基于互信息快速算法的多模医学图像配准

互信息作为相似性测度在多模医学图像配准领域得到了广泛应用,具有高精度和稳健的特点.但频繁的互信息计算降低了配准效率,同时对两幅图像重叠区域比较敏感.采用归一化互信息为测度,降低互信息计算中灰度级的快速算法,通过多模CT/MRI配准实验证明,可以在确保配准精度的同时缩短时间提高配准效率.     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法．该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征．为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法．最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量．仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能．     

网络信息安全及数字水印技术的研究

数字水印技术作为版权保护的重要手段，已经得到了广泛的研究和应用．文章利用水印系统与通信传输模型的相似性，在图像数字水印算法中引入一种编码技术．它可以被看作带有辅助信息的通信机约的一种特殊形式．文章基于这种机制提出了一种稳健的数字水印算法，嵌入后的信号与原始信号在感知上是相似的．     

基于遥感图像信息特征的单调递增SSDA算法

图像配准就是将不同时间、不同传感器或不同条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像,进行比较找到该组图像中的共有景物,或是根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式。利用遥感图像进行目标监测需要进行图像配准处理。匹配算法如何达到高精度、高匹配正确率和实时性成为人们追求的目标。文章在传统匹配算法的基础上,提出两点改进:一是通过PCA-圆形SIFT算法提取图像特征角点,降低维数,优化计算;二是利用图像角点作为单调递增阈值序列SSDA算法匹配的基本像素点,利用遥感图像信息特征降低匹配计算量。最后进行实验仿真,结果表明,改进后的算法使得配准速度进一步提高,能够满足遥感图像配准实时性的要求。     

基于各向异性测度的路面三维图像裂缝识别

为准确而完整地识别路面裂缝,提出了基于1 mm/像素的路面三维图像裂缝自动识别算法．该算法主要包括各向异性测度计算与自适应优化阈值分割、深度验证和多分辨率去噪处理3个部分．首先,针对路面图像像素特征,基于0°、45°、90°和135°四个方向的线性邻域的均值和标准差计算每个像素的各向异性测度（表征方向性的强弱）,并应用最大类间方差法确定最优阈值,将路面图像分为强方向性和弱方向性像素两类;其次,根据半径为d的正方形邻域深度均值设定阈值,用方向性强且深度低于或等于该阈值的像素形成初步的裂缝图像;最后,将裂缝图像划分为多个子块,设计去噪模板对裂缝图像进行滑动窗口去噪处理,获得最终裂缝图像．基于166幅含有各类裂缝的三维路面图像（2048×2048像素）进行测试分析,结果显示,本文算法获得了较高的准确率（均值91．57％）和召回率（均值81．29％）,最终以84．26％的F1均值优于种子识别算法（F1均值69．19％）、Canny边缘检测（F1均值8．15％）和OTSU分割（F1均值5．11％）．     

一种复杂背景下图像匹配的快速算法

图像匹配的关键是时效性和准确性，同时也是判定算法优秀与否的垂要标准。传统的基于灰度值的点与点之间做相关运算的算法虽然直接，精确度也较高．但是由于其搜索过程要遍历整幅图片．特别当图片为数据巨大的航空图片时，其花费的时间是巨大的．这不符台时效性的要求。Hausdorff距离是测量两个点集之间匹配程度的一种度量，在计算时不需要建立两个点集中点与点之间的对应关系，只需求得两幅图中相接近点的个数。采用部分Hausdorff距离定义．对目标有噪声影响的’隋况有较好的处理效果。采用Canny算子对图片提取边缘，得到图像中目标的边缘信息。仅利用边缘信息分析计算，而避免采用整幅图片的数据．大大缩短了计算时间。通过对多幅光学图片进行检测，表明基于Hausdorff距离的综台匹配方法是有效的。     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法.该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征.为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法.最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量.仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能.     

