基于图像纹理的自适应水印算法

图像水印技术是一种在图像中嵌入被称为水印的版权标记,以证明图像版权归属的技术。利用图像纹理粗糙区域易于隐藏水印的优势,提出了一种基于图像纹理的自适应水印算法。首先,设计了一种能够真实反映图像纹理丰富程度的纹理度量方法,引入全局纹理值和局部纹理值的概念来综合分析图像纹理的分布情况;其次,利用滑动窗口和窗口内区域的局部纹理值,精确地获取图像的纹理粗糙区域,将水印嵌入在纹理粗糙区域中,保证嵌入水印图像的视觉质量;然后,通过多元回归分析,得到水印嵌入参数与纹理粗糙区域的全局纹理值和局部纹理值的函数关系,根据区域的纹理值自适应地调整水印的嵌入参数,最大限度地保证水印的不可见性,增强水印的鲁棒性;最后,通过在多个不重叠的纹理粗糙区域中嵌入相同的水印,进一步提高水印提取的准确率。在100幅自然场景图像上进行模拟实验,从不可见性、自适应性和鲁棒性三个方面证实了所提算法相比已有自适应水印算法的优越性。      

基于边缘与颜色信息的车牌精确定位算法

针对现有车牌定位算法定位率不高和速度慢等问题,结合数学形态学,提出了一种基于车牌边缘检测与颜色信息的精确定位算法.首先对图像进行灰度化、平滑去噪及灰度拉伸等预处理,然后对图像进行垂直边缘检测和二值化处理;再采用线过滤算法滤去干扰边缘线信息,并利用车牌区域灰度变化次数多的特性定位出车牌上下边缘;对经过上下边缘定位后的车牌采用点密度过滤算法滤去零散点,接着采用数学形态学方法寻找连通域粗定位出车牌区域;最后对粗定位车牌在HSV空间进行颜色分割和倾斜矫正,从而精确定位出车牌.实验结果表明,该算法能够实现车牌的快速精确定位.      

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

基于MSER的无人机图像建筑区域提取

对建筑区域自动检测与提取是无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)图像处理的一项重要功能.在分析无人机成像特点和最大稳定极值区域(MSER,Maximum Stable Extremal Regions)算法对无人机侦察图像建筑区域检测的适用性基础上,提出了一种基于MSER的无人机侦察图像建筑区域提取算法.算法包含5步:无人机图像预处理,运用MSER算法分析计算图像稳定区域,通过计算稳定区域密度筛选建筑区域,进一步利用自适应K均值聚类算法对建筑区进行划分,最后采用Graham算法生成建筑区的边界从而实现了建筑区的自动提取.选取无人机实飞图像数据进行实验统计,本算法提取精度为92.25%;同时与基于Gabor变换的纹理特征、SIFT特征点的提取算法相比,建筑区域提取时间缩短,满足无人机实时应用需求.      

一种高效的油液磨粒图像自适应分割方法

为了提高油液磨粒图像的分割效果,优化磨粒自动识别工作的重要环节,提出了一种结合分水岭算法及区域相似度合并的油液磨粒图像自适应分割方法。对于待分割图像,首先通过形态学重构和基于形态学的自适应H-minima技术对梯度图像进行修正,利用分水岭算法完成磨粒图像的一次分割;其次提取分水岭分割后同质区域的Lab颜色特征、局部二值模式（LBP）纹理特征作为区域的量化指标,基于Bhattacharyya系数分别计算区域间的颜色、纹理相似度,设计可以实现权重自适应调整的颜色、纹理特征融合规则,以此来获取同质区域的综合相似度矩阵,实现过分割区域的合并;最后基于统一的后处理算法完成磨粒图像的完整分割。选择60幅磨粒图像对所提方法的分割效果进行测试,结果表明,单幅图像的平均分割速度在12 s左右,分割正确率稳定在90%以上,所提方法避免了用户在分割过程中对图像的交互式处理,较好地平衡了分割效率和分割精度,自适应程度明显提高。      

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。     

基于BoF模型的多特征融合纹理图像分类

针对特征词袋（BoF）模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵（GGCM）和尺度不变特征转换（SIFT）融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分（CCP）方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。      

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

基于显著特性的保持边缘滤波算法

针对传统保持边缘滤波算法中存在光晕的缺点,提出了基于显著特性的图像保持边缘滤波算法.该算法主要思想是利用原图的显著特性图具有边缘突出的特点,简化双边滤波法中灰度因子的设定工作.首先提取出原图像的显著图,然后根据图像显著值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分:显著值较小的区域灰度因子设置较大,平滑此区域;显著值较大的区域灰度因子设置较小,保持边缘部分的清晰.实验结果表明,该算法在平滑了细节和噪声的同时,有效地保持了边缘信息的清晰,与传统方法相比,新方法不仅避免了光晕现象的产生,而且应用更为广泛.      

