【摘 要】
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为解决传统脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)仅限于二值分割且无法对灰度缓慢变化的大范围区域进行完整分割的问题,提出了一种基于PCNN的多区域图像分割算法。将分割图像经过平滑和归一化后送入PCNN,在快速连接机制作用下,每次迭代处理中具有相似状态的神经元可实现同步点火,完成单个图像区域的完整分割。经过预定的迭代次数后,以各神经元的点火次数为新输入图
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为解决传统脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)仅限于二值分割且无法对灰度缓慢变化的大范围区域进行完整分割的问题,提出了一种基于PCNN的多区域图像分割算法。将分割图像经过平滑和归一化后送入PCNN,在快速连接机制作用下,每次迭代处理中具有相似状态的神经元可实现同步点火,完成单个图像区域的完整分割。经过预定的迭代次数后,以各神经元的点火次数为新输入图像各像素点的灰度值,然后经平滑和过归一化后再次送入PCNN重复上述处理,完成多区域图像分割。Berkel
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由于CMOS传感器芯片的光电转换的非线性性质使得输入输出图像的灰度值呈幂函数映射关系。为了使输出图像获得更好效果,本文提出了基于三次B样条曲线拟合的伽玛变换算法。首先根据特定点拟合出三次B样条曲线,然后将输入输出图像的灰度值根据该曲线的映射关系进行映射。实验结果表明该算法可以较好的并且灵活的对图像进行调整。
为了克服粉尘环境给图像造成的退化问题,首先建立了一种考虑粉尘多散射因素的图像退化模型,该模型使用一级多散射方法推导得出;其次在图像退化模型基础上采用暗元色先验知识原理提出了图像恢复算法;最后在基于kirsch算子的自动阈值图像质量评价标准下,通过遗传算法(GA)对模型中的大气光与曝光参数自动优化,实现粉尘图像恢复的最优结果.实验证明此方法不但能有效地去除粉尘对图像的影响,增强图像色彩与对比度,而且
为了提高油井监控的安全系数,针对油井夜视监控图像中噪声的特点,提出了一种自适应的混合滤波算法.对于图像中存在的高斯噪声,设计了一种加权处理的均值滤波算法;对于脉冲噪声,提出了一种改进的比较选择滤波算法,可根据不同的图像自适应地选择合适的滤波参数,在滤除脉冲噪声的同时保持图像边缘信息;最后将两种滤波算法有机结合起来对实际的油井夜视监控图像进行处理.实验结果表明本文提出的算法不仅能够有效地去除图像中的
对标签不可追踪性的形式化验证模型进行了分析,发现对于某些无线射频识别(RFID)安全协议,该模型存在不能正确判断标签的不可追踪性是否成立的缺陷.为此提出了一个改进方案.对模型中攻击者执行的攻击游戏进行了修改,允许攻击者可以假冒读写器向标签发送信息,并增强了攻击者区分标签回复的能力.改进模型可以准确判断RFID协议中标签的不可追踪性.
基于人脸图像的年龄自动估计已经成为当前人脸识别领域的一个重要研究方向。首先通过非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)算法对基矩阵或系数矩阵进行稀疏性约束,用形成的更具有局部表达能力的子空间对人脸图像数据进行表示。然后使用径向基函数神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计。实验结果表明,具有稀疏性约束的非负矩阵分解
传统的ROI(region of interest)检测方法忽略了图像中的上下文信息,为了解决这个问题,本文利用概率潜在语义分析(probability latent semantic analysis,PLSA)来对图像中的每块区域周围的图像特征进行分析,并利用其作为上下文特征来辅助ROI的检测。实验表明,该方法与直接进行分类相比,能够取得更好的分类效果。
为克服一般区域生长算法对初始种子点选择以及生长顺序鲁棒性较差的问题,提出了一种鲁棒于生长顺序的彩色图像区域生长算法。首先计算所有像素点的局部颜色直方图以及领域相似性指标(neighbor similarity factor,NSF);其次通过NSF值建立种子的选取准则、种子的生长准则以及生长的终止准则,对图像进行初分割;最后对未分类点进行重新分类得到最终分割结果。通过与JSEG算法比较发现,该算法
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