Contourlet变换在图像检索中的应用

利用 Contourlet 变换良好的稀疏特性及其能准确地捕获图像中边缘信息的特性,分析了纹理图像Contourlet系数的统计特征,提出了一种滤波算法。该算法根据纹理图像Contourlet系数分布的特点,采用高斯模型对其进行精确拟合提取纹理特征,针对各子带数据的离散程度进行加权处理,为分类能力强的特征量赋予较大的权值,并加入在低频子带上提取的灰度—平滑共生矩阵统计量,来形成最终的特征向量,以两幅图像不同特征向量间的加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索。仿真实验结果表明,该方法在检索效果上有一定的优越性。     

音频DFT域量化水印性能研究

为研究基于量化音频DFT域的水印算法性能,分析了该算法的原理,给出了一种简便的嵌入和提取公式,重点分析了算法的透明性、鲁棒性等性能,指出了算法的缺陷。首先,利用均方误差定义得出了嵌入失真公式,认为透明性与量化步长的平方成正比,而且当载体系数较小时容易引起听觉失真;其次,依据信息提取原则推导了加性高斯白噪声和幅度规整攻击下的误比特率,认为算法抗噪性能只与量化步长有关,而算法抵抗幅度规整攻击的性能很差;最后,通过仿真实验验证了以上公式的正确性。     

一种混合噪声图像去噪方法

首先分析了含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像必须采用不同去噪方法的原因;然后分别给出了小波变换后的低频子带图像与高频子带图像的去噪方法：用改进的邻域平均法对低频子带图像进行去噪处理。对高频子带图像采用中值滤波、阀值处理、小波系数增强方法去除脉冲噪声;最后对经过处理后的各子带图像进行小波逆变换得到恢复图像;实验结果证明了理论分析的正确性。     

Pseudo-Stokes Vector Correlation From Complex Signal Representation of a Speckle Pattern and Its Applications to Micro-Displacement Measurement

Abstract:  As an improvement of the intensity correlation used widely in conventional electronic speckle photography, we propose a new technique for displacement measurement based on correlating Stokes-like parameters derivatives for transformed speckle patterns. The method is based on a Riesz transform of the intensity speckle pattern, which converts the original real-valued signal into a complex signal. In closest analogy to the polarisation of a vector wave, the Stokes-like vector constructed from the spatial derivative of the generated complex signal has been applied for correlation. Experimental results are presented that demonstrate the validity and advantage of the proposed pseudo-Stokes vector correlation technique over conventional intensity correlation technique.     

一种山区图像边缘信息的分水岭变换提取方法

为了能够抑制引起过分割的根本原因-噪声和细密纹理,提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法,该算法着重于解决传统分水岭的过分割问题;该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理,以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响;然后利用基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底,使修正后的梯度图像只对应包含区域极大值的标记图像,改进后的方法能准确地提取出所需要的关键边缘信息.     

一种最大模糊熵多尺度彩色图像增强方法

在HSI颜色空间提出了一种基于视觉特性和最大模糊熵的多尺度彩色图像增强算法。对亮度分量I进行小波多尺度分解,对于不同分解尺度的高频小波子带,采用不同的非线性函数进行处理,以实现图像细节的增强,同时最大限度地抑制噪声。对包含亮度信息的低频小波子带,首先进行基于最大模糊熵的模糊化处理,其中模糊化隶属度函数采用遗传算法进行优化;然后,对经过模糊化的低频小波子带,采用基于人眼视觉特性的线性矫正函数（LRF）进行处理,以实现对图像亮度更好的动态调节。对饱和度分量S,采用指数拉伸方法进行增强处理,色调H保持不变。实验证明,增强后的彩色图像更加清晰,色彩更加鲜艳而不失真。     

基于综合性能最优的小波域图像融合新方法

以提高融合图像的综合性能为目标,提出了一种基于综合性能最优的小波域图像融合方法。首先根据融合目的和专家经验,选择融合图像的多个客观评价标准,并由之构建综合性能指标。然后,对待融合图像分别进行多尺度小波分解,引入遗传算法创建初始种群作为小波域的图像融合参数,求解融合图像及其综合性能值;利用综合性能评价指标最优作为遗传算法的适应度函数,经过选择、交叉、变异等种群进化操作,快速逼近并定位最优性能参数,最后得到综合性能最优的融合图像,即该参数对应的融合图像。实验结果显示,所提融合方法的综合融合效果优于常见的小波变换、金字塔分解等多种融合方法。     

快速随机Hough变换多圆检测算法

随机Hough变换是检测圆的一种有效方法,但在处理多圆复杂图像时随机采样带来的大量无效累积会导致计算量过大。文中提出一种基于随机Hough变换的快速多圆检测算法,除去三类噪声点,通过随机采样到的一点按照一定规则搜索另外两点来确定候选圆,用原始图像对候选圆进行证据积累以判断是否为真圆。理论分析和实验结果表明：该算法较其他算法能更快地检测出图像中的多个圆,具有较好的应用价值。     

多尺度框架误差分散逆半调方法研究

摘 要：通过分析现有基于滤波的误差分散逆半调方法,提出了一种多尺度逆半调框架。基于该框架,引入平稳小波变换,提出了一种新的逆半调算法。首先,对半调图进行3尺度离散平稳小波变换,通过分析各尺度图像的频谱特性,构造了HIST滤波器,并结合尺度间小波系数的相关性,采用不同策略分别抑制各尺度图像中的噪声,最后利用小波反变换得到逆半调图像。实验验证了多尺度逆半调框架的正确性,并且该算法所得逆半调图像具有良好的视觉效果,能保持图像边缘,峰值信噪比也有所提高。     

渐进还是激进——经济转轨道路的思索

计划经济向市场经济的转型是过去十年间最主要的经济事件。在这次巨变中,中国选择了一条与中东欧国家和前苏联截然不同的道路,"摸着石头过河"的渐进式改革。不同的改革方式导致了不同的改革结果。中国经历了20年的迅速增长,而俄罗斯和其他独联体国家却经历了将近10年的下降。中国和中东欧国家经济转型的实践对传统经济理论提出了挑战,也把世界各国经济学家的研究焦点从标准的价格与货币理论转向合同及其社会制度环境。