有最小的储存空间需求与较高的计算效率。     

基于通信编码序列与多混沌图像加密算法

结合量子混沌映射的良好特点,首次提出一种全新的基于通信编码序列与多混沌映射的图像加密算法。该算法运用量子Logistic和Logistic两种不同的混沌映射,结合通信领域常用的无线编码技术,灵活地运用模板图像对原始图像像素进行编码加密。实验表明,该算法既可以很好地拓展密钥空间,又可以成功地抵御统计分析等各种攻击操作,具有很强的前瞻性和创新性。     

一种基于高阶特征表示的图像分类方法

传统高阶特征构建方法需对局部特征进行两两匹配,随着阶数的增加,从而导致组合爆炸问题。为此,提出一种高阶特征组合表示方法。将图像划分为多个网格,每个网格内的尺度不变特征转换组合成高阶特征组合。同一个网格内tf-idf值最大的特征作为主特征,其余特征作为子特征,将主特征与子特征之间的夹角作为特征空间信息。通过高阶特征组合的视觉距离和几何距离匹配高阶特征,并结合支持向量机进行图像分类实验,结果表明,该方法分类准确率提高了约4%,可有效避免组合爆炸问题。     

基于GPU加速和矩阵优化的医学图像重建

计算机断层扫描CT(Computed Tomography)等医学影像设备产生的投影数据巨大,因此由投影数据重建原始图像是一个需要大量计算的耗时过程。为了提高CT图像重建速度,在主流的个人计算机平台上,将基于GPU(Graphic Processing Unit)并行计算的CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术应用于Cimmino同步迭代重建算法,并针对GPU并行架构的特点,使用CSR-ELL联合存储格式对数据的存储进行了优化以进一步提高并行效率。实验结果显示,该GPU并行Cimmino重建方法能够减少72%的图像重建时间,在保证成像质量的前提下提高了重建速度。     

基于图割的快速图像贴图技术

图像贴图是为了对一个图像集合进行快速浏览和生成数字蒙太奇的一种技术手段,提出了一种度量图像之间相似性的方式来衡量图像之间的相似度,并除去图像中相似度较高的图像以达到去除冗余信息的效果;采用图割(graph cuts)优化技术寻找相邻图像之间颜色和梯度上最平滑的最佳绗缝,并利用图像融合技术消除直接在绗缝处拼接所出现的不自然现象。与原有技术相比,该贴图系统具有平滑效果好和速度快的优点。     

基于小波分解的带钢缺陷检测

带钢缺陷是带钢质量检验的重要组成部分,通过相关的理论分析,本文提出了一种基于小波分解的带钢缺陷检测方法。首先对带钢图像进行小波分解;然后,选择子图进行融合,从而有效地抑制了背景纹理信息;在此基础上,对带钢的融合图像进行图像分割和形态学滤波,实现对带钢缺陷的位置和面积的准确检测。实验结果表明,该检测方法是有效的。     

WIFI镜头机无线图像采集系统

针对有线摄像头移动性差、不够灵活等缺陷,提出将摄像头模块、WIFI模组和stm32芯片组合到一起形成一个WIFI无线镜头机.对摄像头模块和WIFI模组的原理和实物进行了研究,通过WIFI无线数据传输技术、LWIP协议及Socket网络编程将图像数据信息无线发送到显示设备处理器中.最终实现将带有网卡的显示设备连接到WIFI无线镜头机内部的WIFI热点,通过连接服务器、开启相机、保存图片等一系列的操作,方便快捷的完成无线图像传输、显示和存储的工作.     

基于Seam Carving的图像放大算法研究与改进

针对Seam Carving图像放大算法中,能量值前k小的像素带可能出现共用点的情况,提出了一种改进的图像放大自适应算法,通过判断图像中出现共用点的像素带的情况及计算其共用率的值,经过一定的策略确定待新增的像素带位置,该算法使得图像中视觉关注非重要信息区域像素带的增加能得到较均匀的分布;实现了人工干预选择视觉关注重要区域的方法,避免了自适应算法本身因误判视觉关注重要区域而带来关注对象发生变形扭曲的情况.实验证明,改进的算法能得到更好的放大效果.     

基于BP神经网络的多样本手写体字符识别

手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。