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关键词： 检测自动化   数字图像处理技术   识别技术  

摘要： 随着社会的发展以及时代的进步,我们国家近几年的经济水平有了极大程度的提升,在经济快速发展背景之下,科学技术水平也在不断地发展.图像处理技术以及识别技术是当代技术当中的重要组成部分,其在实际的自动化建设过程当中将会发挥更加重要的作用.本文立足于现阶段的发展情况,对数字图像处理技术及识别技术相关内容进行了简要的研究.

关键词： 椭圆检测   最小二乘法   一维霍夫变换   几何对称   红细胞计数  

摘要： 椭圆检测是数字图像处理和计算机视觉中的一项很重要的技术,它在工业自动化监测、生物医学和航空航天等领域有着很广泛的应用。因此,开发出一种快速而准确的椭圆检测算法是极其重要且有意义的。本文开始简单介绍了椭圆检测算法在国内外的研究现状,然后深入研究了三种椭圆检测算法。基于最小二乘的椭圆检测算法原理简单明了,但算法程序运行时间较长,也易对非椭圆轮廓产生误拟合,即受干扰点影响较大。基于一维参数空间霍夫变换的椭圆检测算法是一种比较新颖的算法,该算法能把霍夫变换的参数空间降到一维,但是却依赖于椭圆的长轴端点,若长轴端点缺损,该算法便会失效。针对基于一维参数空间霍夫变换的椭圆检测算法的缺点,本文提出了一种改进算法,使得该算法在长轴端点缺损但短轴端点还存在的情况下依然有效。然后,本文还提出了一种新的基于图形对称性的椭圆检测算法,利用分步计算原理,分步计算椭圆的各个参数,从而降低算法整体的时间复杂度。该算法在计算得到了椭圆中心后,根据椭圆的对称性先找到椭圆的长轴倾斜角,再去计算其他的参数。另外,该算法计算椭圆参数的方法比较简单,也不依赖椭圆的长短轴端点,但椭圆的轮廓必须存在二分之一以上,否则该算法也会失效。其中,本文对上述的三个椭圆检测算法都分别进行了实验,以验证其检测椭圆的效果。最后,本文把三种椭圆检测算法运用到红细胞的自动化计数中。进行实验并比较了三种算法的优劣,实验结果表明在血红细胞没发生粘连的情况下,三种算法基本都能获得一个较好的计数效果。随后我们还分析了运用椭圆检测算法进行血红细胞计数时还存在的两个问题,即:（1）白细胞的影响;（2）细胞粘连重叠的影响。针对这两个问题,本文进行了详细的说明并给出了相对有效的解决方法。

关键词： 数字图像处理   图像篡改盲取证   复制-粘贴篡改   复制-粘贴篡改图像数据库   特征提取  

摘要： 随着数字图像获取设备的日益普及,图像成为人们日常生活中获取新闻、信息的重要渠道。同时,伴随着Photo Shop等众多图像编辑工具的发展,越来越多的人可以轻松方便地对图像进行编辑,如拼接合成、背景渲染、区域复制等等,带给人们生活丰富的乐趣。但近年来,在新闻报道、学术研究、法庭证据等要求图像完全真实的场所,部分人滥用编辑篡改过的图像,达到混淆视听、自私利己的目的,严重者已触犯法律。基于此,图像篡改取证技术成为近年来研究的热点。本文对图像篡改中的常见手段复制-粘贴篡改进行研究,具体内容如下:1.基于彩色LBP的隐蔽性复制-粘贴篡改盲取证算法现有的复制-粘贴盲取证算法对彩色图像的预处理包括:○1将彩色图像转换为灰度图像,完全舍弃了图像的彩色信息,降低了篡改检测精度;○2对彩色图像的三个通道分别进行处理,计算量是单通道的三倍,大大增加了算法运行时间。基于此,本文提出基于彩色局部二值模式(Color Local Binary Patterns)图像和改进的kd树超平面划分标记split搜索方法的隐蔽性复制-粘贴盲取证算法。算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵特征(Gray Level Co-occurrence Matrix);最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制-粘贴区域。实验结果表明,本算法对隐蔽性复制-粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性。2.基于多尺度ORB特征的复制-粘贴盲取证算法二进制特征(Binary Features)具有快速提取和高匹配率特性,是近年来流行的特征描述子,其中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)具有平移、旋转、扭曲不变性,但不具有尺度不变性,对包含缩放操作的复制-粘贴篡改鲁棒性较差。基于此,针对目前图像复制-粘贴盲取证算法误匹配高、鲁棒性差的问题,本文提出基于多尺度二进制特征描述符ORB的复制-粘贴盲取证算法。本算法首先建立高斯尺度空间,其次分别对尺度空间提取o FAST(oriented FAST)特征点和ORB特征;然后,将o FAST特征点还原映射到初始图像,并根据海明距离匹配ORB特征;最后应用随机抽样一致(RANSAC)算法去除误匹配对,定位复制-粘贴篡改区域。实验结果表明,本算法不仅能抵抗尺度变换、旋转等几何变换,并且对模糊、噪声、JPEG重压缩等后处理具有较好的鲁棒性,同时对较难检测的隐藏痕迹类篡改图像有较好的效果。3.区分SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像的盲取证算法自然场景中经常包含两个或多个相似但真实的目标(Similar but Genuine Objects,SGO),如商标、建筑等,给传统的复制-粘贴篡改盲取证算法带来巨大的挑战。现有的复制-粘贴图像库仅包含旋转、尺度变换等几何变换和噪声、模糊、JPEG重压缩等后处理操作,没有探讨存在多个SGO的情况。基于此,本文首先提出一个新的复制-粘贴篡改图像库(Copy-move forgery database,COVERAGE),该图像库包含100幅SGO的真实图像和其对应的复制-粘贴篡改图像,并采用平移、尺度变换、旋转、自由变换、光照变换(线性和非线性光照变换)、组合变换共6种篡改操作。通过对SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像研究发现,SGO真实图像的相似目标区域不存在复制-粘贴篡改区域的仿射变换矩阵,基于此,本章提出区分SGO真实图像和复制-粘贴篡改图像的盲取证算法。4.针对光照变换的复制-粘贴盲取证算法针对目前复制-粘贴篡改盲取证算法对光照变换操作鲁棒性较差的问题,本文首先提出基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSERs)和局部灰度序模式(Local Intensity Order Pattern,LIOP)的复制-粘贴盲取证算法。局部灰度序模式LIOP对线性光照变换表现出较好的不变性,但对复杂光照变换鲁棒性较差。因此,针对非线性光照变换操作,本文提出基于DOG区域和混合灰度序模式(Mixed Intensity Order Pattern,MIOP)的复制-粘贴篡改盲取证算法,混合灰度序模式MIOP是全局灰度序模式(Overall Intensity Order Pattern,OIOP)和局部灰度序模式LIOP的融合,在局部特征计算中使用了与方向无关的采样策略,具有几何旋转不变性,并且对复杂光照变换具有较好的鲁棒性。

