基于天牛须优化算法和LP-SWT-SVD的鲁棒图像水印技术

为了有效保护数字媒体的知识产权,提出一种基于拉普拉斯金字塔和平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)及奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的图像水印嵌入算法。该算法首先对原始图像进行拉普拉斯金字塔分解,然后对得到的残差图像进行一级平稳小波变换,得到低频子带LL1和高频子带HH1,分别对其进行SVD分解,并将SVD分解后的水印分别嵌入低频和高频子带的奇异值矩阵中,使用天牛须算法(Beetle Antennae Search,BAS)优化水印嵌入过程。水印检测时,将从LL1和HH1子带中提取的水印进行比较,选择效果较好的作为最终结果。仿真实验与其他文献的对比分析证明该算法不可见性和鲁棒性都较好。

图像融合系统中多分辨实时处理策略的研究

多分辨分析在像素级图像融合算法中具有良好的融合效果。文章以Laplacian金字塔多分辨算法为例,详细分析了该算法的可行性和实施的复杂度。在基于TMS320C64x高速定点DSP的像素级双通道图像融合系统中,提出了利用DSPEM IF口的EDMA功能实现的同步双缓冲策略,对图像数据的吞吐、分派与运算的块并行处理进行控制,并对算法的浮点转定点、卷积等密集性运算进行了优化,从而实现了对8位512×512的双通道灰度图像25帧/s的多分辨实时融合。结果表明,该实时处理策略也同样适用于其它的像素级多分辨图像处理系统。

基于改进拉普拉斯金字塔的图像融合方法

提出了一种新的基于改进拉普拉斯金字塔变换的图像融合算法。传统拉普拉斯金字塔变换的重构算法在图像在融合过程中会引入噪声,而改进的重构算法能有效抑制融合噪声。首先将图像进行拉普拉斯金字塔分解,得到各层拉普拉斯金字塔图像,针对不同的分解层图像,采用不同的方法进行融合,最后采用改进的拉普拉斯金字塔重构算法进行重构,得到最终的融合图像。通过仿真实验验证了算法的有效性。

改进SIFT的特征提取与图像拼接方法

针对无人机影像拼接存在拼接痕迹的问题,提出了一种结合分块SIFT特征点提取和拉普拉斯金字塔融合的无人机图像拼接方法。该方法首先对SIFT的特征点提取方式进行了改善,将原有的图像均匀分块,再采用SIFT算法将每一个子块区域的特征点提取了出来,保留其中对比度较高的特征点;利用RANSAC算法去除错误的匹配点,以避免因特征点过多而造成匹配效率低;在提取到匹配点后,利用拉普拉斯金字塔融合算法将图像进行拼接。结果表明,该方法可以极大地减少匹配点的数量,并提高匹配效率,能够获得良好的拼接图像。

基于高斯金字塔和拉普拉斯金字塔融合的图像对比度增强算法研究

为了实现对图像的降噪,兼顾全局整体增强和局部细节增强,首先定义输入图像的对比度度量模型和亮度度量模型,然后构造标量权重映射,并进行归一化处理,接着综合利用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,制定融合规则,利用融合金字塔重构图像,实现图像增强。

基于局部熵的LP-PCNN多属性融合裂缝预测方法

地震属性分析方法在储层裂缝预测方面是常见且有效的方法,但地震属性与裂缝之间往往是多元复杂的非线性关系,单属性分析的结果存在不稳定和多解性问题。为了更加全面、准确地预测储层裂缝特征,提出了一种基于拉普拉斯金字塔算法(LP)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的多属性融合分析方法。通过属性分析提取并优选对裂缝敏感的多个单属性,引入拉普拉斯金字塔算法,在保护高频细节信息的前提下将各单属性分解为多尺度空间频带;利用PCNN模型强大的非线性处理功能对分解数据进行聚类特征分析;引入表征统计特性的局部熵(LE)对拉普拉斯金字塔的各个分解尺度进行融合。利用拉普拉斯金字塔重构算法得到最终多属性融合结果。实际地震资料测试结果表明,该方法不仅能够有效整合裂缝信息,更加全面地预测裂缝展布特征,而且能在一定程度上压制单属性中存在的冗余或错误信息,提高信噪比,对裂缝边界的刻画更加清晰。

一种基于SPIHT和匹配追踪的图像编码方法——SPMP算法

为了更好地利用图像的结构特征，提高图像重建的质量，提出了一种基于多级树集合划分（SPIHT）和匹配追踪（MP）的分层图像编码方法——（SPMP）算法。该方法首先采用拉普拉斯金字塔（LaplacianPyramid）算法将原始图像分解成低频平滑层和高频细节层，然后使用离散小波变换和SPIHT算法编码图像的低频成分，使用基于克隆选择的匹配追踪算法编码图像的高频细节层。实验结果表明，该方法能够产生渐进PSNR的位流，图像重建质量要明显高于小波图像编码算法。

基于光学相干层析离体牙图像的去噪算法研究

目的光学相干层析成像因其高分辨率、无损等优点，适于早期龋检测；但由于系统中存在的噪声，影响其成像质量。为了重建牙齿的原貌信息，需寻找一种适于早期龋检测的光学相干层析成像实时图像去噪算法。方法比较平均曲率流滤波、非线性扩散拉普拉斯金字塔算法、非局部均值滤波3种滤波方法对光学相干层析人离体牙图像的去噪效果，从噪声抑制、边界保持、运算时间3方面分析上述3种算法的实时去噪性能及其优缺点。结果非局部均值滤波在噪声抑制和边界保持2个方面能达到很好的平衡，但实时性差；而非线性扩散拉普拉斯金字塔算法则能在滤波效果和运算效率达到较好的平衡；平均曲率流滤波次之。结论非线性扩散拉普拉斯金字塔算法较适于早期龋检测的光学相干层析成像实时图像去噪。