各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

基于多种主色调的图像检索算法研究与实现

在基于内容的图像检索中,颜色是最容易说明的特征,主色调可以反映图像的总体概貌,文中提出了一种基于多种主色调的图像检索算法,能够将用户指定的多种主色调通过适当的扩展用于匹配,以获得更好的检索效果。     

一种结合猫映射与L og ist ic 映射的语音加密算法

将猫映射(cat map)与Logistic映射相结合，构造了一种语音加密算法．该算法首先将语音数据堆叠成二维，然后利用二维猫映射将数据的位置置乱，最后利用一维Logistic映射构造替换表，对数据进行扩散．密码分析表明，该算法具有较高的安全性，能够抵抗统计攻击、差分攻击和已知密文攻击．与传统的DES算法相比，该算法加密速度更快，适用于实时语音加密．     

视频火灾检测的设计与实现

在分析火灾图像特性的基础上,运用数字图像处理技术和模式识别技术,提出了火灾识别的思想.给出了图像处理和识别的算法,该算法采用二维最大熵自动阈值法对火灾图像进行分割处理,分割后再提取可疑区域;对可疑区域的火焰进行识别,给出火焰存在的可能性;根据火灾火焰蔓延时的面积、相似度的变化来识别、判断火灾的发生.实验证明,与传统的检测方法相比,大大地提高火灾预报的准确率.     

基于主动学习的高光谱图像分类方法

高光谱图像监督分类中,为了避免休斯效应需要大量的训练样本,但在实际应用中对样本进行标注成本非常高,因此,得到高质量的训练样本显得十分重要。提出一种基于主动学习的高光谱图像分类方法,通过对区域关注度的统计,有效地结合图像光谱和空间特性,基于主动学习方法获取信息量较大的训练样本,从而较大幅度提高了分类的精确度。实验结果表明,所提算法比传统的随机取样监督分类法和主动学习方法在分类精确度上有较大的优势。     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题，传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题，提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类，进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型，实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中，该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

基于感知哈希的图像内容鉴别性能分析

感知哈希能有效地区分不同内容的图像,常用于检测盗版或重复的图像内容鉴别应用中.针对已有的对感知哈希的图像内容鉴别应用研究主要集中在算法设计上,缺少对其性能评价的理论方法的问题,提出从理论上评价内容鉴别性能的方法.该方法基于一类图像感知哈希算法的抗碰撞特性建立了内容鉴别的判定模型,并定义内容鉴别的性能公式,最后推导出统计学上的函数作为性能评价指标.实验结果表明,文中方法能很好地估计感知哈希在内容鉴别应用中的性能.     

一种基于Laplacian矩阵的图像匹配算法

文章提出了一种基于Laplacian矩阵的图像特征匹配算法。首先分别构造两幅图像特征点集的Laplacian矩阵,并对这两个矩阵进行奇异值分解(SVD),然后利用分解的结果构造出一个反应特征点之间匹配程度的关系矩阵,最后根据关系矩阵实现两幅图像的特征点匹配。大量实验结果表明,该文所提出的算法具有较高的匹配精度。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合技术研究

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像的融合算法。采用对低频系数取平均,对高频系数中最大分解尺度选择系数最大值,其他尺度系数采用局部方差最大的规则,通过对所得到的融合系数进行逆变换即可得到融合后的图像。实验表明:该算法结合了NSCT的多尺度、多方向和平移不变性的优点,能够更好地提取源图像特征,增强融合图像的空间细节表现能力。融合后的图像具有较好的主观视觉效果,标准差和熵值较传统的融合方法有所提高。     

一种改进FCN 的肝脏肿瘤CT 图像分割方法

精准的医学图像分割是辅助疾病诊断和手术规划的必要步骤。由于腹部器官边界 模糊、对比度不高,肝脏肿瘤的自动分割一直是一个难题。针对传统全卷积神经网络(FCN)实 现端到端分割精度不佳等问题,提出了一种卷积型多尺度融合FCN 的CT 图像肝脏肿瘤分割方 法。首先,通过提高对比度、增强和去噪的方式对原始的CT 图像数据集进行预处理;然后使 用处理后的数据集对所设计好的FCN 网络进行训练;最终得出能够精确分割肝脏肿瘤的网络模 型。实验效果采用多种评价指标进行分割结果的评估,并且与多种常见的分割网络进行对比。 实验结果表明本文方法可以精准分割CT 图像中各种形状和大小的肝脏肿瘤,分割效果良好, 能够为临床的诊断提供可靠的依据。