一种融合边缘和区域特征的主动轮廓图像分割

传统的主动轮廓模型只利用图像的边缘或者只利用区域特征实现图像分割。在有些情况下图像分割效果较差．本文给出了一种综合利用图像边缘和区域特征的主动轮廓图像分割方法．实验表明,演变后的曲线与图像的边缘是吻合的,图像分割的结果较好．而对相同的图像应用传统的主动轮廓分割算法得到的图像分割结果则很差．这说明新算法明显提高了传统算法的图像分割性能．     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

基于Logistic混沌映射与Amold变换的图像加密算法

传统的Arnold变换能改变图像象素的位置,而不能改变图像象素值,不能仅仅靠Arnold变换来实现图像加密．本文结合Logistic映射的伪随机性与对初值的敏感性,提出一种新的基于Arnold变换的图像加密算法,改进后的算法不仅改变了图像象素的位置,也改变了图像象素值．matlab仿真实验表明了该算法的有效性与安全性．     

基于P．Perona和J．Malik方程的图像放大

偏微分方程在图像去噪、重建等图像处理领域中都已经有了较多较好的应用,基于一种全新的图像放大方法,即基于偏微分方程的图像放大法,该方法主要是利用热传导原理,建立热传导过程的数学模型,实现图像放大的目的．提出了一种基于P．Perona和J．Malik方程的图像放大的算法．数值离散采用直观的有限差分格式,实验在Matlab环境下进行．实验结果表明该法在放大过程中保持了图像的特征,也说明了该算法实现图像放大的有效性．     

浅谈数字图像处理中的图像分割技术

数字图像处理科学迅速发展并得到广泛应用．图像分割是其中重要的中间技术．它依托图像数字处理底层技术,为模式识别等高层应用服务．本文简要介绍了图像分割的概念范畴和常见的分割技术的方法描述．掌握图像分割技术有助于系统理解数字图像处理技术的层次．     

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．     

一类改进的PDE模型在图像去噪和分割中的应用

利用变分原理研究了图像能量泛函的极小值问题所对应的一类改进的偏微分（PDE）模型．通过对偏微分方程的研究,从形式上分析得到方程的解即结果图像,在去噪后与初始图像有较小的偏差,很好地保持了初始图像所具有的特征．实验结果验证了这种分析结果的正确性,并且得到在去噪时间相同的条件下,结果图像要比以往的模型较好．在分割处理上,结果图像也有较好的分割效果．     

依形判数，以数定形——一次函数图像与k,b符号的关系

在学习一次函数的知识时,同学们往往会遇到一些根据一次函数的图像来判断k,b的符号,或根据k,b的符号判断一次函数图像经过哪些象限的一些试题,这类试题主要考查一次函数图像的数形结合思想．有些同学在解这些试题时感觉到比较困难,不知从何下手．分析情况主要原因是没有了解一次函数图像与k．b符号的内在联系．如果你们知道了它们之间的内在关系,这类问题就会迎刃而解了．本文总结了五种方法来判断一次函数图像与k,b符号之间的关系．供同学们学习时参考．     

生活中一次函数题的解法

一次函数的图像含有大量的有价值的信息．为考查我们获取和利用图像信息的能力,一次函数图像信息题便成了近年来各地中考的热点．解答这类题的关键是从图像中获取信息,正确地进行“形”和“数”的转换．     

关于几组物理图像的比较研究

物理图像具有直观、形象、醒目明了的特点．应用图像解题简便快捷,可以使复杂的问题变得浅显易懂．认真理解、分析图像可以帮助弄清物理过程、认识物理规律．中学物理中涉及到十几种物理图像,这些图像中有一些相似的图像,弄清这些图像的区别与联系,有助于理解图像的意义,快速解决相关问题．为此,本文将中学物理中出现的几组典型的图像加以归类比较,以供大家参考．     

车牌图像二次定位方法研究

提出了1种的车牌图像二次定位方法,在第1次定位中初步找出包含车牌边框的车牌图像区域。再根据车牌边框对车牌图像进行倾斜校正．在此基础上,对车牌图像进行第2次定位,最终获得精确的车牌区域．测试结果表明,车牌图像二次定位方法成功率较高,能够为后续的车牌字符识别打下良好的基础．     

