基于混沌理论的数字多媒体图像加密研究

加密是保证图像信息安全性和完整性的有效途径,以数字多媒体图像为操作对象,提出基于混沌理论的数字多媒体图像加密方法。首先采集数字多媒体图像样本,在初始图像中嵌入水印,然后利用混沌理论置乱数字多媒体图像像素位置,生成相应混沌密钥,经过数字多媒体图像的扩展,实现数字多媒体图像的加密处理。通过加密效果的测试得出结论:优化加密方法输出结果的灰度均衡度为0.97,像素改变率为2.7%,即优化设计的数字多媒体图像加密方法在灰度均衡度和抗攻击能力方面均具有良好优势。

多尺度自适应注意力的数字媒体图像增强方法研究

为优化数字媒体图像的视觉效果,文章引入一种创新的图像优化策略,该策略依托于多尺度自适应注意力机制。这种方法通过构建独特的网络架构,实现对图像多维度特征的精确捕捉与高效整合,有效降低内容的重复性,提升图像处理的效率与质量。文章运用拉普拉斯算子精准识别图像中的信息缺失,配套设计高效的损失函数,旨在全面补偿处理过程中的信息损耗,从而显著提升图像的整体质量。实验结果表明,采用该方法增强的图像在图像色彩、亮度和饱和度的综合质量评估指标上达到了0.9以上,同时在结构相似性指数上也超过了0.85,这充分验证了该方法在图像增强领域的卓越性能。

基于激光全息投影的数字媒体图像三维重构方法

数字媒体图像形态多为不规则,增加了微小细节的采集难度,导致其三维重构质量下降,因此提出基于激光全息投影的数字媒体图像三维重构方法。采用CCD摄像机与激光设备采集数字媒体图像,根据激光全息投影与衍射理论得到物光上各点相位与振幅,得到包含微小信息的激光全息投影图像。针对投影过程中产生散斑噪声,运用复合波片、毛玻璃调制物光相位,抑制光源的相干性,去除图像上噪声。采用包围盒算法获得光线射入物体的三维空间坐标,利用欧拉-拉格朗日方程建立图像三维重构数据场,实现数字媒体图像的三维重构。实验结果表明,所提方法能够有效去除重构过程中的噪声,保证重构后图像清晰度,降低了数字媒体图像三维重构的误差,缩短了重构的时间,所提出方法的重构均方误差最大不超过0.5,重构时间在10 s内。

基于深度学习框架的流媒体图像多标签分类

考虑到存在未知类别的大规模流媒体图像多标签分类问题,提出一种基于深度学习框架的多标签分类方法。为了检测图像中是否含有新类标签,提出一种递归类检测器,它通过对图像特征和多个标签之间的关系进行有效编码来学习。为提升方法对大规模数据集处理能力,通过假设新的类图像在特征空间中远离已知类,从而有效地实现分类器和检测器交替学习的批处理模式。实验结果验证了该方法对大规模未知类流媒体图像多标签分类有效性。

基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法

为提升色域边界提取的完整性,提出一种基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法。通过简单线性迭代聚类算法,超像素分割原始数字媒体图像;利用基于纹理特征的K均值(K-means)聚类方法,修正超像素分割结果中的欠分割区域;利用颜色直方图全局对比算法,计算修正后超像素层的颜色显著性值,结合贝叶斯框架,提取数字媒体图像的显著性区域;以色相角聚类的方式,在显著性区域内,提取数字媒体图像色域边界。实验证明:该方法可有效超像素分割数字媒体图像,得到显著性区域;可有效提取数字媒体图像色域边界;提取的色域边界点空间分布较均匀,即色域边界提取的完整性较优。

多媒体图像格式间的转换方式

图像是多媒体技术中一种重要的信息媒体,数据量极大并且多种多样的多媒体图像存储格式,阻碍了多媒体技术的发展。为使多媒体技术蓬勃发展,各种图像格式间的转换就显得极为重要。首先详细分析了应用比较广泛的几种图像格式,然后给出这几种图像格式间转换的方法。结果可为多媒体图像软件的开发和应用提供重要的依据。

基于Gauss滤波的多媒体图像的可视化检索

基于图像的可视化特征的图像检索和查询 ,是当前多媒体系统的重要研究方向。对于基于图像局部匹配的检索 ,传统的模板匹配和区域分割方法只能在目标图像中检索非常相似的对象 ,对尺度或形状有较大变化的目标则难以得到满意的结果。提出了一种不依赖于模板匹配的方法———图像的多尺度高斯滤波表示 ,用于图像的特征提取和局部匹配 ,并在分布并行索引结构下实现了该方法的快速索引和搜索算法。实验表明 ,该方法能够在较大尺度和视角变化范围内 ,更有效地进行图像的特征提取和检索 ,对基于图像局部区域相似性的匹配能达到较好的效果。

海量多媒体图像信息高效检索算法优化及仿真

对海量图片数据信息进行检索的研究,对于增加多媒体图片信息检索率具有重要意义。由于海量多媒体图片信息存在一定的相似特征,使得进行检索时图片信息特征出现混乱的情况。传统的图像检索方法,主要通过图片信息特征进行分类检索,当图片信息混乱时,无法对海量多媒体图片信息特征进行分类,导致检索速度慢、准确率低的问题。提出一种新的海量多媒体图片信息高效检索算法,通过分析图片的SIFT局部特征,获取图片SIFT特征,再利用SIFT特征进行图片匹配对目标图像进行识别,引入BOW算法对匹配后的图片SIFT特征进行索引,建立Bag of words模型、TF-IDF加权和欧式距离来完成图片的相似度计算,完成海量多媒体图片信息的检索。仿真结果表明,采用改进的检索方法有效的提高了检索速度和检索准确率。

