基于图像信息熵与多元变分模态分解的电缆局放信号去噪方法

局部放电(PD)检测是评估交联聚乙烯(XLPE)电缆绝缘状态的主要手段。针对电缆终端与中间接头局部放电现场检测时存在白噪声、周期性窄带干扰,以及去噪过程中自适应性较弱的问题,该文提出了一种基于图像信息熵与新型自适应多元变分模态分解的去噪方法。首先,对信号进行多元变分模态分解,重组信号并转换成灰度图像,进而计算图像一维信息熵。在考虑算法执行效率的同时,将Pearson相关系数与图像信息熵优化算法的模态参数相结合。其次,通过计算各本征模态分量的峭度来判定其主导分量的性质特征,利用峭度对噪声敏感的特性区分PD特征信息与噪声干扰分量,进而对噪声干扰分量进行3σ准则滤波。最后,通过新型改进小波阈值算法得到去噪信号。利用该方法对PD信号进行去噪,并与基于Spearman的变分模态分解(S-VMD)法、自适应集合经验模态分解(NAEEMD)法、短时傅里叶变换-奇异值分解(STFTSVD)法进行对比分析。结果表明,该方法对现场PD信号具有良好的抑噪性能,且耗时少、执行效率高、工程应用价值高。

基于图像信息熵的商标图像检索

提出了一种基于图像信息熵的商标图像检索系统，该系统使用图像的单元熵作为特征来描述图像形状，用欧氏距离来度量熵矢量间的相似性。用１３１０ 幅图像构成的数据库进行实验，结果表明，该系统输出的相似图像与人的视觉感应吻合性较好，并且具有很好的比例不变性，抗噪声性和抗浓淡性。

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.本文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.

图像信息熵在制作多媒体课件中的作用分析

本文从图像信息熵的角度出发,就图像信息熵在多媒体课件展示过程中对信息传递效率的影响进行了分析和推理论证,并对在多媒体课件制作过程中为了有效地传递教学信息应该注意的几个方面作了讨论。

基于图像信息熵的ptychography轴向距离误差校正

在轴向距离参与运算的ptychography算法中,轴向距离误差会使重建图像变模糊并降低图像的分辨率.本文基于菲涅耳衍射理论建立了轴向距离误差模型,根据不同轴向距离误差对重构图像清晰度的影响,提出用图像信息熵确定图像最清晰时的轴向距离,并重建出清晰的ptychography图像.比较了图像能量变化、Tamura系数和图像信息熵这三种图像清晰度评价函数在轴向距离误差校正过程中的分布情况,发现它们均具有单峰性,且峰值确定的轴向距离相同.图像信息熵相比其他两种图像清晰度评价函数具有更高的灵敏性.仿真以及实验均证明了基于图像信息熵的ptychography轴向误差校正的可行性.

基于图像信息熵优化参数的能见度检测方法

本文针对传统的暗通道先验算法中雾霾保留系数设为固定值导致能见度估计不精确的问题,提出一种基于图像信息熵自适应调整系数的能见度检测方法。该方法自适应调整系数后,再结合大气光学理论和导向滤波算法估计能见度。实例分析结果表明,参数自适应调整的能见度检测方法与设为固定值相比,估计精度更高,可用于解决图像能见度检测问题。

基于图像信息熵的图像分类

引用信息论中信息熵可以区分不同信息源包含不同信息量的思想,解决图像分类的问题。在图像分类中为了节省计算时间,将每幅100×100像元图像化算为以5×5像元构成的区域,作为大像元的图像,大像元中25个像元特征值的均值作为一个大像元的特征值,本文的图像分类是在大像元图像上进行的。首先计算出每幅大像元图像的信息熵,按照已知信息将图像分为5类,在每一类别中以图像总数的1/4的原则确定该类图像的取样数目,由每一类别中每幅大像元图幅的信息熵,计算各类别大像元图像取样的信息熵均值。在这个基础上,选择3类图像作为一个组合,计算待检验图像的信息熵Hl,分别与3个取样信息熵的均值HCPa、HCPb、HCPc之间的绝对值Δ1、Δ2、Δ3,其中Δi的最小者所属的类别,便是待检验图像的类别。通过实验证明本文提出的大像元信息熵,用于图像分类是可行的、有潜力的。