一种基于小波变换的动态轮廓模型

梯度矢量流模型广泛应用于计算机视觉与图像分割,但是受噪声的影响,在处理许多医学图像时不能正确收敛到目标轮廓．本文结合小波变换与梯度矢量流模型提出了一种新的动态轮廓模型．新模型定义小波变换矢量替代梯度矢量,并用多尺度小波变换对图像进行预处理．新模型具有更好的抗噪性,并能够得到连续的边缘点．结果表明新模型提高了动态轮廓模型方法分割复杂图像的能力,是一种有效的医学图像分割方法．     

基于小波包分解的自适应盲脆弱水印算法

提出了基于图像内容自嵌入功能的脆弱水印算法．算法的新颖之处在于能区分图像内容、水印还是两者同时被篡改,由原图像高7位的一级小波低频系数量化得压缩图像,转换成二进制作为水印,混沌置乱加密后嵌入到原图像的LSB．认证时,由认证图像高7位制作的水印与提取水印的差值来确定图像是否遭到窜改,可定位篡改位置．实验结果表明：与Y-M算法相比峰值信噪比提高了5个dB,与WONG算法相比峰值信噪比提高了3个dB,实现了盲检测,而且该算法能够检测常见的攻击如噪声、几何剪切、滤波等．     

粗糙集在双波段红外图像融合中的应用

研究了粗糙集在双波段红外图像融合中的应用．利用粗糙集对长波段红外图像进行滤波,最后将中波段图像特征与滤波后的长波段图像进行融合,融合结果调和熵比原中波图像增加,平均目标背景对比度比长波图像增加,说明融合后的图像既有较亮的目标信息,又有丰富的细节背景．     

函数图像在高考中的命题角度

函数图像题在平时测试的试卷和高考试卷中很常见,是历年高考重点考查的内容．通过对学生解答函数图像题的情况进行分析后,我们发现该考点是学生失分的“重灾区”．在高考第一轮复习之初．你分析近几年高考都从哪些角度对函数图像进行考查了吗？你掌握解答函数图像题的众多技巧了吗？看过本期文章后,或许你对准确解答函数图像题能做到胸有成竹．     

解决函数图像变换的方法

本文给出了解决函数图像变换问题的具体方法．通过对函数图像变换规律的总结,理解函数与方程的关系,函数表达式的含义,使得函数图像变换问题的解决显得非常容易．     

插值法在图像几何失真校正中的应用

图像在采集和处理过程中会产生几何失真,降低图像质量．要消除几何失真就要恢复像素原来的空间关系和灰度变化．插值法能够对几何失真图像进行校正,通过实例具体讨论了双线性插值在图像几何失真校正中的应用．     

基于图像矩阵变换的PCA及人脸自动识别

在图像主分量分析的基础上,提出了一种基于图像矩阵变换的主分量分析方法．该方法首先对图像矩阵进行适当的变换,用得到的新的图像矩阵构造图像总体散布矩阵后,再运用图像投影主分量分析进行特征抽取．该方法在ORL标准人脸库上的试验结果表明,经过适当的变换后抽取的鉴别特征在识别性能和速率上均优于单纯的图像主分量分析方法．另外,在AR人脸库上的试验结果也表明该方法对光照变化具有较强的鲁棒性．     

以圆为背景的函数图像题例析

辨析图像问题,是今年中考的热点问题．本文把以圆为背景的图像辨析题进行了归纳,供同学们学习时参考．     

基于C语言的图像信息隐藏技术的实现

对图像的信息隐藏技术进行了可行性分析,在此基础上介绍了使用LSB算法实现图像信息隐藏的思想,同时使用C语言对LSB算法进行了祥细实现．通过图像信息隐藏软件的实施,设计实例对该图像信息软件进行测试,说明了如何在载体图像中隐藏重要的信息以及把该信息成功提取出来的方法．