多媒体图像挖掘的关联规则挖掘

数据挖掘从大量的数据中提取隐含在其中的有用信息和知识,采用关联规则挖掘方法,对多媒体图像进行关联规则挖掘,得出多媒体图像的关联规则。

海量多媒体图像压缩中的冗余零系数消除算法设计

为了提高海量多媒体图像压缩的效果,提出一种针对海量多媒体图像压缩中的冗余零系数消除算法。计算图像信息熵,并构建金字塔模型,以提取多媒体图像的信息特征。将图像压缩分为一维离散余弦变换(DCT)压缩与二维DCT压缩,确保图像压缩后结构不被破坏。结合零系数数量变换曲线,确定最佳聚焦位置,建立冗余零系数消除模型,即可完成压缩图像冗余零系数消除。试验结果表明,所提方法可提高海量多媒体图像压缩的峰值信噪比,并且缩小图像所占用的空间。所提方法能够有效提高图像压缩的质量,使图像结构更加完整,故实际应用价值更高。

媒体图像传播与和谐社会的构建

当代视觉文化的兴起,促发了大量媒体图像的产生与传播。构建社会主义和谐社会需要营造和谐的媒体图像传播环境,正确引导舆论并且不断提高舆论引导水平,要满足受众的精神文化的需要,同时加强传播者与受众的媒介素养教育。

多媒体图像分析系统在病理学实验课教学中的作用和意义

本文讨论了多媒体图像分析系统在病理学实验课教学中的作用和意义。多媒体教学可使教学内容形象地、直观地呈现在学生面前 ,激发学生的学习兴趣和主动性 ,增强了学生理论与实验、临床与理论联系 ,明显地提高学习效率 ,达到了良好的教学效果 ,减轻了教师和学生的体力及学习负担 ,开发了学生智力 。

基于纹理特征的网络多媒体图像模板匹配方法

传统图像模板匹配算法受到椒盐噪声影响,图像纹理特征分割和提取效果较差,导致图像模板匹配结果不精准,为了解决该问题,提出基于纹理特征的网络多媒体图像模板匹配方法。使用小波多尺度滤波方法匹配椒盐噪声干扰图像特征,根据特征匹配结果,获取图像分割轮廓线,完成图像纹理特征分割。采用分块模板匹配方法模拟椒盐噪声干扰图像的活动轮廓分布情况,构建特征提取模型,提取图像纹理特征分量。使用全矩阵加权搜索策略,匹配网络多媒体图像模板,根据旧模板和当前图像的最佳匹配位置实现自适应修正。由实验结果可知,该方法在无干扰情况下最高匹配精准度为99%,在椒盐噪声干扰下最高匹配精准度为90%,具有精准匹配的效果。

基于多媒体图像数据的查询检索

本文对多媒体图像数据提出一套较灵活的存储、索引查询方式。针对多媒体数据库信息查询通用性的问题,构建了一个较为集成的特征库。针对高维数据查询效率问题,将基于内容、颜色、距离和形状的匹配算法与FNN算法及查找聚类重心的加速检索算法集成于查询检索引擎IRE,使查询更高效、应用更广泛。

多媒体图像在绘画中的应用

通过介绍多媒体图像在绘画中的应用,全面阐述多媒体技术在提高绘画过程中的重要作用,对多媒体技术的发展进行研究,分析了网络视觉图像对绘画艺术的影响。通过使用影像技术和网络视觉技术,能够对绘画创作提供可靠的技术保证,促进美术作家的创作,增强其文化底蕴和内涵。

城市作为一种“媒介”——基于媒体图像与真实体验的批判性思考

针对现代城市公共空间中媒体图像化的现象,本文展开对消费社会影响下公共空间沦为一种商品的批判,并对如何理解城市空间作为一种“媒介”展开深入的思考,试图挖掘城市公共空间的真实性内涵.

多媒体图像对绘画的影响

在当代的一些理论评论家们喜欢用"多媒体图像时代"、"景观社会"、"仿真的世界"这些前沿的学术术语来概括当下建立在"视觉图像"基础上的多媒体信息时代。事实上,众多的视觉媒介,如电影、电视、摄影、绘画、雕塑、建筑、广告、动漫、游戏等,正共同构成了一种强大的视觉——多媒体图像系统。不管我们承认与否,一个具有后现代特质的"多媒体图像世界"正渗透到当代生活的各个领域,影响着人们对周遭现实的认知方式。

多媒体图像数据投影聚类融合算法优化研究

提出基于粒子群的多媒体图像数据投影聚类融合优化算法,首先利用误差反传的梯度下降训练,选取出多媒体图像数据投影的聚类成员,为后续聚类融合提供准确的数据基础;其次计算每个多媒体图像数据投影基聚类算法被选入优化基聚类子集的概率;最后利用粒子群算法进行全局寻优,实现对多媒体图像数据投影聚类融合算法的优化.通过实验验证分析,结果表明,所提算法可以提高多媒体图像数据投影融合质量和聚类准确率.