结合手部特征的单目相干映射手势识别

相对于人脸识别，基于视觉的手势识别在处理特征点，定位以及跟踪上具有较大的困难．首先对采集到的图像序列采取改进的差分计算，去除环境干扰，再利用手形视觉特征进行手形的定位和初步特征提取，接着结合手部解剖和运动学特征，提出预测模型对手指位置进行深层次的特征提取，利用向量相干映射进行轨迹跟踪，克服模糊和遮盖现象．手指的半封闭特征的利用以及预测算法保证了处理过程中的鲁棒性。     

基于混沌映射的图像加密算法研究

由于传统的文本加密算法对图像加密的适用性不强,经典的Logistic映射存在系统参数范围受限、混沌序列分布不均等问题。通过一种基于循环移位结合改进型Logistic映射和Tent映射的图像加密算法。设置改进型Logistic映射和Tent映射的初始值和控制参数,并应用比特重拍技术提升过渡态中的混沌效果,达到提升图像加密算法的效果。明文图像进行处理时,先对其进行Arnold变换和异或的预加密处理,并对图像进行分块处理,然后利用Tent映射产生的序列进行排序索引与循环移位。在加密过程中明文图像经历了像素替换和像素扩散,使得明文像素的值和位置都发生了变化。实验结果表明,该算法具有良好的加密性能和安全性。     

基于循环结构的脆弱型数字水印算法

为提高水印的篡改定位能力,提出了一种基于循环结构的脆弱型数字水印算法.该算法首先将图像进行分块,利用Logistic映射调制图像块生成水印,然后利用猫映射构造循环结构,建立图像块之间一一对应的循环关系,并将块水印嵌入到对应图像块的最低有效位(LSBs)中.实验结果显示,所提出的算法不仅能准确定位,而且可以有效地抵抗统计攻击和矢量量化攻击.     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建时存在特征映射不完全,以及映射特征易丢失而导致的重建效果不佳的问题,提出了一种多分支残差注意力机制融合的图像超分辨率重建算法。该算法在深层特征映射部分引入多分支架构,增加了网络宽度;并在每个分支中引入包括融合注意力机制的残差结构,对不同的特征信息进行侧重学习,提高了模型提取特征的能力;然后在非线性映射输出层对多个分支映射的信息进行叠加,进一步使特征信息融合,促进参数传递。试验结果表明,该算法在客观评价指标上和主观图像效果上均优于其他算法,有效提高了重建图像的细节清晰度。     

海量影像数据的快速浏览设计

信息技术和传感器技术的飞速发展,使得遥感图像的数据量呈几何级数的递增.当浏览图像或缩放时传统的方法速度都比较慢,特别是缩小图像时要读取整个影像数据,而且还要间隔的抽取数据,速度之慢几乎难以忍受,当对影像数据进行数据矢量化的时候,工作效率就非常低.本文提出了一种在打开文件时花出一定时间对影像文件进行临时文件重建,做成倒金字分层结构,并通过内存映射文件读取数据,简化了文件读取操作.这样每次浏览或缩放图像时就可以无等待了.     

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．     

基于图像变形的全景平滑漫游算法研究

针对目前全景漫游系统在切换视点时产生跳跃感的问题,提出了一种基于图像变形的平滑漫游算法.首先采用SIFT特征提取方法对过渡图像进行特征提取,同时采用图像区域划分的方法对特征点进行筛选,建立特征点集的映射关系;然后,构造特征点集的Delaunay三角剖分,在三角剖分的基础上,计算对应三角形区域的仿射变换参数;最后,对图像进行插值和生成中间过渡图像.实验表明该方法实现了特征点集的自动对应,提高了全景漫游系统的交互性和沉浸感,算法实用、高效,对于有诸多不确定性因素的过渡图像有较好的自适应性.     

