高分辨率图像抗打印扫描数字水印算法改进研究

目前,从扫描图像中提取出水印比较困难。本文结合数字水印的应用背景和研究现状,提供了一种能够抵抗打印和扫描的数字水印算法,先将高分辨率图像分块并进行下采样,以保证对图像的非几何形变影响较小,然后在相应的块中嵌入导频和水印图样。实验结果显示:本文提出的水印算法对高分辨率图像具有很好的鲁棒性。     

基于Contourlet变换阈值的图像降噪

本文研究利用Contourlet变换阈值方法去除图像中的高斯噪声,先对图像进行Contourlet变换,然后对变换后的系数根据特点进行了划分,一类变换系数通常被舍弃;另一类通常采取保留或修正的策略,最后给出了软阈值函数和硬阈值函数,并对它们的降噪效果进行了比较。实验结果表明,与小波阈值降噪相比,Contourlet变换阈值方法能更有效地去除图像中的噪声,获得了更高的峰值信噪比。     

数字图像处理系统设计与实现

数字图像处理技术出现了许多新的应用领域,最显著的是数字图像处理技术已经从工业领域、实验室走入了商业领域及办公室,甚至走入了人们的日常生活。本文简单分析了数字图像处理系统的设计与实现。     

基于改进的K-means聚类算法在图像分割中的研究

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤。传统的K-means聚类算法在进行图像分割处理时,由于其算法本身的一些缺陷,使得图像颜色像素在进行聚类时会出现比较高误分类率,为了降低这一比率本文将一种改进的K-means聚类方法应用于图像分割研究中,取得了明显的效果。     

图像拼接技术在案件现场全景重建领域的应用研究

本文将采集的几组现场图像进行拼接得到整个场景的柱面、球面全景图像,通过分析不同类型的全景图像在原图像的采集、图像的拼接、覆盖范围等方面在案件侦查过程中的优缺点,得出球面全景图原图像采集方法简单,需要的原始图像数量少,球面全景图覆盖范围广的优势更适合案件现场的全景重建,对案情分析阶段的案件现场三维模拟仿真,案发过程的动态反演提供很好的现实依据。     

一种适应光照多变的夜间前景提取方法

夜间前景提取是智能监控的必要处理过程,也是新时代下店铺防盗的高效手段。提出了一种在强弱光多变下具有检测鲁棒性的动态目标自动提取算法。在亮度通道上利用直方图均衡技术根据设置参数自适应灰度增幅,结合Canny边缘图像进行差分处理,最后给出前景提取算法。实验结果表明:在强弱光不同光照环境下,该方法可以很好的削弱不同光照对前景提取带来的多噪声、过度曝光等影响,提高前景对比度,相比其他方法,显示效果清晰完整,并满足实时性要求。     

可视化技术在遥感图像处理系统中的应用

可视化技术可以最大限度实现遥感影像的科学计算可视化、数据可视化与信息可视化,为使用者营造直观且可以交互的可视化环境,可大大提升遥感图像处理质量和显示水平,近年来得到了广泛的应用与发展。基于此,本文首先简单介绍了可视化技术,进而对传统遥感图像处理系统与可视化遥感图像处理系统作简单对比,最后从可视化遥感图像处理系统的框架、可视化遥感图像处理系统技术等方面对可视化技术在遥感图像处理系统中的技术应用要点进行分析。     

一种基于IHS和NSST的多光谱图像融合方法

文中针对丛林环境背景下的迷彩人员检测效果差的问题,提出一种基于多光谱图像融合的迷彩人员检测方法.以可见光图像和特征波段图像为数据源,首先将可见光图像变换到相关性最小的IHS颜色空间,提取出亮度分量I;然后对于特征波段图像和亮度分量I进行多级NSST分解变换图像融合,其中特征波段之间采用局部能量取大值融合规则低频分量融合,与亮度分量之间采用自适应模糊逻辑原则进行低频分量融合.高频分量均使用模值取大的融合规则.最后进行NSST逆变换和IHS逆变换得到融合结果.经实验表明,与其他经典和主流多尺度变换图像融合算法相比,该方法具备较好的图像质量评价指标,并且在迷彩人员检测实验中,与可见光图像结果相比,具有较好的检测结果.     

多视无人机影像环形拼接算法

由于多视无人机影像拼接时误差的传播和累计经常导致拼接图扭曲偏斜或者拼接的失败.针对这个问题提出了构建拼接环并以多级拼接作为辅助的拼接策略.首先将待拼接图像分为多组,每组中以环形方式进行拼接,然后利用SIFT进行匹配,RANSAC实现误匹配的去除,而后计算透视变换关系,最后通过平差方程将误差削弱.通过实拍无人机影像进行的拼接实验表明该方式可以有效减少累计误差的影响,提高拼接精度.该方法的提出可以作为影像拼接消除累计误差的有效方式之一.     

一种改进的模糊聚类图像分割算法

为了提高强噪声污染图像分割的鲁棒性,给出一种改进的非局部模糊聚类图像分割算法。改进算法将模糊因子的局部邻域值替换为非局部均值滤波图像的像素值,并加入局部空间信息,产生新的目标函数。借助拉格朗日乘子法,从最小化目标函数得出隶属度和聚类中心的迭代公式,进而完成图像分割。对合成图像、医学图像和自然图像添加高斯噪声、莱斯噪声和椒盐噪声,用于分割测试,结果显示,改进算法对强噪声图像具有更高的正确分割率和较小的模糊性。