基于内容的图像检索方法的探讨

该文在对图像特征分析及相似检索方法研究分析的基础上,提出了一种基于色调局部累加直方图与纹理特征结合的相似性匹配度量算法。该算法不但缩短了查询时间,而且通过实验证明,该算法有较高的检索率。     

一种基于DCT的水印算法及其实现

该文提出了一种基于DCT变换域的数字水印算法,主要思想是利用密钥分散将原始二值水印图像经Arnold置乱加密后嵌入到原始图像中,并通过Matlab实现了该算法。实验结果表明,该算法具有良好的不可感知性和鲁棒性,能有效抵抗裁剪、噪声等攻击。     

基于小波变换的图像配准

图像配准是信息融合处理中的重要环节。本文分析了图像配准的数学模型,并对小波变换进行了研究。基于小波理论,提出了一种高精度的图像配准方法。该方法利用小波变换将图像分成若干层次,按照互信息最大的原则对小波分解各层的近似分量求取其配准参数,最后通过迭代实现图像配准。实验结果表明,该方法配准精度高、可靠性好,较之传统的方法有明显的优越性。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阂值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

直方图规定化在图像增强中的应用及实现

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像的整体或局部特征。直方图规定化是图像增强领域的一个重要方面。该文研究并探讨了直方图规定化的基本原理,给出了相关推导公式和算法;并且,以一个灰度图像为例,用Matlab语言工具实现了直方图规定化增强处理,给出并分析了实验结果。实验结果表明,直方图规定化能有选择地对某灰度范围进行局部的对比度增强,从而得到期望的增强图像。     

基于HVS分类及邻域搜索的快速分形图像编码

针对基本分形图像编码算法时间过长的问题,提出了一种基于HVS分类及邻域搜索的快速算法。根据HVS特性将子块分为平滑类子块和非平滑类子块,对于平滑类子块直接存储其均值,以减少需要搜索匹配父块的子块数;对于非平滑类子块,从离其最近的父块开始搜索,在搜索父块时,剔除与当前子块的近似度不满足要求的父块,并引入误差阈值和搜索父块的最大次数来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法大大提高了编码速度。     

基于DCT变换并与HVS相结合的彩色图像数字水印方法

该文提出了一种基于DCT的彩色图像水印方法,并结合HVS（Human Visual System,人类视觉系统）提出了一种适合于彩色图像的数字水印嵌入及提取算法。根据人眼视觉系统可知,人眼对蓝色分量具有不敏感特性．故将水印信息嵌入蓝色分量中,以保证水印的不可见性。该文是将一个随机序列作为水印信号嵌入在图像蓝色分量DCT变换中重要分量的幅度成分中（幅值较大的n个系数作为重要分量）,由于视觉上重要的分量是图像信号的主要成分,图像信号大部分能量都集中在这些分量上．在图像有一定失真的情况下,仍能保留主要成身,故将水印嵌入在蓝色分量的这些重要分量上,可以获得较好的鲁棒性。并定义了一个相似函数来检验水印提取是否成功,实验结果表明,该算法具有不可见性,对通常的图像处理,如高斯滤波、压缩,以及旋转和剪裁等几何处理都具有一定的鲁棒性。     

基于复合混沌动力系统的图像加密算法设计

本文通过对部分数字化混沌图像加密算法的分析研究,设计了一个基于复合离散混沌动力系统的对称图像加密算法。该对称图像加密算法充分利用混沌变化的特性,以Logistic映射和Chebyshev映射生成的混沌序列为初始序列,结合对图像的切割、拉伸、折叠变换,充分打乱图像像素间的相关性,使得针对这两个混沌映射的现有分析方法不再有效,并且可以实现较高的加密速度。实验结果证明了算法的有效性和计算速度。     

一种基于颜色自动相关图与小波变换的图像检索算法研究

随着图像数据量的不断丰富和人们需求的不断提高,基于内容的图像检索技术成为一个重要的研究课题。本文研究了基于颜色相关图与小波变换的图像检索算法,利用颜色相关图与小波变换,把图像分块分别提取图像的颜色特征与纹理特征,实现了图像的检索。实验结果说明了算法的有效性。     

基于聚类分析和关联规则的降雨分析与实现

随着数字图像处理技术的发展,多角度、深层次挖掘卫星云图数据信息己成为一种必然发展趋势。根据卫星云图的特点应用了多种图像特征提取算法,包括图像的一、二阶距,分形维数特征和灰度梯度共生矩阵等算法。给出了K—means的改进算法,算法的出发点是确保发现聚类中心的同时使同一类内的相似度大,而不同类之间的相似度小。文中又引入了“事务模式”这一全新概念,基于它对Apriori算法改进后,算法用于云图和雨量数据间的关联规则挖掘,不仅获得了较好的实验结果,也满足了效率需求。