一种基于块的彩色图像认证水印方法

内容认证是数字水印的主要用途之一,结合新颖的样本选取方法提出了一种有效的 彩色图像认证水印方法.水印信号为利用混沌序列生成的二值图像,水印的嵌入位置由密钥 和8×8块中的48个像素共同决定,具有非常好的安全性;水印的提取和图像认证不需要原 始图像.实验表明,该方法嵌入的水印不可见性好,对JPEG压缩、图像剪切和图像变换等处理具有很好的易碎性,适合于图像的区域认证和完整性验证.     

基于视频列车车号识别系统的研究

提出了基于视频的铁路列车车号的识别系统,为铁路列车设计了一种全新的列车车号识别方法.系统通过对铁路现有设备的利用优化了列车图像的采集方法,同时提出用图像的色彩信息准确进行列车车牌图像定位分割和以像素面积原理为基础的搜索寻优进行列车车牌倾斜校正.在字符分割与识别部分使用了改善后的快速准确算法对列车车号进行处理.各个部分均采用改进了的针对性强、实用、快捷的算法和技术,完成了对列车车号识别的功能.     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

基于适应性阈值和遗传算法的图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。提出了一种基于适应性阈值和遗传算法进行图像分割的方法，对图像的不同区域分别作灰度值的评价标准，把图像分割问题定义为一个多区域的独立优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量达到最优的图像分割阈值。试验表明，使用该方法可使图像分割获得满意的效果。     

超声医学图像的自动分割

阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法．其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像，配合峰谷法对图像进行滤波，采用三次样条插值法对图像进行灰度插值；然后把局部阚值和全局阚值结合起来进行图像分割并标记区域；最后通过特征数据库确定目标区域．实验结果证明，该算法有着较好的适应能力．     

基于改进遗传算法的图像分割识别方法

提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间．     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

本文提出了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法．该方法利用车牌与背景的色彩特征，在HSV(Hue，saturation，value)空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阀值进行色彩分割以初步过滤背景．对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置．该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别．实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性．     

采用三叉树空间分割算法提高集装箱积载率

三叉树算法利用空间分割技术，旨在通过计算机仿真技术模拟实际的集装箱装载过程。根据商品实体的三叉树模型之间的几何关系，按一个特定的准则划分仿真空间，从而直接确定模型中节点之间的位置关系。运用以这项技术为核心的储运软件可以大大提高集装箱积载率，降低运轮面本。     

基于三维锥形栅格的激光点云语义分割方法EI北大核心CSCD

激光点云语义分割是自动驾驶系统中道路场景感知的重要分支。虽然主流方法将点云转换为规则的二维图像或笛卡尔栅格进行处理,减少因点云非结构化所带来的计算量,但二维图像方法不可避免地改变点云的三维几何拓扑结构,而笛卡尔栅格忽略了室外激光点云的密度不一致性,从而限制了包括行人和自行车等小物体的语义分割能力。因此,本文中提出了一种基于三维锥形栅格和稀疏卷积的激光点云语义分割方法,利用锥形栅格分区解决了点云的稀疏性和密度不一致的问题;为提高模型推理速度,设计了重参数化三维稀疏卷积网络。在SemanticKITTI和nuScenes两个大规模数据集上对所提方法进行评估。结果表明,与目前最新的点云分割方法相比,所提方法的平均交并比分别提升了1.3%和0.8%,尤其对小物体识别有显著的提升。