基于菲涅耳域光学图像加密系统的解密研究

为了研究菲涅耳域光学图像加密系统的解密过程,提出了一种根据对称图像加密密文恢复原图像的方法。采用密文全息的逆菲涅耳变换重构出频谱强度,用CCD接收后送入计算机,根据离散菲涅耳变换的相关和复卷积的性质,对其系数进行分类和排列,可以恢复出入射光波,即可恢复原图像。并研究了对称偏差对解密图像质量的影响。结果表明,此方法可以通过离散菲涅耳衍射解密出原对称图像。     

一种面向内容认证的文档图像半脆弱数字水印算法

提出了一种面向内容认证的文档图像半脆弱数字水印算法,该算法利用DCT变换域低频系数之间的关系生成水印信息,并将水印信息嵌入到矩阵的奇异值中,对文档图像进行认证时,不需要原始载体图像,也不需要额外存储水印信息,是一个完全的盲水印算法.实验表明,该算法具有较好的透明性,对JPEG有损压缩具有较好的鲁棒性;对剪切、替换等恶意篡改表现出脆弱性.该算法达到了半脆弱水印的基本要求,是一个安全且实用的半脆弱数字水印算法.     

基于WBCT与平滑共生矩阵的图像检索

利用WBCT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WBCT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WBCT系数分布的特点,提取纹理特征。加入在低频子带上提取的灰度—平滑共生矩阵统计量,形成最终的特征向量。仿真实验结果表明,该方法在纹理图像检索上有一定的优越性。     

基于区域联合Rényi熵的多模医学图像配准

 针对医学图像配准对准确性高、鲁棒性强和速度快的要求,本文提出一种新的基于区域联合Rényi熵的多模配准算法.该算法将区域信息融入到联合Rényi熵中,并使用最小生成树来估计区域联合Rényi熵.这样,不仅改善了传统配准方法由于忽略像素空间信息造成的配准鲁棒性的降低,而且避免了使用直方图估计高维熵遇到的"维数灾难"问题.实验结果表明在图像含有噪声、灰度不均匀和初始误配范围较大的情况下,该算法在达到良好配准精度的同时,具有鲁棒性强、速度快的优点.作为一种一般性的配准算法,基于区域联合Rényi熵的配准方法还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如图像检索、对象识别等.     

二值图像中的数据隐藏算法

 本文证明了在一个m×n的二值图像块中至多改变1个像素时所能隐藏的比特数的上界为?(log₂(mn+1)」,并实际构造了达到此上界的信息隐藏算法.文中归纳了一些选择修改像素位置的规则,较好地保持了数据嵌入后图像的质量.对算法的鲁棒性和安全性进行了分析.用3个例子—数字手写签名中认证信息的嵌入、二值电子文档的窜改检测和卡通图像中注释信息的嵌入说明了本文算法可能的应用.     

基于神经网络和DSP技术的离线数字识别系统

本文提出了一种基于神经网络的离线数字识别技术,采用神经网络来对图中的数字进行识别,在分析图像预处理对图像特征提取和识别影响的基础上,提出了一种基于目标的图像增强算法,该算法计算量小、实时性好,有效地解决了图像背景颜色差异和环境光线差异对图像特征提取和识别造成的影响。最后给出了系统基于DSP的硬件实现。     

人脸动画中基于样条插值的器官拼接算法实现

人脸动画广泛地应用于游戏行业、远程会议、代理和化身等许多其它领域,近年吸引了很多学者的研究,其中口腔／眼睛等器官的动画一直是一个较大的难点。本文提出了一种将口腔／眼睛的器官样本图片融合到人脸图像中并根据单张中性人脸图片生成人脸动画的方法。该方法根据特征点生成样条,在极坐标上对样条插值来实现空间映射,然后采用后向映射和插值进行图像重采样得到融合图像。实验结果表明,该方法产生的融合图片较为自然,能实现口腔／眼球等器官的运动,能满足人脸动画生成的实时性要求。     

结合模板与互信息的全景图拼接技术研究与实现

针对传统互信息图像配准拼接算法计算量大、效率低等问题,本文结合模板匹配,提出基于模板与互信息的全景图拼接技术。首先将误差法和二次匹配误差法相结合,对待拼接图像进行初次模板匹配,划定大致重叠区域;接着从互信息量的角度比较相邻重叠的两幅图像的相似性,通过建立两幅图像之间的互信息量,计算最大互信息,获得匹配区域;然后再次利用模板匹配,设定最佳匹配区域,最终实现图像配准拼接。在VS2010+Opencv环境中编程实现重叠图像的拼接,并验证了算法的正确性。实验表明,本文算法具有计算量相对小,自动化程度高,配准拼接精度高等优点。     

基于激光雷达数据阴影处理和图像融合的地物分类方法

城市可见光图像中高大的建筑和树木造成的阴影及部分树木区域出现的颜色失真问题使得传统的颜色量化方法不能准确描述地物谱差异,最终导致分类精度下降。针对可见光图像中的阴影和颜色失真问题提出了一种改进办法:第一阶段针对阴影导致的被掩盖区域谱信息缺失问题,对阴影区域进行采样、分析,通过双阈值提取阴影区域并以面向对象分类方法获得绿色区域阴影。第二阶段通过融合树木区域在多源信息[激光雷达强度、多次回波的数字表面模型(DSM)]中的差异特征,剔除冗余,获取准确的树木区域,弥补颜色失真使得树木区域提取不完全的缺陷。实验结果与人工获取的真实数据对比显示,该方法与传统的Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合方法相比,分类精度有了明显的提高。     

一种多传感器图像融合与数字水印技术

在小波包域提出了一种多传感器图像融合和双水印算法。首先,利用HIS变换和小波包变换将多光谱和全色图像分解为多个高低频子带,根据小波包域系数特点,低频部分采用基于区域平均能量加权算法的规则进行融合,高频部分采用绝对值取大的规则进行融合。然后,在高低频图像融合系数分别嵌入一个水印,低频水印利用了离散余弦变换的聚能去相关能力,高频水印利用了图像纹理子块特征。最后,对嵌入的双水印融合图像进行攻击和分析。实验结果显示,融合图像在保留多光谱图像光谱信息的基础上有效提高了空间分辨率;加水印的融合图像具有良好的不可视性和鲁棒性。