土地利用纹理样本数据库的建立

本文概述了多种数据源,多时相的所有类别的不同表现形式的土地利用纹理样本数据的采集、建库等一系列工作,介绍了土地利用纹理样本库德体系结构,主要功能以及设计方法,并分析了XML、OO4O等关键技术。     

基于边信息抗仿射变换的数字图像水印算法

设计抗几何攻击的图像水印算法是数字水印技术研究中的难点。仿射变换是典型的几何攻击，能够使目前大多数数字水印算法失效。基于带边信息的水印模型，本文提出了一种利用Zernike矩的抗仿射变换多比特图像水印算法。该算法将归一化图像的Zernike矩作为边信息，利用量化技术对的水印信息进行编码和嵌入。实验证明，本文提出的算法不仅具有很好的抗仿射变换和抗JPEG压缩的鲁棒性，而且具有较小的嵌入失真和较大的水印容量。     

改进的ASM灰度图像目标定位技术

首先介绍灰度模型的目标定位算法,在该算法基础上提出了一种改进的算法,将主动形状模型的灰度图像中目标定位算法应用到视频图像中,同时针对处理结果进行科学评价。实验结果证明了本文提出算法的可行性和高效性。     

项目导向模式下的高职图形图像专业课程教学改革研究

本文阐述了项目导向教学模式在高职院校图形图像专业课程教学改革中的运用。针对项目设计原则、项目教学组织实施过程、项目教学评价体系以及局限性几方面进行分析研究。     

结合EZW和AES的图像加密机制

随着图像或视频的网络应用日益普及,各种各样的新型应用不断涌现.由于图像或视频在网络中传输时,网络本身的安全措施并不能完全阻止非法截取事件的发生,因此人们对于图像数据传输的有效性和安全性提出新的要求.提出一种新的方法,其基本思想是通过结合使用离散小波变换(DWT)、嵌入式零树小波编码(EZW)和高级加密标准(AES),在对需要传输的图像充分压缩的基础上,对编码码流加密置乱,从而同时达到有效和安全传输的目的.实验结果表明,该方法在保持较高压缩效率的同时,增强了码流在传输过程中的安全性.     

图像的增强与分割方法研究

以图像增强与分割这两个计算机视觉中最具基础性质的研究方向为内容,深入研究了红外序列图像的增强,以及一般图像的分割问题.在图像增强方面,提出了一种基于模型的远红外序列图像自适应增强算法(ASTHF).该算法保持了原有算法的良好效果和计算效率,从而达到了视觉效果和运算速度的良好统一.在图像分割方面,提出了一种综合利用边缘和区域信息的图像分割方法--基于尺度空间的区域竞争一般框架(GSRC).通过将被误标记可能性小的像素作为种子,GSRC首先自动确定初始分割(粗分割),然后以能量泛函为工具,通过综合运用轮廊平滑、概率模型和区域竞争来确定最终的分割(精细分割).GSRC不仅能有效地利用图像特征,还为特征的知觉组织提供了一条简单的计算途径.     

空间密度聚类在数字图书馆图像检索中的应用

图像聚类为数字图书馆图像管理提供了新的技术支持,能够在大量图像数据中发掘使用户感兴趣的信息。传统应用于图像聚类的特征提取算法往往忽略图像颜色的空间分布信息,且适应性较差。通过等面积矩形环对图像进行划分并计算各空间区域的相关性,并根据空间区域相关性计算各区域的重要性,将空间信息与颜色信息进行融合。同时对快速搜索密度峰值聚类算法的截断距离进行了合理改进,在保证聚类精度的同时提高收敛速度。最后将该密度聚类算法应用于数字图书馆图像检索之中。通过实验验证,本文提出的方法是可行的、有效的。     

QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

自从高分辨率卫星影像出现以来,遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像获取手段的增加和分辨率的提高,影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法,如主成分变换法(PCA)、乘积法、Brovey变换法、IHS变换法、SVR变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较好但却不一定适用于像QuickBird、IKONOS等高分辨遥感影像的融合。本文应用Pansharp变换法和Gram-Schmidt变换法两种融合方法,对QuickBird影像进行融合试验,并与Brovey变换法、IHS变换法、PCA变换法的融合效果进行比较,以评价各算法的优缺点。研究结果表明,Gram-Schmidt变换和Pansharp变换在QuickBird影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信息,其中以Gram-Schmidt变换法所获得的效果最好。     

Gabor传递函数相似性测度图像质量评价算法

数字图像在压缩和融合等处理中会产生退化效应,当前对图像退化中质量评价指标如均方误差(MSE),峰值信噪比(PSNR)等不能有效反映图像在退化过程中传递性能,而只是单纯计算图像之间灰度值差异,对图像质量评价不准。提出一种利用Gabor传递函数相似性测度为评价指标的图像质量评价算法,采用图像的亮度、对比度和结构相似度为场景结构基准特征,设计Gabor传递函数。通过双正交滤波器得到Gabor传递函数相似性测度,该指标能有效反映图像退化演变过程中的传递性能,合理评价参考图像和失真图像质量。仿真实验表明,利用Gabor传递函数相似性测度指标评价图像质量,能准确反映图像失真等级,在几乎所有失真类型上都能有较满意的结果,评价结果比较稳定。     

三维图像重建中差异信息融合算法研究

针对三维图像重建中的差异信息融合算法识别率较低,稳定性差,无法有效处理不确定因素等弊端,提出一种新的三维图像重建差异信息融合算法,分析了二维图像和三维图像的一阶与二阶统计,对自相关函数进行归一化处理,将二维图像的自相关函数变成三维自相关函数,利用傅里叶变换求出三维图像的功率谱,通过调整合理的辐角塑造该三维图像的傅里叶转换。对三维图像重建过程中的特征向量进行划分,保证三维图像重建过程中全部信息的完整性。依据特征向量与信息之间的经验知识对学习样本进行建立,给出某一时间段内三维图像重建中某个神经网络对应的差异信息融合公式,对多个神经网络的差异信息融合结果进行融合,实现三维图像重建中差异信息的融合。仿真实验结果表明,所提算法具有很高的有效性。