智能图像处理技术在车型识别中的应用研究

提出了一种应用于视频车型识别系统中的图像预处理方法．该方法对采集到的车辆图像去模糊恢复，然后采用快速的梯度算法得到背景与车辆的边缘图像，用两幅边缘图像相减分割出车辆图像，再对图像二值化，并进行直线拟合、填充处理，最后用轮廓跟踪的方法得到完整的车辆轮廓图，从而有效提取特征参数．     

基于图像分割的图像检索新方法

利用信息熵理论,提出了一种新的相似性图像检索方法.首先,分割图像,抽取图像的分块颜色信息;再计算图像之间的颜色互信息来确定它们的相似度.与其他的颜色特征描述方法相比,该方法该算法具有抗噪声能力强、精确度高等优点.     

复杂背景下的汽车牌照自动识别系统

本分析了目前存在的车牌自动识别系统及其相应的问题，同时提出了一种在多分辨率下串行运算的金字塔结构的车牌自动识别系统。该系统由两个重要步骤组成：(1)结合数学形态学的字符笔画分析的车牌定位算法，(2)分析类字符连通域的字符切分算法。通过大量的实验证明该方法准确率高，鲁棒性好，速度快。用1013幅图像对该系统进行测试，正确率为95．27％，平均处理一幅图像只用0．49秒。     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

基于SIFT的图像匹配算法

基于SIFT的图像匹配算法通过尺度空间检测特征点,计算特征点邻域的梯度方向直方图生成SIFT特征向量,然后采用SIFT特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性度量.从不同阈值设置、视角变化及遮挡、添加噪声等几个方面对基于SIFT的图像匹配进行了研究和探讨.实验结果证明,本算法对图像尺度、视角变化、目标遮挡、噪声影响等方面有较好的鲁棒性,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于流形学习的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是当前研究的热点,然而由于“语义鸿沟”问题而限制其检索能力的提高．而流形学习可以利用图像数据库中的数据,以及和用户交互的反馈信息获得用户的语义概念,从而提高检索性能．本文鉴于流形学习在图像检索中表现出的有效性,分析了近几年将流形学习应用到基于内容图像检索中的算法,从归纳和转导角度将相关内容分为两个类别,针对每个类别总结分析了相关算法,并总结了有待进一步研究的问题．     

基于边框匹配的视频差错掩盖技术

以边框匹配技术为基础，提出预掩盖处理、搜索掩盖算法．新算法首先对受损图像区域周围进行预掩盖以期尽可能多地利用周边的有效信息来恢复受损运动向量，最后以估算出的运动补偿块为中心依照边框匹配准则进行搜索，找出最佳运动向量．以JVT(Joint Video Team)测试模型JM(Joint Modal of JVT)1．4为平台的实验表明，改进的掩盖算法在一定程度上能提高重建图像的峰值信噪比(PSNR)值，当与无等待ARQ算法相结合，能在不影响解码器端图像正常回放的情况下，阻止差错的扩散，实现差错图像的完全恢复．     

基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

基于广义模糊集合的多级图像增强算法

分析了传统的图像模糊增强算法的两个缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后会损失低灰度信息,并针对传统模糊增强算法的两个缺陷提出了一种新图像多级增强算法,该算法通过引入广义模糊集合的概念,将图像从图像空间变换到广义模糊空间,利用广义模糊集合变换范围大的特点进行对比度增强处理,力图使图像的层次更加分明。最后通过实验证明了文中提出算法的有效性。     

基于压缩感知的SIFT图像匹配算法的研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的计算量大、速度慢等缺点,提出了一种融合压缩感知的图像匹配算法。首先对目标图像和待匹配图像进行预处理,利用压缩感知技术进行图像压缩,结合SIFT算法提取图像的特征点,通过自适应阈值序贯相似性检测(SSDA)匹配算法进行图像快速匹配搜索,从而找到最佳匹配位置。     

图像椒盐噪声滤波的自适应开关插值算法

针对图像中椒盐噪声的特点,利用牛顿插值,提出了一种白适应开关插值滤波方法．结合极大极小值椒盐噪声检测算法和自适应窗口大小方法标识可能的噪声点,然后用迭代图像插值估计方法,利用与当前噪声点近邻的非噪声点或已修复的噪声点消除当前噪声点．对噪声密度为10％-90％的测试图像的仿真结果表明,该算法能在有效抑制噪声的同时较好地保持图像的细节信息．