改进的双线性插值算法在信息隐藏中的应用

针对传统信息隐藏算法隐藏容量小和对图像质量影响较大的缺点,提出了一种新的信息隐藏算法。利用灰度级插值的方法来修改秘密信息嵌入点的像素灰度值,为隐藏秘密信息创造出更大的冗余空间;同时采用新的相邻像素差值计算方法以实现秘密信息的嵌入,使得嵌入大量秘密信息后,载密图像的质量得到很好的保证。实验结果表明,当PSNR>40dB时,最低也可以隐藏145800bit。与传统的算法相比,隐藏容量有了更大提升的同时,PSNR值也保持在很高的水平。

桶形畸变图像的一种校正方法

通过对广角镜头拍摄的图像所产生的几何畸变的特性进行研究,结合摄像头成像原理,提出一种几何校正方法来消除广角镜头引起的桶形畸变。首先通过对广角摄像头进行标定,获得摄像头的径向畸变系数,然后根据与点到畸变图像中心的半径有关的畸变映射关系完成源图像到目标校正图像的空间坐标映射,最后通过最近邻算法完成孔洞填充得到无畸变的图像,从而实现对桶形畸变图像的校正。实验结果表明,这种校正方法对于采用广角镜头拍摄的含有桶形畸变的图像校正效果良好,并具有较好的实用价值。

基于遗传神经网络的零件图像非线性校正

提出了基于遗传神经网络校正非线性失真图像的方法。首先,用遗传算法优化神经网络的权值,构成遗传神经网络。然后,从标准的矩形栅格的失真图像中提取特征样本,样本的坐标用于训练遗传神经网络,标准矩形栅格中的样本的坐标作为目标输出。最后,以失真图像所有像素的坐标作为遗传神经网络的输入;其输出的坐标经过灰度级插值,实现图像的非线性校正。实验结果表明,文中提出的方法是有效的。

投影图像畸变的一种校正方法

提出一种几何校正方法以消除投影图像的畸变:通过查找后向映射表,借助双线性插值运算,对图像进行几何预畸变,使其变形为投影仪所需要的预畸变图像,然后将其投影到非平面物体上,便能让观察者看到无畸变的投影图像,从而实现投影图像畸变的校正。实验结果表明,该方法对于非平面几何形状所造成的投影图像畸变有良好校正效果,并具有一定的实用价值。