基于奇偶量化的彩色图像盲水印算法

提出一种基于奇偶量化的彩色图像小波域的数字水印算法。首先对水印图像进行置乱处理,然后对图像进行翻转,最后利用混沌系统产生的混沌序列对水印进行加密。水印嵌入时,采用小波变换并利用奇偶量化规则将加密后的水印嵌入到载体图像蓝色分量最深层的四个子带中。水印提取时,不需要原始图像的参与,实现了盲提取。仿真实验和性能分析表明,该算法有很好的不可见性和鲁棒性,可以有效地抵抗JPEG压缩、噪声、剪切等攻击。     

基于过程控制的网络图片防盗保护方法

基于网络图片传播与浏览过程,采用URL监控和Flash实现了一种网络图片防盗保护方法,包括动态读取、访问超时、本地缓存、地址加密、看图干扰等图片防盗保护对策,可有效防范URL源下载、文件缓存和截屏抓图等侵权行为.     

基于改进傅里叶描绘子的CBIR系统

在现有的基于傅里叶描绘子的CBIR系统中,为了提高检索速度,一般需要舍去物体轮廓经傅里叶变换后的大部分高频分量.当物体轮廓在细节部分具有较高能量时,此方法不具备有效性.为尽可能保证检索准确率并兼顾检索速度,在原有傅里叶描绘子上进行扩展,避免直接舍去高频分量,引入Fisher判别分析法将描绘子映射到子空间进行降维,并保证...     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

基于ARM-WINCE系统的EVC图像处理界面开发

基于ARM-WINCE的嵌入式图像分析与处理系统与基于PC计算机的图像处理系统相比,具有速度更快、体积更小、应用灵活及成本更低等特点。介绍基于ARM-WINCE平台,在EVC(Embedded Visual C++)环境下开发静态图像处理用户界面,进行图像分析和算法实现。实验结果表明用EVC开发的图像用户界面应用于嵌入式图像处理系统效果良好。     

Q-shift二元树复小波在图像融合中的应用

复小波滤波器的构造较为复杂,采用Q-shift方法构造的二元树能有效地逼近复小波的实部和虚部特征,且具有近似的平移不变性;将二元树复小波变换用于不同传感器图像的融合,对来自不同传感器图像进行Dual-Tree CWT分解,得到2个低频子图和6个高频子图,将低频部分进行加权平均,高频部分采用最大值选取法进行融合。对融合结果的性能采用熵、均方根误差、平均梯度和相关系数进行评估,并与其它融合算法进行比较,结果表明:本融合方法优于同等环境下的其它方法。     

基于模糊数模型的医学超声图像分割方法

针对基于模糊推理的医学超声图像分割方法存在算法复杂度高及灵活性较差等问题,提出了一种基于模糊数模型的医学超声图像分割方法。用局部直方图间相似性匹配和自适应平滑方法对输入图像进行预处理得到相似图像和平滑图像,通过一种基于模糊数模型的模糊控制方法处理生成的相似图像和平滑图像,实现医学超声图像的分割。实验结果表明,该方法简化了处理过程,降低了算法复杂度,对医学超声图像能够进行有效分割。     

水稻指纹图谱的计算机检索方法

为了解决人工鉴别水稻指纹图谱效率低下的问题,提出一种计算机辅助鉴别方法。提取用SSR分子标记技术构建的水稻DNA图谱条带轮廓,计算各条带区域的质心,将条带质心转换形成特征向量,并利用支持向量机构造出品种分类器,从而实现对未知样品的自动分类。该方法利用支持向量机较强的泛化能力,解决特征提取后不同品种样本之间细微差别所带来的识别困难。实验结果表明,该方法识别率总体上比欧几里得距离分类要高,可以辅助提高水稻品种鉴别效率。     

基于序列分析的僵尸网络检测模型

现有的IRC botnet检测技术不适合控制命令交互不频繁的botnet检测。为了实现小规模隐秘僵尸网络的检测,提出了一种基于序列分析的僵尸网络检测模型,对现有的被动检测技术进行补充。讨论了几种探测技术和检测算法,根据客户端响应类型选择检测算法,分析了平均检测轮数,只须观察少量的命令控制交互,能够对单个或多个IRC僵尸主机进行检测。实验结果表明,在保证误报率和漏报率的前提下该方法能在预定检测轮数内完成判定。     

基于分块思想的最小化总变差去噪新算法

现有的图像分块方法在处理前将源噪声图像分割成不同的小块,分别独立进行去噪,最后将所有小块拼接。该方法所得图像的去噪效果有一定程度的提高,但在相邻分块结合处存在不连续。对去噪方法的现状进行了分析,并结合最小化总变差及分块思想,提出新的去噪方法:在每小块处理过程中,分块值参与判断终止,整幅图像值计算去噪图像;对各块所得去噪图像取均值,得到最终的结果;对新算法进行优化,提高了算法运行效率。分析实验结果表明,该方法在计算效率和信噪比上均有显著提高。