基于边缘矩阵的链编码追踪算法

提出了一种基于边缘矩阵的链编码追踪算法,并引入“边缘矩阵”的数据结构,记录像素边缘的一些信息,以此辅助链编码追踪算法的运行。该算法不仅能追踪任意形状复杂区域的链编码,而且它的计算复杂性是线性的。该算法还可为给出表示链编码之间包含关系的树结构和其它分析打下了基础。

基于边缘检测的图像背景虚化方法

图像背景虚化作为图像处理领域一个热门方向,在信息化和人工智能技术的迅猛发展下,引起了越来越多的关注。文章介绍一种基于边缘检测的图像背景虚化方法,通过分析图像矩阵中像素点的边缘纹理变换特征确定图像的边缘,从而将图像前景和背景分割开来,再对背景像素点进行稀疏插值,达到背景虚化的效果。该方法提供了一种有效的虚化图像背景方法,使得图像前景背景更好地分割开来,模糊背景从而突出前景,强调图像描述重点。该方法可应用于图像处理领域,实现图像的背景虚化功能。

基于肝脏超声图像的纤维化量化分析

超声诊断除了受主观性和诊断经验等人为因素影响外,检测频率、机器参数的设置等成像条件的变化也会对图像产生很大的影响,因而使肝脏纤维化的量化分析受到很大限制。本文基于任意的肝脏超声图像提出了利用纹理边缘共生矩阵(TECM)进行纤维化量化分析的方法,首先由Canny算子提取纹理边缘,并计算其共生矩阵的熵作为分类的特征值。通过用leave one out最近邻法和Fisher线性分类器进行分类试验,证明其分类精度优于分形维(FD)。而且,用Fisher线性分类器对TECM和差分盒计数法(DBC)组成的联合特征向量(J DT)进行分类试验,当阈值为时,分类正确率(CCR)可以达到95. 1%;取阈值为时,灵敏性可以达到100%。

非均匀光照图像中粘连手写体和印刷体的辨别

针对文档图像光照不均匀以及手写字符与印刷字符接近甚至粘连等问题,提出一套提取字符并区分手写体和印刷体的方案。首先提出一种基于开关映射(toggle mapping,TM)的双阈值二值化方法,用来提取非均匀光照文档图像中的字符;然后将整幅图像分割成大小相同的网格,从每个网格的邻域中提取边缘特征矩阵。由于相邻网格特征的相似性,使用了基于判别随机场(Discriminative Random Fields,DRF)的分类框架将网格分成手写体和印刷体两类。利用文本行信息的后处理获得更精细、意义更明确的分类结果。在信封邮编区域图像数据库的实验结果表明,提出的方案能够有效提取和辨别非均匀光照文档图像中粘连在一起的手写体和印刷体。另外,在IMA数据库上的实验表明,文中提出的边缘特征矩阵在辨别手写体和印刷体上的性能达到甚至超过以往文献中提出特征的性能。

对规则切割灰度文字图像的计算机拼接算法

本文针对规则切割的汉字碎纸片的拼接复原,通过读取碎纸片的灰度值,进行二值化处理,建立规则切割的汉字碎纸片的拼接复原模型,对二值图像矩阵与对应的列矩阵、边缘矩阵的处理,结合人工干预,获得正确的图片顺序,结果表明,拼接复原相似度很高。

基于相似度分析的碎纸片拼接复原

现实生活中,传统拼接复原工作需要手动拼接,虽准确度较高,但拼接难度较大,效率较低,特别是当碎片的数量极大时,人工手动拼接工作将很难在短时间内完成。基于上述背景,该文利用matlab软件,对碎纸片二值化矩阵中的边缘矩阵进行提取,为减少拼接工作量,该文通过观察并计算出文档中最左端碎片的排列方式,最后应用统计学中的相关系数最大的条件找到最左端碎片的最佳匹配行,并以此方法完成拼接,得到的拼接结果较为完整,证明方法拼接效果良好。

拟态化SDN控制层裁决机制研究

SDN控制器可实现网络的集中化管控,但易受到各种各样潜在的攻击导致整个网络崩溃。为提高SDN控制层的安全性,拟态防御技术被引用到SDN控制层,通过多个异构控制器同时处理请求,再对请求结果进行一致性判别,最后将最可能安全的规则下发给交换机,从而避免控制器因未知漏洞或后门而遭受攻击。然而,由于异构控制器生成的流规则在内容、数量等方面的不同,流规则的一致性判别较困难。从边缘端口输出流的一致性角度出发,通过建立流表规则的管道图,用几何方式表示边缘端口的输出流,并建立边缘端口流矩阵,通过对比矩阵判别规则的一致性。实验结果表明,该方法能够准确判别流规则的一致性,在性能方面可满足一般网络的实时性要求。

基于ECM的彩色套印偏差检测算法

为检测彩色套印图像是否存在偏差及其偏差参数,提出基于边缘共生条件概率矩阵(ECM)的彩色套印偏差检测算法。该算法检测彩色套印图像的边缘信息,在边缘图像中计算ECM,并提取ECM中的极值点。若存在非(0,0)点处的极值点,则原图中存在套印偏差且极值为其偏差参数;否则,原图中不存在套印偏差。实验表明,该算法的检测结果可以精确到像素级。

基于l_(0)-l_(1)范数的SPADMM算法

利用l_(0)-l_(1)范数讨论图像去模糊问题。提出一个考虑边缘信息的图像去模糊模型,将其转化为无约束优化问题,使用SPADMM算法进行求解。证明了算法的全局收敛性。数值实验结果表明,我们的算法具有较高的PSNR和SSIM,因此具有较好的恢复效果。