基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法

由于图像信息熵只与图像中的图像像素点值的数目有关,而与像素点的位置信息无关,即图像信息熵不能很好地反映图像间的形状差异。本文提出了基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法,解决了熵相同而形状不同的问题,利用单元信息熵矢量间的距离相关性来完成图像的匹配跟踪。因此该算法不仅具有抗噪能力,而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明：在辐射失真情况下,该算法具有稳健的匹配跟踪能力。

基于图像信息熵的高光谱图像分类

首先将一幅100像元×100像元的高光谱图像划分为以5像元×5像元构成的区域,作为大像元的图像,大像元中25个像元特征值的均值作为一个大像元的特征值。每组图像有175幅图像,实验中将他们分成四段,发现第三、四段的信息熵较小(其数值仅为二或三位数的数量级),仅用第一、二段的数据进行分类。选用图像信息熵≥1 500的图幅,进行该类图像信息熵均值的计算。农田、山体、居民地、水体4类不同地物的信息熵的均值和4种地物中某个地物的属性,利用其信息熵值与4种不同地物信息熵的均值比较,差值最小者的属性,即为待定地物的属性。

一种纠缠混沌系统的动力学分析及在图像加密中的应用

根据纠缠混沌系统的原理,构建了一种含有余弦纠缠项的纠缠混沌系统,运用李雅普诺夫指数、分岔图及功率谱图等对系统参数变化的动力学特性进行了理论分析,数值仿真发现了该系统参数敏感特性高的混沌区间,从而验证了该系统的动力学性能.为了实现该电路原理的应用,基于Multisim 14软件设计了纠缠混沌系统电路,证明了该纠缠混沌电路设计在实际工程上的可操作性.最后,进一步应用该系统对图像进行加密,利用敏感特性参数区间混沌序列,结合DNA算法,对图像的信息熵、直方图及像素相关性进行分析证明,Matlab仿真结果表明所提出的纠缠混沌系统具有较高的应用价值及安全性能.

基于改进的IIE-SegNet的快速图像语义分割方法

针对IIE-SegNet计算复杂度高、计算量大等问题,本文提出一种基于IIE-SegNet的改进方法。编码结构中引入经ImageNet训练过的VGG16和多尺度空洞卷积空间金字塔池化来获得丰富的编码信息;解码结构中,设计全局加平均模块来解决IIE-SegNet计算量大的问题;研究Focal损失函数来解决正、负采样不平衡的问题。实验结果表明:与IIE-SegNet相比,本方法在PASCAL VOC 2012数据集上的语义分割速度更快,平均每次迭代快0.6 s左右,测试单张图像的时间平均减少了0.94 s;分割精度更高,MIoU提升了2.1%。在扩展的PASCAL VOC 2012(Exp-PASCAL VOC 2012)数据集上的语义分割速度更快,平均每次迭代快0.4 s左右,测试单张图像的时间平均减少了0.92 s;分割精度更高,MPA和MIoU分别提升了2.6%和2.8%,特别是对于小尺度目标分割边界更清晰,性能得到了很大的提升。

一种基于互信息的图像配准算法

针对红外和可见光图像的特性,提出了一种基于互信息的图像配准算法。该算法采用互信息作为红外和可见光图像的统计相关性测度,并使用仿射模型实现两者的配准。实验结果表明,该算法能够较好的进行图像间尺度、旋转和平移差别的修正,可以很好地解决成像差异较大的红外与可见光图像间的配准问题。

一种基于单元信息熵的目标匹配改进算法

为解决图像信息熵无法有效进行图像匹配的问题,将图像单元信息熵和投影特征相结合,定义了图像单元信息熵,并提出了一种基于单元投影信息熵的图像匹配方法.在单元信息熵的基础上,在各个单元格内进行单元信息熵投影计算,然后按照一定的测度进行计算,从而实现图像的匹配.采用网格分层的搜索算法,加快搜索速度,提高其工程实用性.实验证明:该算法具有良好的抗几何失真能力和抗辐射失真的能力,以及很好的抗噪声干扰的能力,可以准确的进行目标匹配.

