利用Randon变换进行图像分割与特征提取

对预处理之后的二值图像沿水平和竖直方向投影并截底,然后对结果投影图进一步搜索处理,可分割出具有水平和竖直方向,且成直线分布的物体特征.类似的方法可分割提取出倾斜的物体特征.它是基于全局信息,有极好的抑制噪声的性能.

基于Randon变换和图像矩的抗RST攻击算法

抗几何攻击的能力是衡量一个数字水印算法鲁棒性的重要标准。几何攻击中,RST(旋转、尺度变换和平移)是最常见的攻击方式。本文提出一种基于Randon变换和0、1阶图像矩的抗RST攻击的参数估计算法,来估计水印图像经过的RST变换参数,并利用估计出的参数来校正水印图像。实验结果表明,算法估计参数的精度较高,对水印图像的RST攻击具有较好的鲁棒性。

Randon变换在区域结构函数坍陷中的应用

为了更好地利用区域结构函数评价大口径反射镜表面面形,引入了Randon变换作为区域结构函数坍陷的工具。对于使用Randon变换进行区域结构函数坍陷的具体实现方法进行了讨论;之后考虑到Zernike多项式可以很好地模拟系统的低阶波像差,故利用此方法对于Zernike多项式的区域结构函数进行坍陷;然后将此方法应用于米级口径的反射镜表面面形检测数据以及30m望远镜(TMT)三镜面形仿真数据,验证了理论的正确性与方法的可行性。对于大口径反射系统的设计、检测与加工都有较好的指导意义,同时为30m望远镜三镜项目的最终完成提供助力。

基于Randon与Ridgelet变换的图像水印算法

提出一种数字水印算法,能够有效抵抗图像的几何攻击。为了提升水印抵抗旋转变换攻击的能力,利用原始图像的0°Randon变换为参照向量来判断出载体图像经受的旋转变换攻击并进行校正,使水印恢复同步。水印嵌入时先将原始图像进行小波分解,再将分解后的低频子带进行分块,对每一个块图像进行有限脊波变换。水印嵌入前先将水印进行置乱以提高安全性,再将二值水印一维化之后的每一位分别嵌入到脊波最大能量方向上。仿真实验结果表明,算法能有效抵抗噪声、滤波、压缩、旋转、剪切、缩放等图像攻击方法,抵抗各类攻击的能力较强。

二进脊波变换的高光谱遥感图像融合分类

将二进脊波变换应用到高光谱遥感图像的数据融合中,并针对该算法的特点,提出了将变换数据分成两部分分别进行融合的融合算法,即将经过二进小波行变换的图像数据进行划分,对于包含图像概貌特征的低频数据进行归一化方差加权融合,对于包含图像边缘、直线等细节特征的高频数据选择各波段数据对应像素点小波系数绝对值最大者作为融合后该像素点的像素值.对标准的AVIR IS高光谱遥感图像实现了数据融合,并在此基础上完成了对高光谱遥感图像的分类.实验结果表明,无论是从直观上还是从数值结果上来看,该方法能有效地实现高光谱遥感图像的数据融合与分类.

基于Radon变换和能量曲线的机织物密度检测

探讨基于Radon变换和能量曲线的机织物经密纬密自动检测方法。针对在经密纬密测量中织物倾斜和小波最优分解级数确定的问题,通过图像预处理,采用Randon变换对图像进行校正处理,根据二维小波变换输出的细节分量绘制能量曲线确定小波分解级数的方法,确定最优分解级数,并对织物重构图的垂直分量和水平分量进行优化,从而精确计算织物经密纬密。与人工测量相比,计算机测试织物密度的相对误差在1%左右。认为:本研究方法能够满足自动准确测量织物密度的要求。

网络入侵信号Radon变换边缘积分特征挖掘

传统方法中对网络入侵信号的挖掘采用基于相位匹配的Fourier变换方法,对入侵信号的边缘特征不能很好挖掘,提出一种采用Radon变换的网络入侵信号特征挖掘方法,基于特征分解原理,在时频空间中构建入侵信号的协方差矩阵,采用多特征向量奇异值分解方法挖掘入侵信号的边缘积分特征。运用Radon变换把由原来的点-直线对偶变成了点-正弦曲线对偶,优化对边缘积分特征的挖掘效果。在笛卡儿坐标空间中将挖掘数据分解为两个空间向量,实现特征挖掘。仿真实验表明,采用该算法进行大型网络入侵信号的特征挖掘,能有效检测出入侵信号的边缘积分特征信息,实时防护能力好,提高对入侵信号的发现能力。

