小波变换在数字图像处理中的应用

主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术，并运用Matlab软件对图像进行分解，然后提取其中与原图像近似的低频信息，达到对图像进行压缩的目的．分别作第一层分解和第二层分解，并比较图像压缩的效果。     

压缩域图像检索技术现状分析

压缩域图像检索将图像压缩技术与基于内容的图像检索技术融为一体,增强了图像检索系统的高效性和灵活性．本文对基于内容的压缩域图像检索技术现状进行了分析,并指出了未来的发展趋势．     

基于DCT系数与压缩感知的图像哈希算法

提出一种基于DCT系数和压缩感知的图像哈希算法。先将输入图像规格化,随后进行DCT,取得其第一列和第一行系数|然后对两组系数进行压缩感知得到测量向量,计算其均值得到哈希值。ROC曲线对比验证表明,该算法分类性能更优。     

关于对图像哈希算法的研究与应用

传统的基于文本的检索方式无法精确地搜索图片,因此基于图像内容的检索技术应运而生.它利用图像哈希算法提取图像特征,通过量化压缩等方法产生一个标明图像指纹的哈希序列,对比哈希序列即可判定两张图像的相似度.主要从图像哈希算法的定义、原理、特点、应用等方面进行研究,并着重介绍和对比a Hash算法及p Hash算法.     

基于第二代Bandelet基的SAR图像压缩感知及其重建

针对合成孔径雷达(SAR)图像具有丰富的高频细节纹理信息特点,提出了一种SAR图像压缩感知和重建的算法.该算法利用随机高斯矩阵对SAR图像直接进行降维线性观测,实现SAR图像的压缩.同时将第二代Bandelet用于SAR图像的稀疏表示,以保持SAR图像的高频细节纹理信息,从而保证了利用sl0算法重建SAR图像的质量.仿真结果表明,与传统的小波变换相比较,本文所提出算法具备更为出色的图像还原质量.     

多媒体计算机图像数据的压缩技术

多媒体计算机的图像数据压缩技术是多媒体计算机的关键技术之一，本对多媒体图像数据压缩的可行性进行了分析，并给出多媒体图像数据的五种压缩方法．     

基于多源异质特征的紧致二进制编码学习

为了提高图像检索系统的精度,提出了一种基于多种异质特征的新颖哈希函数学习方法．该方法首先利用特征空间中相似样本与非相似样本分布的不平衡性来提升每个弱分类器的性能,从而建立非对称的Boosting框架;然后将一种基于异质特征子空间学习的线性判别弱分类器融入该框架下,并利用每轮算法中的误判样本的信息来依次学习紧致且平衡的哈希编码．该方法能有效地融合具有互补功能的不同模态的信息,实现了检索系统的性能提升．在2个公开数据集上的实验结果表明该方法优于其他算法,由此看出增加多源异质特征和利用不平衡性学习紧致哈希编码都可以大大提高图像检索的精度．     

基于信息隐藏和图像恢复的JPEG图像压缩效率提升方法

针对目前图像压缩效率不高,压缩效果较差的问题,研究了信息隐藏在图像压缩中的应用,提出了利用信息隐藏以及灰度变换以提高JPEG彩色图像的压缩效率.将色度分量的熵编码DCT系数嵌入到亮度分量的DCT系数中,来提高图像的压缩效率.针对压缩和嵌入造成的图像退化,提出了一种基于信息隐藏的图像恢复方法.实验结果表明,文中的信息隐藏和图像恢复方法显著地提高了压缩效率,且压缩质量较好.     

一种高清视频图像的实时压缩与存储设计

随着空间应用技术的不断发展,目标影像信息呈几何级数增长。为了能够在有限的信道带宽上传输更多的目标影像信息,文中提出了一种高清视频图像压缩与存储的设计方案。设计中利用JPEG2000标准压缩芯片ADV212完成对箭载图像的有效压缩。同时利用Flash芯片完成对原始图像数据的高速存储。FPGA作为系统主控,主要实现对各芯片的初始化及逻辑控制,配置ADV212在HIPI的工作模式下进行图像压缩,通过对大容量的Nand Flash使用交叉双平面技术,将原始图像以及压缩图像进行分区存储。随后通过USB接口将图像信息上传到PC机。系统具有图像压缩比可调,存储器容量可扩展等优点。通过实验验证,该方案达到了系统要求的各项指标,并已成功的进入试用阶段。     

基于FPGA的Deflate算法核心模块设计

基于嵌入式设备FPGA,对无损压缩算法Deflate算法进行加速。采用哈希表方法,把Deflate核心算法用在FPGA上,实现了软硬件协同设计。独创性地设计并实现了窗口大小为32K的Deflate算法。主要介绍该设计的哈希表模块部分。     

基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法研究

人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等技术共同构成了人脸识别系统,被应用于多个领域的监控、安防措施当中,但由于技术局限,存在一定的缺陷与不足,需要不断补充.就基于图像分块稀疏表示的人脸识别算法展开研究,主要介绍了基于非重叠分块的加权稀疏表示算法、基于低秩分块稀疏表示的人脸识别算法、基于图像重构和哈希的人脸识别算法,并进一步对目前人脸识别系统在安防监控中的应用现状与前景进行了分析.     

