搜索结果: 226-240 共查到“知识库 计算机图象处理”相关记录2943条 . 查询时间(2.353 秒)
基于均匀置乱的图像位置置乱衡量方法
图像加密 位置置乱 均匀置乱 衡量
2010/4/19
由于图像置乱分成位置和像素值置乱两类，图像置乱衡量也从这两方面进行分析。目前基于像素值的衡量效果依赖于原始图像，存在局限性；基于位置的衡量随着置乱距离的不同效果也有很大偏差，同样存在局限性。从图像位置置乱的实质出发，提出均匀置乱的概念，从偏离度和均匀度的角度对图像位置置乱效果进行衡量。通过对大量实验结果的分析得出，该衡量算法可以准确地衡量图像置乱程度，与人的视觉评价保持一致，具有可行性和有效性。
针对医学X胸片影像对比度低，视觉效果差，不利于临床医师对X胸片肺部节点进行检诊的问题，在对X胸片肺部节点图像特点以及传统拉普拉斯高斯图像增强算子深入分析的基础上，提出一种基于视觉及方向尺度拉普拉斯高斯（Laplace of Gaussion，LoG）算子的医学X胸片肺结节增强方法。该方法是在传统拉普拉斯高斯滤波算子的基础上，通过对不同方向纹理引入不同算子尺度，并考虑视觉因素，进行视觉矫正实现的。实...
新的噪声污染灰度图像边缘检测方法
边缘检测 噪声图像 独立分量分析 特征模板
2010/5/4
传统的图像边缘检测方法由于引入了各种微分运算，因此用于噪声图像边缘检测时对噪声极度敏感。针对这一问题，提出了一种基于独立分量分析技术的噪声图像边缘检测方法，该算法通过计算数据之间的高阶统计信息，提取特征模板，然后将被高斯噪声污染的灰度图像与这些模板逐个匹配，提取出边缘成分。实验结果表明，基于独立分量分析技术的模板匹配方法自适应强，复杂度低，是一种有效的高斯噪声污染灰度图像边缘检测方法。
二维A Tuous算法图像边缘检测研究
A Tuous算法 多尺度分析 边缘检测
2010/5/5
边缘检测是图像处理的重要内容。由于图像边缘和噪声都具有高频特性，而且噪声的分布往往是未知的，所以用单一尺度的边缘检测很难准确地检测图像边缘。而基于小波的二维A Tuous算法可以检测不同尺度下的图像边缘。在小尺度下检测边缘细节，大尺度下检测边缘轮廓。该文介绍了二维A Tuous算法的基本原理和算法实现，并通过实例与传统方法比较。实验结果表明，该方法可以有效地检测图像的边缘，并优于传统方法。
研究了工业CT图像序列中工件内部管道的拟合方法。在利用Facet模型提取管道边缘的基础上，将三维圆柱面、椭圆柱面管道的拟合转化为中心轴截面上的二维轮廓曲线圆、椭圆的拟合，与传统的三维曲面拟合相比，效率更高。通过对实际的发动机工业CT图像进行实验，结果表明该方法可以较准确地获取工件内部管道的几何参数，为基于工业CT的逆向工程打下基础。
将Otsu用于多阈值彩色图像分割的方法及优化
颜色量化 多阈值 有意义峰值 形态学
2010/5/5
针对传统Otsu算法只用于单阈值分割的不足，将Otsu算法推广到多阈值彩色图像分割中，提出先在众多极大值中寻找有意义峰值，根据峰值将直方图划分成多个待分割区间，再在每个区间进行阈值选取的方法；并且综合运用了形态学的方法对分割结果进行优化，降低阈值法因不考虑图像空间特性而造成的对噪声敏感的影响。实验结果表明，该方法能自动而快速地对彩色图像进行多阈值分割，而且具有较强的抗噪能力。
彩色套印偏差检测中的图像处理技术研究
图像处理 边缘检测 套色偏差
2010/5/5
提出了应用图像处理方法检测彩色套印偏差。在HSI色彩空间，通过H和I分量标定照明强度，保证获得高质量图像；应用二次标定技术确定系统比例；提出面积滤波法滤除印刷污点噪声和保持色调不变的图像增强处理。然后将彩色图像单值化利用Canny算子检测边缘、计算像素梯度方向，根据梯度方向划分边缘点集合，对不同方向边缘点集合进行迭代最小二乘法直线拟和，获得直线边缘准确位置，并以黑色为基准计算各颜色的偏移量。实验验...
在无源毫米波成像中，由于系统天线孔径大小的受限而使得成像的分辨率低。为了提高图像的分辨率，该文提出了一种投影小波域最大后验(MAP)估计毫米波图像超分辨算法(PWMAP)。该算法利用基于小波域广义高斯分布的MAP估计来恢复通带内的频谱；然后利用投影的非线性运算实现频谱外推。该算法不仅比以往的算法能提供更准确的先验建模，而且能在每步迭代时自适应地更新正则参数。实验结果验证了该算法的有效性。
由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点 ,使得基于粒子群和模糊熵的图像分割算法难以得到理想的分割效果。针对此问题 ,提出了一种基于惯性因子自适应粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用惯性因子自适应粒子群和高斯变异来搜索使模糊熵最大的参数值 ,得到模糊参数的最优组合 ,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较 ,表明该算法取得了令人满意的分割结果 ,算法运算时间...
传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果...
针对北京1号小卫星的多光谱与全色波段的分辨率比率较大，传统的融合方法会产生边界模糊和光谱扭曲现象，提出了一种新的融合算法。首先对多光谱与全色影像分别进行Iαβ和Contourlet变换；然后在频率域中采用不同的融合策略进行处理；最后进行Contourlet和Iαβ逆变换，得到融合图像。实验表明，本方法既提高了融合图像的空间细节信息又很好地保持了图像的光谱特征,优于传统的融合方法。
基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割
图像分割 红外人体目标抽取 模糊准则 差分演化
2010/8/30
人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅...
提升图嵌入框架及在表情识别中的应用
模式识别 图嵌入 提升算法 局部保护映射
2010/8/30
提出了一种提升图嵌入框架用于特征提取和选择 ,以及一种新的近邻权重计算方法 ,称为分类图。传统图嵌入模型的近邻权重采用欧氏距离 ,不能被提升算法所更新 ;相比较 ,分类图采用的是提升算法中样本的权重,反映的是样本在分类过程中的重要程度 ,有效地提高了图嵌入模型的分类性能。在通用人脸表情库上的识别实验结果验证了提升图嵌入模型的有效性。
一种变步长迭代正则化图像复原的新算法
图像复原 正则化方法 变步长
2010/8/30
针对现有迭代正则化方法复原质量不高的问题 ,提出了变步长迭代正则化图像复原方法 ,并在三种不同的正则参数下对该方法的恢复性能进行了检验。实验结果表明 ,该方法不仅提高了图像复原的质量 ,极大地减少了迭代算法的运行时间 ,而且当噪声能量增大时 ,迭代过程中解的稳定性也不会受到影响 ;更重要的是它对正则参数的选择不敏感。