基于Qt的VSP波场分离系统的设计与实现

VSP技术是近几年发展比较迅速的一种重要地震观测方法,如何有效地分离上、下行波,是应用VSP资料所要解决的首要问题。介绍了几种常用的VSP波场分离方法原理及其实现步骤,利用跨平台的C++图形用户界面库Qt,开发了VSP波场分离系统。系统操作界面友好、功能强大,已在实际资料处理中得到很好的应用。

水敏纸图像预处理及农药液滴参数测量

快速获取喷施农药后农药液滴在水敏纸表面的沉积分布,对了解农药的田间分布情况有十分重要的意义。针对目前水敏纸图像处理软件缺少对水敏纸图像的旋转等预处理操作,以及现有的水敏纸自动分割方法对水敏纸图像分割不完整而导致液滴参数检测精度低的问题,首先对水敏纸图像进行预处理,自动裁剪得到水敏纸感兴趣区域,然后测量水敏纸液滴参数。该方法首先通过基于颜色特征的自动选取种子点与人工交互选取种子点相结合的种子区域生长法对彩色水敏纸图像进行分割,然后通过Radon变换求取图像的倾斜角,并对图像进行旋转和裁剪,最后统计液滴尺寸、液滴个数和液滴覆盖率等参数。通过与DepositScan软件进行比较,本研究算法能够得到水敏纸上92.5150%以上的雾滴,较DepositScan软件准确率提升了6.2274百分点,可以看出本研究算法计数准确率高;对于液滴的最大值、平均值和中值,分别对2种方法进行了相关性分析,实际得到的相关系数r全部大于r_(0.01(6))=0.834,这说明2种方法间呈现极显著的相关性。本研究算法可以有效应用于水敏纸农药液滴的参数测量中。

基于船只尾迹遥感特征的航向提取方法研究

为解决单景遥感图像上航行船只航向的自动提取问题,研究了船只尾迹遥感特征和基于尾迹遥感特征的提取方法。对海上航行船只尾迹的形态特征和统计特征研究表明,湍流尾迹在遥感图像上出现概率高且特征稳定,其图像表现以条带状特征为主。考虑到湍流尾迹的线性特性,采用Randon变换算法进行了可以表征航向的尾迹提取。通过对10幅尾迹图像提取实验,与手工提取的结果相比,航向均方根误差能够达到2.74°。实验表明,该方法能够通过航行船只尾迹信息有效实现单景图像上船只航向的自动提取。

基于外辐射源的含旋转部件目标微动中心提取

针对基于外辐射源的无源雷达系统中,含旋转部件目标的微动中心位置不能够被有效提取这一问题,提出了一种基于逆Randon变换的微动中心提取方法。该方法首先利用子孔径综合成像方法对目标进行成像,然后结合已经获知的目标旋转部件的旋转频率、半径和初始相位信息,沿旋转部件的所有可能的旋转轨迹在子孔径综合成像的结果上进行逆Randon变换,然后通过提取逆Randon变换的峰值位置即可完成对旋转中心的提取。最后,仿真验证了该算法的有效性。

极大熵条件下的动态搜索优化图象重建方法

提出一种满足多种准则的动态搜索优化图象重建方法。从图象场的本质出发，设立了３个准则函数。熵函数的导数是非线性的，本文将其变换为近似的线性公式以获得迭代公式。

基于颜色和垂直投影的车牌定位与字符分割

提出了一种基于颜色和投影技术的车牌定位及字符分割方法,首先将车辆图像转换到HSV颜色空间,利用车牌区域的颜色特征进行车牌区域定位,然后利用randon变换对车牌图像进行倾斜校正,最后利用垂直投影法结合字符宽度完成字符分割,为下一步进行字符识别奠定基础。

天绘一号遥感影像主特征直线信息提取算法研究

本文提出了从遥感影像中自动提取主特征直线信息的算法。首先利用Canny边缘检测算法提取图像中的边缘特征，然后利用改进的Randon变换提取算法优先提取影像中连通性好的直线信息，最后利用聚类分析方法过滤干扰信息。通过对天绘一号遥感影像上主特征信息的提取，验证了本文方法的有效性。

CT系统的参数标定及成像

对CT系统安装时的参数进行标定,并利用Matlab软件确定未知介质的几何形状、位置以及吸收率信息,之后建立Radon反变换以及滤波反投影法模型对未知介质几何形状进行图像重建。