一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法PABIT，该算法通过模板匹配的方式．层层剥离原始图像的边缘像素，使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架．使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线，最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为1的细化图案．由于该算法采用并行处理的模式．使得该算法较通常的串行算法效果更好．经该算法细化后的结果具有保形．连通，无扭曲变形的效果．     

黑白二值图像编解码方案的实现

采用“行程码－自适应哈夫曼码”的编解码方式，对黑白二值图像进行压缩处理，获得了较高的图像压缩率和较好的图像恢复质量。     

改进的EM算法在分块灰度图像二值化中的应用

识别扫描得到的文本图像首先要进行二值化处理,以去掉冗余的信息.针对二值化过程中采取固定阈值会导致图像的背景和文本不能得到有效区分的问题,提出改进的分块EM算法,并应用在文本图像的二值化过程中,有效地分离了图像中的文本和背景信息,使识别的后续阶段提取的特征能够更好地代表要识别的模式.     

二值图像形态操作与结构元素分析

分析了二值图像的形态操作,探讨了二值图像形态操作中结构元素对图像处理结果的影响.在Matlab数字图像处理工具箱中,将索引图像转换成二值图像,给出了运用钻石形结构元素对二值图像进行了膨胀和腐蚀操作的实例.     

二值图像形态操作与结构元素分析

分析了二值图像的形态操作,探讨了二值图像形态操作中结构元素对图像处理结果的影响.在Matlab数字图像处理工具箱中,将索引图像转换成二值图像,给出了运用钻石形结构元素对二值图像进行了膨胀和腐蚀操作的实例.     

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.     

一种新的区间值模糊集推理方法

在两向量相似度的基础上,定义了两个区间值模糊集在一点处相似度,然后在此基础上提出了一种新的模糊推理方法——区间值模糊集相似度推理方法.并且对该种方法的还原性进行了讨论,给出了满足还原算法的条件.     

一种新的区间值模糊集推理方法

在两向量相似度的基础上, 定义了两个区间值模糊集在一点处相似度, 然后在此基础上提出了一种新的模糊推理方法--区间值模糊集相似度推理方法.并且对该种方法的还原性进行了讨论,给出了满足还原算法的条件.     

一种新的车牌图像自动识别系统

通过分析国内外图像自动识别系统在交通管理中应用的现状，指出了现行各种自动识别系统所采用技术方案的优缺点，提出了一种新的车牌图像自动识别管理系统，并对其中图像定位和字符分割核心技术的研究进行了分析比较，提供了在复杂图像中如何进行图像识别的研究新思路，使其在实践中能得到广泛应用．     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

一种基于稀疏表示的交通图像去噪算法

将图像稀疏表示方法引入到交通图像处理中,实现了一种基于K-SVD的正交匹配追踪的交通图像去噪算法.该算法通过奇异值分解,DCT字典进行自适应更新,形成更能表示图像结构的超完备字典.实验结果表明,相对于传统图像增强方法(中值滤波、均值滤波、基于小波滤波)和基于DCT冗余字典的稀疏表示图像增强方法,该算法能更有效地去除交通图像噪声,得到更高的峰值信噪比.     

双向分块快速Delaunay三角剖分算法

介绍一种双向分块快速Delaunay平面剖分算法,该算法有别于其他的分治算法,其特点是运算速度快,时间度为O（Nlog2N）,算法易于理解和实现．该算法在二维平面中首先把被三角剖分的点集均匀分为多个只有3点（最多有一个块不是3个点）的点块．首先对每一个点块进行Delaunay三角剖分,再对相邻的点块中三角剖分进行合并．并介绍了该算法的数据结构．充分说明了该算法的可操作性．     

基于红外图像增强算法的混凝土内部缺陷检测研究

由于混凝土的不良导热性能,传统红外检测方法分辨率低、缺陷特征不明显.针对上述问题,研究了结合红外热像和增强图像算法的混凝土内部缺陷检测方法;开展了混凝土中不同深度、大小的缺陷的红外检测试验,并采用时域拟合与限制对比度直方图均衡算法相结合的方式对红外检测图像进行处理;对比了处理前后的热像图缺陷识别效果.试验结果表明:算法应用后缺陷识别所需温差从0.3℃降至0.1℃,边缘细节得到优化,提高了红外图像混凝土内部缺陷检测的精度和实用范围.该方法拓展了红外热像在混凝土无损检测中的应用范围.     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

基于事务的概率标记数据包的IP回溯

针对Dos攻击,提出了一种改进的IP溯源技术PTPM(Probabilistic Transaction Packet Marking),利用事务把一个路由器的标记信息经由中间路由器传播到目的主机,最后根据收到的数据包重构攻击路径.这种方案大大减少了回溯数据包的个数.     

A New Fragile Watermark for Image

Fragile watermarking is a method to verify the integrity and authenticity of multimedia data. A new fragile watermark for image was proposed, which can be used in image verification applications. The paper first described the above two techniques, some of which will be used in the method. Then it described the embedding and authentication process and also analyzed the method to show how it can survive some attacks. The experimental results show that the proposed method doesn‘t need the watermark or original image on authentication side. It provides more security against attack, and can localize where the temoerinlz has occurred.     

基于边缘信息检测的BP网络图像压缩新算法

探讨了人工神经网络用于图像压缩的方法,提出了一种基于边缘信息检测的BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、纹理块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数.实验结果证明:本算法在保证重建图像丰富细节的同时,能大大提高图像的压缩比.     

一种新的JSSP免疫算法

免疫算法是借鉴生物免疫系统原理建立起来的一种新的并行优化算法,用于求解具有多模态性质的函数优化问题具有较好的效果．由于JSSP（Job-Shop调度问题）是一个典型的具有多模态性质的复杂函数优化问题,本文将免疫算法应用于求解JKSP,该算法模拟B细胞的克隆选择过程,通过编码模式的高变异克隆选择完成最佳调度方案的全局搜索．仿真结果表明该算法优化速度快,全局搜索能力强,不易产生不可行解,搜索效率较高,具有较好的JKSP调度优化效果．     

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。     

一种多阶段处理的红外小目标检测方法

提出了一种二阶段红外图像序列小目标检测方法.该方法由2个相序的处理阶段组成,即目标的预侦测阶段和目标的确认阶段.在处理的第一阶段,通过快速扫描输入图像,根据视觉特征的显著性抽取潜在的目标集合.这些潜在的目标在第二个处理阶段通过双均值滤波方法被进一步地识别,判断出真目标,剔除假目标.统计分析在理论上证实了这种算法结构的高效和合理性.实验结果表明该方法在运算速度上有显著的优势.