复杂交通场景中多运动目标分割算法

针对室外复杂交通场景中多运动目标分割问题,提出了一种由变化检测和运动分割组成的算法,利用水平集算法对帧差图像进行变化检测得到运动窗口,在运动窗口范围内进行改进的k-均值聚类分割,利用运动相似性进行分割区域融合.算法避免了整个图像的分割,减少了运算量,完整的分割出运动目标.试验结果表明,算法不仅能从复杂交通场景图像序列中有效的检测和提取出运动目标并有很强的鲁棒性,而且能够解决运动目标的遮挡问题.      

基于互相关矢量图的车牌定位新算法

互相关矢量图是由流场粒子图像测速的互相关计算结果绘成的矢量图形,提出一种车牌自动定位的新算法--VMLA算法,该算法基于字符笔画左右边缘之间的互相关矢量图的结构特点,可以从复杂车牌图像背景中搜索到车牌的正确位置.VMLA算法具有较强的车牌大小自适应性和实时处理能力,540幅车牌图像的实验结果初步验证了该方法的有效性.     

基于先验知识的红外图像汽车牌照定位方法

由于汽车牌照图像背景复杂,存在各种各样的噪音干扰,很难准确定位汽车牌照.因此提出一种快速、自动红外汽车牌照定位方法,利用红外成像特点,解决了高速行驶、无主动照明、在全天候工作情况下的牌照定位问题.根据汽车牌照在全图单位长方形面积的水平灰度梯度最大的特点,成功地从红外汽车图像中检测定位车牌,定位结果的正确率达到了99%以上.      

基于Gabor滤波器的航空图像居民区域提取

中低分辨率航空图像中居民区域的自动提取对地理信息系统更新和无人机导航具有重要作用.详细分析了Gabor滤波器参数对纹理提取的影响,提出了一种基于Gabor滤波器的居民区快速提取算法.算法包含4步:运用Gabor滤波器分析图像纹理,采用核密度估计生成居民区域置信图像,进而计算自适应阈值分割置信图得到候选区域,最后根据区域几何形状去除干扰得到居民区.算法平均运算时间为0.42s,实验结果表明了算法的高效性和准确性.     

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

屏幕空间微结构表面对象环境光遮挡算法

针对目前复杂微结构表面对象中环境光遮挡计算方法效率低下的缺点,提出一种基于屏幕空间的环境光遮挡计算方法.该算法利用离屏渲染技术,只针对视点所见的场景计算环境光遮挡.算法采用2遍渲染处理,第1遍得到场景的深度纹理,第2遍采用计算最大遮挡角度的方法来快速计算出环境光遮挡的大小;结合延迟着色等技术,可以快速绘制出整个场景的环境光遮挡情况.整个绘制算法在图像空间完成,较好地利用了GPU并行计算的特点,可呈现可变形物体在动态场景中的环境光遮挡效果.实验结果表明,与同类算法相比,该算法不需要预处理,环境光遮挡关系判断高效,绘制速度得到了很大的提升.     

深度学习机制与小波融合的超分辨率重建算法

深度学习技术在超分辨率重建领域中发展迅速。为了进一步提升重建图像的质量和视觉效果，针对基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率重建算法重建图像的纹理放大后不自然的问题，提出了一种结合小波变换和生成对抗网络的超分辨率重建算法。所提算法在生成对抗网络中将小波分解的每个分量在各自独立的子网中进行训练，实现网络对小波系数的预测，有效地重建出具有丰富的全局信息和局部纹理细节信息的高分辨率图像。实验结果表明，对比基于生成对抗网络的算法，所提算法重建图像的客观评价指标峰值信噪比（PSNR）和结构相似性分别能提高至少0.99 dB和0.031。      

基于Kriging算法的手术导航三维形变技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中无法利用术前CT重建模型进行病人个体化手术的问题,提出一种基于克里金(Kriging)算法的三维骨骼形变(bone morphing)技术.利用术中采集和医学图像模型的两片点云进行配准,在CT重建模型上选取4个合适的控制点,通过求解Kriging算法建立的方程组,获得CT重建模型上所有点相对于实际病例变形后的位置,实现医学图像模型向个体化的变形.最后,以人体股骨CT模型和塑料模型为对象进行了形变的精度分析和关节手术导航评估实验.结果表明:这种形变方法简单可靠,可以用于前交叉韧带(ACL,Anterior Cruciate Ligament)重建手术的导航评估.