基于哈希表的关联规则挖掘算法研究

经过分析关联规则中Apriori算法存在的不足,为减少对事务数据库的扫描次数,缩减产生频繁项集的时间,列出两种基于哈希表的计算项集支持计数的方法以及利用哈希表来进行项集的地址定位的方法,使得生成频繁项集的效率有所提高。     

浅析基于ETL技术和全表扫描哈希对比的数据同步方法

数据同步技术随着企业对各个信息系统之间数据共享的重视而变得越来越重要,数据同步的方法有很多,本文主要介绍基于ETL技术和基于全表扫描及哈希对比两种数据同步方法。基于ETL技术的数据同步是基于中间逻辑表完成数据转换,再通过主键和时间戳的对比而完成数据同步过程。本文以Kettle工具为例进行分析;基于全表扫描及哈希对比的数据同步是基于视图完成数据转换,再通过hash算法扫描对比而完成数据同步过程。     

基于图像分割的改进型预测编码

传统的预测编码是通过将图像转化为预测差来消除像素间的冗余度,从而实现图像压缩。为了进一步减小预测差的熵,提出了一种基于图像分割的改进型预测编码算法。实验结果表明,该算法具有比传统预测编码更好的压缩效果。同时,还比较了各种不同的分割方法对图像压缩性能的影响。     

基于稀疏表示与密写的数字图像分存

提出了一种基于稀疏表示与密写的数字图像分存方法.将稀疏表示、信息隐藏、分存技术三者有机结合,利用的(r,n)门限方案生成n份影子图像;再用稀疏表示及密写编码的方案分别将它们伪装在n幅有意义的载体图像中.与传统的基于拉格朗日插值以及LSB(Least Significant Bit,最不重要比特位)替换的方法相比,在嵌入秘密信息量相同的情况下,该方法在很大程度上减少了对载体图像的修改量,极大地降低了信息隐藏引起的失真,并通过实验验证了该算法的有效性和优越性.     

用于视频拷贝检测的时空视频哈希算法

本文提出了一种基于时域信息代表图像和希尔伯特曲线顺序特征的哈希算法。先从视频段中获取时域信息的代表图像,再对代表图像进行分块,将各块按照希尔伯特曲线的顺序排列,计算出时域信息代表图像上相邻块的灰度关系排序特征,进而生成视频哈希。本文中对多种视频攻击(比如剪切,丢帧,模糊,滤波,添加logo等)下的多类视频(包括纪录片、新闻、体育、人文、动画等)进行了鲁棒性与区分性的试验。实验结果表明本文所提算法较现有哈希算法有更好的检测性能。     

远程视频监控系统的研究和实现

以基于DSP的视频图像压缩系统作为研究对象,为实现电视监视系统,利用DSP构成一个能在信源端对全电视信号进行采集和压缩并可以通过电话线来传输的远程监视系统。整个流程可分成初始化、图像采集、压缩编码和数据传输4个主要模块。通过视频采集电路完成图像数据的采集,采用DSP芯片C5402实现图像压缩。     

结合裁剪技术的颜色特征匹配搜索

剖析了单以颜色直方图作为图像特征会丢失图片空间信息以及单以感知哈希串作为图像特征受均值影响较大的缺点,提出将图片切割方法应用到颜色直方图与感知哈希算法上作为提取图像特征的一种方案.方案分别提取颜色直方图特征以及感知哈希串特征,对这两种特征进行大量的训练后得到比较满意的权重分配,按该权重分配重组为新特征再进行相似图片检索.由于图片存在部分相似,故在检索过程中引入了有限次图片剪切,目的是提取图片的相似部分.实验结果证明:在数据集较小时,两种方式差别不大,但对于比较庞大的数据,采用新检索算法能提高检索效率.     

基于CS与BP图像压缩算法

压缩感知理论自问世以来得到很多学者的青睐,在信息传输中,图像的传输占据了很大一部分,对图像的压缩受到了广泛的关注.把压缩感知技术和神经网络算法结合进行图像压缩,实践证明能够利用神经网络对压缩感知观测矩阵进行预测,提高压缩率,改进传输效率,且不影响图像的恢复效果.     

改进的流形学习图像稀疏降噪方法

本文将稀疏重构与流形学习算法两算法结合运用于图像降噪方面,提出了基于拉普拉斯图谱嵌入的稀疏编码。该方法利用拉普拉斯图谱的局部相关性,通过对权重矩阵的改进,增强数据间的关系表示,同时又通过稀疏理论进一步优化代表低维数据点的稀疏系数进行数据压缩,从而进一步提高图像降噪效果。