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．     

一种半自动的基于图像建模系统

针对目前各种类型航海模拟器的虚拟建模效率较低与真实感较差等问题,设计与实现了一种基于多幅图像及少量用户交互恢复物体三维几何模型的系统.本系统采用稳定性好的改进Har-ris算子进行角点检测,基于角点空间特征及交叉相关实现角点的初始匹配;采用基于极线约束的角点匹配快速算法完成角点的精匹配,同时引入迭代和人工辅助修正的方法解决匹配算法的退化情况.在角点匹配结果基础上进行仿射重建,通过升级矩阵实现度量重建,在OpenGL环境下绘制出物体的三维模型框架.从原图像中抽取纹理并采用多视角图像融合的方法进行纹理映射,得到"照片级"真实感的三维模型.     

Visual C++ 各类映射的应用研究

映射是VC^＋＋很重要的一个开发手段，认识并掌握各种映射是实现应用软件开发的关键。本文就VC^ 的四种映射进行了讨论分析，给出在在软件开发中的应用方法及注意事项，实践证明是行之有效的。     

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．     

医学彩色内窥镜图像边缘检测方法的研究

考虑到医学彩色内窥镜图像的特殊性，用Ｋ－Ｌ变换，将经锐化处理后的彩色图像分解成３个正交彩色基Ｉ＾１，Ｉ＾２和Ｉ＾３，提出用Ｋｉｒｓｃｈ算子对含丰富特征的单色图Ｉ＾１进行边缘检测，并用Ｉ＾２和Ｉ＾３进行补偿，使获得的彩色回显图像边缘清晰，细节丰富。     

基于互信息量的医学图像拼合算法

研究了基于互信息量的图像拼合方法，对现有的概率分布估计方法及搜索策略进行了比较，并提出用梯度二值化图像互相关配准做预处理方法，并就融合后图像的显示问题提出一种基于边界法向插值的新方法、应用这些方法拼合实际XA医学图像，实现序列下肢步进图像的准确拼合．     

基于二维耦合映像格子模型的图像加密

为了平衡混沌系统的复杂性和效率之间的关系，将分段Logistic映射（piecewise Logistic map，PLM）引入到二维耦合映像格子（2D coupled map lattices，2DCML）模型中. 采用暂态转换以使模型的输出序列服从均匀分布，进而得到T2DCML模型，基于此模型提出了一类图像加密算法. 在加密算法中，利用模型输出的伪随机序列构造两个初等变换矩阵，对图像进行置乱操作；然后再从模型中提取状态值的比特构造整数序列，对置乱后的图像进行扩散操作；经过若干轮的置乱与扩散操作，产生最后的加密图像. 仿真实验及性能分析表明:该算法的相关系数的绝对平均值为0.001 3，信息熵为7.999 3，像素变化率（number of pixel change rate，NPCR）和统一平均变化强度（unified average change intensity，UACI）分别为99.63%和33.60%，能够有效满足图像在网络中安全传输的需求.      

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．     

基于视觉图像特征的公路景观绿化美景度评价

通过对大量公路景观图像的研究,运用心理物理模式中的SBE方法对景观图像进行了总体评价,同时提取了图像特征信息;运用数理统计中的多元回归、相关分析和聚类等方法建立了关联模型,分析了人类视觉特性和公路景观总体评价值之间的关系．研究结果表明：跨线桥对公路景观影响最为显著,中央分隔带绿化对美景度值无显著性影响,两侧绿化面积比在17．2之间最为适宜,高美景度景观的图像主色彩（蓝、灰、绿）比例宜为3：4：3．     

基于支持向量回归的图像复原方法研究

针对退化图像复原问题,提出了一种基于支持向量回归的退化图像复原方法.该方法利用支持向量机回归算法非线性映射能力,通过训练样本对的学习训练,在退化图像与原始清晰图像之间建立映射关系,然后对测试样本进行复原.实际图像复原实验表明,得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了比较好的效果.与神经网络方法相比,支持向量机回归算法克服了神经网络的模型选择与过学习问题、局部极小问题等.     

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．     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．