霍夫变换联合决策树法对图像边缘提取的优化

边缘提取是数字图像处理、条码识别的关键,但是在边缘提取过程中,易受噪声侵染,导致精准度降低,并造成特征信息丢失和模糊边缘。基于此,提出了一种基于霍夫变换联合决策树的边缘提取模型。首先,对图像输入信号进行霍夫转换,降低信号噪声侵染率,缩短线段间隔距离。其次,对像素梯度、像素邻域进行差值分析,并赋予相应权重。最后,利用决策树法搜寻图像特征边缘信号,输出最终图像边缘结果。研究结果显示,霍夫变换联合决策树法能快速有效地提取图像边缘信息,噪声侵染率小于10%、提取准确率和完整率大于90%,且优于标准决策树法。因此,霍夫变换联合决策树能满足图像边缘提取要求,适合用于数字图像处理和融合。     

边缘计算方法对图像隐写中进化多目标的优化分析

本文提出边缘计算方法,对空间、通道和映射参数进行优化,并对图像质量、安全性和位置合理性,验证优化结果的准确性,记录图像隐写时间。结果显示：边缘计算方法对图像质量、安全性,以及嵌入位置的计算准确性大于85%,图像隐写时间小于6min,显著优于以往的服务器计算方法,满足终端图像隐写要求。同时,图像隐写的数据处理量比较稳定,未随图像的维度变化而变化。在同指标数据处理量方面,一维～三维的数据量变化处于10%以内;不同指标的数据处理方面,数据量变化幅度处于10%以内。