基于区域一致性和NSCT的SAR图像分割

提出反映合成孔径雷达（sAR）图像区域一致性的G值图,在此基础上运用区域生长方法对图像进行粗分割。在对粗分图像进行区域合并的过程中,对于含有丰富方向和纹理信息的SAR图像,使用非下采样Contourlet变换（NSCT）进行区域特征提取,并采用一种新方法进行区域合并。仿真结果证明了SAR图像分割算法的有效性。     

基于差值扩展和纠错编码的可逆图像认证

针对一些敏感数字图像在认证水印嵌入过程中不能引入失真的问题,提出一种能够定位图像篡改块的可逆图像认证方案,利用纠错编码使认证数据能抵抗可能受到的篡改攻击,并用差值扩展的方式将编码后的认证数据嵌入到图像中。仿真实验结果表明,若认证通过,则图像可完全恢复到原始状态,否则,图像中篡改的块可被定位,并完全恢复其他未篡改的区域。     

基于SVM-2DPCA的X光胸片异常筛查

基于统计学习理论的支持向量机分类算法,提出一种X光胸片异常筛查系统,能够自动判别胸片的正常和异常。为了提高SVM算法的效率,利用小波变换等预处理手段去除对判读无用的图像冗余信息,采用二维主成分分析进一步降低图像特征维数。实验结果表明,SVM用于医学X光片异常筛查可行且有效、识别率高。     

基于OSP的端元个数估计方法

针对在缺乏先验知识的情况下难以确定高光谱影像端元个数的问题,提出一种新的虚拟维数估计方法,其结果可作为端元个数的估计。该方法采用正交子空间投影(OSP)原理,逐个提取并剥离端元信号,通过比较残余值与阈值,实现虚拟维数的估计。对模拟高光谱数据和PHI高光谱影像数据的实验结果验证方法的可行性,与Nerman-Pearson法相比其具有更高的灵活性和准确性。     

基于改进曲率尺度空间技术的图像水印算法

提出一种新的鲁棒性水印算法,利用改进的曲率尺度空间技术,提取图像的少量较顽强角点,用于重建受几何攻击的图像。选取2个chirp信号作为水印信息,将其嵌入图像的分数傅里叶变换（FRFT）域,选用变换阶次和水印嵌入位置矩阵作为算法密钥,根据chirp信号在FRFT域呈现的冲激特征检测水印信号。仿真实验结果表明,该算法具有较高不可见性、安全性和鲁棒性。     

高阶各向异性扩散小波收缩图像降噪算法

证明一种高阶各向异性扩散与小波收缩的等价性,并根据等价性利用高阶各向异性扩散与小波收缩的优势,提出高阶各向异性扩散小波收缩降噪算法。该算法在低频部分采用经典的非线性扩散方法进行扩散,在高频部分采用高阶各向异性扩散方法进行小波收缩。实验结果表明,高阶各向异性扩散小波收缩算法的计算复杂性介于高阶各向异性扩散与小波收缩算法之间,降噪能力高于这2种方法。     

基于结构张量的自适应CTV彩色图像恢复模型

讨论一种基于非线性扩散方程的彩色图像去噪方法。在图像去噪的3个基本要求的基础上,总结出调和项模型和彩色总变差去噪模型中的不足,利用图像的局部信息构造函数使得模型在接近图像边缘处各向异性平滑并保持边界。在平坦区域各向同性平滑,防止阶梯效应的产生,并利用角点信息保持了角点形状。实验结果表明,所建模型能够较好地保持图像中目标的几何结构,同时具有良好的去噪能力。     

改进的Knockout自然景物提取算法

针对Knockout算法中颜色估计模型只适用于光滑图像的问题,提出一种新的颜色估计模型。采用区域生长法将未知区域划分为若干个子区域,以距离每一个子区域最近的前景和背景轮廓线上的点为中心做矩形块,分别计算2个矩形块内前景和背景像素点的颜色加权平均值,将其作为该子区域的前景和背景颜色分量。实验结果表明,改进后的颜色估计模型在图像边缘附近颜色相差较大的自然景物提取中有较好表现。     

基于小波估计和直方图特征的LSB匹配分析

针对隐写分析中的难点——空域LSB匹配隐写进行检测和分析,描述LSB匹配加性隐写的特点,将匹配隐写建模为图像受到一定强度的脉冲噪声干扰,采用小波变换对退化的图像进行恢复作为载体的估计。对检测图像和恢复图像提取多个直方图特征比值作为特征向量,利用支持向量机对500幅高质量未压缩的自然图像组成的载体、载密图像库进行检测,结果证明该算法在低嵌入率下可获得较好的检测效果。     

基于NMF分组策略的人脸识别

提出一种运用非负矩阵分解（NMF）分组策略进行人脸识别的方法。将训练图像分组,分别对每组图像作NMF,获取每组图像的基图像构成的非负特征子空间,将训练图像和测试图像分别向各个特征子空间进行投影,将每组图像提取出的特征系数混合,根据最近邻原则进行识别。基于ORL人脸数据库上的实验证明了该方法的有效性。