关键词： 数字图像   处理技术   应用研究  

摘要： 随着我国网络媒体技术的发展,数字图像处理技术被逐渐应用到各个领域,并且逐步在完善壮大。本文介绍了数字图像处理技术的内涵概念,在此基础之上细化阐述了数字图像处理技术在各个领域的应用,希望相关人员不断创新技术,管理模式,使得数字图像处理技术不断跟进社会发展,符合时代要求,将数字图像处理技术更好的应用到各个领域中去,促进各个行业的良好发展,从而使得我国的科技领域快速发展。

关键词： 保边平滑   拉普拉斯特征映射   特征提取   判别性字典   低秩约束  

摘要： 织物的防水透湿性不仅影响穿着舒适度,而且是指示防水织物优劣的重要指标,因此评价织物防水透湿性能即沾水性能成为纺织品检验领域内的一项重要内容。人工标准样照对比法是目前常用的沾水等级评定方法,主观性强且重复性差。为增强织物沾水等级评定的客观性,对织物沾水图像进行研究分析,利用数字图像处理技术对织物沾水度进行自动等级评定具有十分重要的意义。本文主要做了以下工作:（1）选择保持对比度算法对沾水图进行灰度化预处理,使沾水区域和背景区域之间保持对比度差异,防止提取沾水区域过程中产生过分割现象,然后应用自适应直方图均衡化使沾水图背景区域不产生过多噪声或阴影。针对目前织物沾水等级评定方法不能有效消除噪声和减弱光照不匀影响,提出对L0梯度最小化平滑方法引入拉普拉斯降维解决上述问题。首先根据织物沾水图像的边缘信息,对图像中的像素值沿x、y方向求梯度,利用非零梯度个数约束整体平滑程度,并保持边缘不被平滑;然后把图像转化为CIELab模式调整L分量消除光照影响,并计算邻域内颜色相似度;由拉普拉斯特征映射理论计算其广义特征向量,对生成的颜色平缓过渡图像进行快速傅里叶变换得到平滑近似图;最后使用模糊聚类算法对去噪后图像进行聚类分割。实验结果表明,该方法能够有效实现织物沾水图像的去噪处理,达到预分割效果,得到准确分割的织物沾水区域。（2）由于提取出的沾水区域形状不尽相同,为了适应本文的沾水图像等级分类任务,需先对只含沾水区域的分割图利用SIFT提取描述子,然后根据码书由稀疏编码方法得到编码系数,再进行多尺度最大化聚集编码系数得到特征向量。针对稀疏分布的顽固点状反光噪声,本文提出的平滑算法不能完全去除,即由分割图提取到的特征向量包含噪声。因为分割图具有低秩性,同时其特征向量能通过字典稀疏表示,为了使判别性字典中的原子更加纯粹,对能表示特征向量的编码系数进行低秩约束。在更新判别性字典时,对子字典和编码系数增加所属类别标签约束。利用增广拉格朗日乘子法求解字典的编码系数,由SVD分解求解字典原子,最后得到判别性字典。实验表明,本文对分割图的特征向量应用低秩约束得到的判别性字典,在进行沾水等级判定时准确率能达到96%。

