基于Zadeh-X变换的图像隐藏和挖掘技术

提出了用于底层图像挖掘和隐藏的Zadeh-X变换方法,同时巧妙的运用了人类视觉的对比度分辨率限制(只能分辨大于5个灰度/色度级的图像成份)对图像进行隐藏和挖掘。我们首先通过图像的灰度谱,获取图像的灰度分布信息,然后用Zadeh-X变换对原始图像进行白、黑或其它背景颜色的隐藏,隐藏后的图像具有很好的伪装性。我们同样也可用Zadeh-X变换从隐藏后的图像中把原始图像不失真地恢复出来。

Zadeh-X变换在视频监控系统中的应用研究

传统视频监控主要是回放原始视频,难以兼顾到夜间模式的监控,现有夜视监控系统其核心技术是依靠红外技术或像增强技术来改善夜间图像质量。在高性能DSP平台上建立了视频采集与显示系统,嵌入Zadeh-X变换算法来实现视频图像的底层图像挖掘,并且根据信息熵判据来自动寻求最佳挖掘参数θ和δ以达到实时挖掘的目的。试验结果表明,视觉效果显著提高,增强了夜间实时监控中视频图像的质量。

基于Zadeh-X变换的视频图像挖掘

现有夜视系统主要是依靠图像增强器来改善夜间视觉图像的质量,成本比较高。借助Zadeh-X变换理论,利用DirectShow开发平台实现了暗视觉视频底层图像的挖掘。通过2级灰度平坦化分析,该实现方法使图像层次更清晰,对暗视觉视频底层图像的挖掘取得了较好的效果,可以作为传统夜视系统后端处理的有效工具。

基于分割与增强方法的红外与微光图像融合

为更好地保留原始红外图像的目标信息,挖掘更多微光图像的细节信息,提出一种结合分割红外图像与增强微光图像的融合方法。首先对原始红外图像进行二维最大熵法分割以提取红外目标信息,对原始微光图像进行Zadeh变换以增强其细节信息,依据红外分割图,将增强后的微光图像与原始红外图像进行一次融合;然后,在非下采样contourlet变换(NSCT)域,对原始红外图像、微光图像和一次融合后的图像进行二次融合,得到最终融合图像。通过试验对比,所提出的二次融合方法得到的融合图像视觉效果明显优于其它方法。最后,利用多个指标进行客观评价。结果显示,该方法可有效突出目标信息,提高图像清晰度与对比度,挖掘更多细节信息。

DirectShow框架下流媒体底层图像挖掘的实现

论述了基于Zadeh-X变换的流媒体底层图像挖掘的基本原理,以及底层图像挖掘Filter组件的设计.并在DirectShow框架下的实现了该算法.从实验结果可以看出,封装的Filte切实可行,能很好地实现本地视频文件的底层图像挖掘.