利用信息熵判定HEVC预测单元尺寸快速算法

为提高HEVC编码器的帧内预测速度,提出一种基于信息熵的high efficiency video coding(HEVC)帧内预测单元(PU)尺寸快速判定算法.利用图像的信息熵随图像中细节的丰富程度产生不同的值这一特性,判断PU是否需要进行分割处理.首先计算每个LCU的信息熵,根据信息熵的结果从64×64至4×4的PU中找到最优的分割尺寸,进而确定最佳编码深度,再从该编码深度内进行帧内角度预测.实验结果表明,在保证编码性能基本不变的前提下,帧内预测编码时间平均缩短了约22.6%.该算法精简了遍历搜索模式中不必要的率失真代价计算过程,在保证图像质量的前提下,缩短了帧内预测编码时间.

一类新型纠缠混沌系统的电路设计及在图像加密中的应用

首先根据纠缠混沌系统的构建方法,构建了一类含有指数及正余弦项的纠缠混沌系统,运用Matlab对该系统的李雅普诺夫指数、分岔图及功率谱图等动力学特性进行理论分析和数值仿真,结果表明该系统具有较高的参数敏感特性。基于电路仿真软件Multisim14进行实验仿真电路的制作,证明提出的纠缠混沌系统电路在电路原理上的可实现性,从而验证了该纠缠混沌系统的丰富动力学能力。最后利用DNA算法及纠缠系统混沌序列对图像加密,进行加密直方图、信息熵及相邻像素相关性分析。分析结果证明,提出的混沌系统具有较强的复杂性,应用于图像加密具有较高的保密安全性能。

基于信息熵下的人脸定位技术

为解决人脸定位过程中人脸图像处理困难、定位结果不准确以及人脸易受环境影响的问题,本文提出了利用图像信息熵对人脸进行定位的方法。首先引入了图像信息熵对图像进行色彩空间转化,采用MATLAB进行人脸阈值分割;然后根据人脸肤色与人身体肤色不同对人脸进行处理;最后利用人脸的眼、嘴等像素点信息熵值的比较对人脸进行定位。实验结果表明:可以利用图像信息熵进行人脸定位,方法简单,适应性强,定位结果不受客观因素的影响,识别结果准确。

基于加权改进小波变换的图像融合算法

针对低对比度图像融合时会造成图像细节模糊等缺陷,提出一种基于加权双正交自适应小波变换的图像融合算法。取小波系数局部模极大并进行自适应加权修正以融合高频系数。采用对2幅原图像的低频系数加权自适应的方法对低频系数进行融合。对多聚焦图像和多光谱彩色图像分别采用计算图像信息熵和均方根误差、计算图像平均梯度的方法对融合的性能进行评价。实验结果表明,采用该融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。

一种遥感图像海上船舶多级自适应聚类分割方法

采用一种改进型图像信息熵来表征目标区域的复杂程度,并以改进型信息熵和Otsu聚类算法为基础,提出一种遥感图像海上目标多级自适应分割方法。实验结果表明,该方法对于中分辨率遥感图像中相对复杂海域背景下的小目标图像分割有着较好的效果。

基于神经网络的低照度彩色图像增强算法

由于低照度彩色图像存在整体亮度低、对比度低、颜色偏暗和信噪比低等特点,所以经典图像增强算法对其增强效果非常有限。提出了一种利用BP神经网络进行彩色图像增强的算法,并将RGB图像转换成HSI图像,以保证增强处理不引起图像的色彩失真。实验证明:该方法显著地改善了低照度彩色图像的视觉效果,提高了图像整体亮度和图像的信噪比,可调节图像的动态范围,能增强图像的对比度和细节,可增加图像信息熵。

两个新的数字图像加密效果评价准则

图像信息熵和灰度变化平均值是两个常用的图像加密效果评价准则。分析指出,图像信息熵和灰度变化平均值受图像尺寸大小的影响较大,为此提出了两个新的图像加密效果评价准则:直方图均衡度和游程统计量。直方图均衡度可用于基于像素灰度值变换的加密过程的评价,游程统计量可用于图像坐标置换的加密过程的评价。新方法表达简单,计算便捷,其显著优点是与图像大小无关,不需要借助原图像。