基于改进变分水平集的红外图像分割方法

提出一种基于水平集的红外图像偏微分分割方法,通过改进Chan-Vese模型中的能量函数获得偏微分方程,该能量函数将红外图像边缘与区域信息相结合,取得了全局极小值,该能量模型对水平集初始曲线的位置不敏感,并可定位图像边缘。基于该模型的变分水平集分割方法可分割出红外图像目标。实验结果表明,该方法效果良好,便于下一步的红外目标识别与跟踪。     

遥感图像分形特征提取与分割

分形理论由B.B.Mandelbrot于20世纪70年代中期创立,现已被广泛地应用于自然科学和社会科学的几乎所有领域.本文在前人研究的基础上,利用双毯法(Double Blanket Method)提取出图像的分形特征并用于图像分割,进一步证实了分形在此领域的可行性和有效性.首先,通过比较局部分形维数偏移全局分形维数的标准差来确定适合该方法的最优滑动窗口.其次,考虑到单尺度分维特征的局限性,提取出多尺度的特征值并建立分形维数谱.然后,以模拟图像为例,分析图像中各区域的分维谱,选择适当尺度的分形特征,利用最大似然法对图像进行分割.最后,将分形理论应用于遥感图像中,与传统的基于灰度值特征的图像分割方法相比,加入图像的空间分形纹理特征后分割精度明显提高.研究结果表明:分维值的大小和变化趋势可以表示不同地物的空间复杂度,结合地物的光谱以及灰度信息能有效地识别目标地物.     

基于高程图的光学成像模型

从成像模型出发,利用光照模型和大气模型,研究时间、地理位置与太阳位置之间的关系,以及不同气候条件下日照与太阳位置之间的关系。根据气候、地理位置、时间确定景象表面的日照(它等于太阳光照和天空光照的表示),在已知高程图、视点和参考地图的条件下,能够较逼真地模拟产生不同气候条件及不同时间下的数字地面光学图像。     

基于CHRIS/PROBA数据和地面实测光谱的三峡库区水体叶绿素a浓度反演研究

使用欧空局2001年发射的小卫星PROBA所获取的CHRIS数据,结合卫星过境时的准实时地面试验数据分析,提出了一种新的半经验模型用于反演三峡库区的叶绿素a.反演的最大误差为33%,最小误差8%,平均误差22%,均在预计的范围内.考虑到实验数据与卫星过境具有6-7天的时延,可基本认为反演结果与实测值符合,并反映了叶绿素a的全局分布,反演精度满足实用要求.     

基于动态融合蚁群遗传算法的医学图像配准

将基于动态融合的蚁群遗传算法作为一种新的图像配准优化算法应用在多模医学图像配准中。该算法以互信息作为相似性测度,生成初始信息素分布,采用蚁群算法搜索最优变换参数,其中动态融合策略提高了混合算法的搜索效率。仿真实验结果表明,该算法有效地避免信息函数的局部极值,减少大量重复运算,提高了配准的效率,配准结果具有良好的稳定性。     

求解本原多项式的快速算法

文档图像处理技术是实现对网络上以"图片化"形式发送的垃圾邮件进行检测和过滤的有效手段.该文对彩色文档图像的版面进行分析,目的是分割出图像中的特定目标,便于分析并检测出文档图像中是否含有特别字符信息,从而使得网络垃圾邮件过滤系统可以根据这些信息判断是否过滤该邮件.实验结果表明,上述方法可以在不同颜色深度和不同几何结构的彩色文档图像中进行有效的检测,具有较好的实用性和应用价值.     

针对栅格地图的快速鲁棒盲水印算法

为解决大数据量栅格地图的版权保护问题,提出一种快速、鲁棒的水印算法。该算法基于分块思想将水印嵌入到傅立叶频域的半圆形区域。在提取水印时,先进行预处理校正,再利用邻域均值法将大幅面图像的频谱图映射成为标准大小的频谱图,既做到了盲提取,又解决了分块嵌入与全图提取带来的问题。实验表明该算法占用内存小、运行效率高,对裁剪、旋转、对比度和亮度变化等攻击具有较好的鲁棒性。     

一种基于四维混沌映射的图像加密算法

混沌映射所具有的初值敏感性和随机性,使得基于混沌理论的图像加密算法成为一个研究热点。绝大多数学者都采用低维的混沌映射,而四维混沌映射相比于低维映射参数更多也更复杂。该文用四维混沌映射进行图像加密,在增加密钥量的同时,加密的速度并没有降低,而且具有抗穷举攻击和统计攻击的能力。对一幅1 024×768的24位BMP图像来说,加密时间约为0.35 s,解密时间约为0.361 s,可以满足传输要求。     

基于HMM的多尺度Wedgelet图像压缩算法

针对小波变换在压缩图像边缘上的不足,提出了率失真意义下的多尺度Wedgelet分析的改进方法,在进行多尺度Wedgelet分解时,将几何一致性考虑到优化准则中,建立了隐Markov模型,并利用Hausdorff距离来衡量图像Wedgelet分解的有效性,使图像近似边缘具有更自然的几何特性。实验结果表明了该算法的有效性。     

噪声对基于不同梯度算子的ICG算法的影响

反向合成梯度算法是一种基于局部指向性的反向合成图像对齐算法,能有效克服光照变化对匹配结果准确性的影响。局部指向性的计算在本质上是梯度的计算,可以用不同的梯度算子求解。该文采用4种梯度算子计算局部指向性,通过给输入图像和模板图像中加入噪声模拟实际图像,研究了噪声对基于4种梯度算子的反向合成梯度算法的影响。