关键词： 数字图像处理技术   图像数字化   现状及其发展趋势  

摘要： 当前社会不断的发展进步,使得各个行业和领域随之高速发展,科学技术领域也有了良好的发展条件,其中图像处理领域在最近十年来也显现出了喜人的发展势头。人们已经习惯运用图像这种便捷易懂的手段进行信息的传递,图像处理技术也深入融入到人们的日常生活、学习和工作当中,它的巨大作用尤其体现在生物医药、通信工程和军事等领域。本文介绍了数字图像处理技术及其发展现状,再结合相关工作经验与知识积累,对其发展趋势做了简单的分析,供相关人员作为参考。

关键词： 数字图像处理   图像增强   嵌入式系统   Linux   匹配算法  

摘要： 近几年来，计算机通信与电子消费之间的联系越来越密切，嵌入式开发技术渐渐地发展成为研究的热点。目前，微处理器(使用外部存储芯片和外设接口电路)、微控制器(如含集成内存和/或外设接口的中央处理单元)和DSP已成为嵌入式系统硬件的构成基础。　　本文将从嵌入式系统的处理器体系结构和操作系统工作机制两方面对其进行宏观的研究。　　首先，就嵌入式图像处理技术从嵌入式工作状态、嵌入式处理器工作模式和嵌入式体系结构等几个方面入手着重介绍了ARM数字图像处理的三种体系结构，给出了软件设计流程，引导装载程序流程，最后对数字图像处理方法中的颜色提取与增强和边缘检测作了比较详细的介绍并为后面章节做好了准备。　　其次，在Linux嵌入式系统中分析了USB驱动程序、数据采集从获得图像的方法、规划数字化的方法、目标图像采集和处理模块三方法进行研究，研究后对数字图像处理的特征进行初步总结。　　最后，在ARM数字图形处理技术的基础上对数字图像的数字匹配变化、匹配算法、灰度匹配的分析以及图像增强和图像分割做了详细阐述，建立了数字图像增强模型，并作了图像匹配算法的对比实验和图像模型特征分析。

关键词： 图书   外语   大学英语   其它教材  

ISBN: (纸本)9787111582960

摘要： 本书共分12章，第1章为绪论。第2章为数字图像的获取，主要针对图像采集装置进行介绍，包括相机、镜头、光源等硬件设施。第3章为数字图像预处理，包括图像变换、图像增强及数字形态学在预处理中的应用。第4章为图像分割技术，对Hough变换、区域分割等不同的边缘检测和图像分割算法的应用及特点进行总结。第5章为图像特征提取与选择，包括颜色特征和几何特征的提取方法、基于主成分分析和Fisher变化的特征选择方法。第6章为图像匹配，利用基于灰度和特征的匹配算法寻找与模板对应的图像区域。第7章是图像智能识别，对聚类识别、神经网络识别、支持向量机、模糊识别理论和实现方法进行了详细的讲解。第8至12章为数字图像案例  更多...

关键词： 军事通信   摩尔斯电码   自动译码   数字图像处理   机器学习   时频分析  

摘要： Morse码是一种不均匀的电码，它是利用“点”、“划”和“间隔”的不同组合来表示字母、数字和字符。在现代化军事通信领域，短波Morse电报是恶劣条件下重要的应急通信手段，但现有的自动译码方法仍没达到实用化水平，依旧采用人工译码方式。随着科学技术的发展，这种人工方式日益暴露出一些弊端。随着报务量的增加，报务员需要快速地完成大量的译码工作，但人的反应能力是有限的，不可能长时间保持高度有效的工作状态。译码工作重复、枯燥，易使人疲劳，误译、漏译的情况在所难免。因此，找到一种能替代人工进行Morse信号的自动译码方法，已成为军队自动化建设的需要。　　本文的目的是针对短波特定目标通信信号自动侦察中Morse信号自动抄译的技术难题，采用数字图像处理和机器学习方法，实现机械或手工Morse信号的自动译码，提高译码准确率。由于人工译码方式是在确定信号频率的同时判定信号的持续时间，因此时频分析方法非常适用于对Morse信号的分析。本文完成的主要工作包括:　　(1)针对短波Morse信号受强噪声干扰的问题，提出了一种基于时频分析的Morse信号去噪算法。该算法采用短时傅里叶变换方法生成信号的时频矩阵，通过灰度映射得到Morse信号的时频图像，并基于图像处理技术进行去噪以获取时频图中的码和间隔的长度信息。在处理实采数据时，该算法在抑制噪声、去除邻频干扰等方面效果明显。　　(2)针对短波Morse信号自动译码准确率低的问题，提出了三种基于聚类的Morse码自动识别算法，实现了机械或手工Morse码的自动识别。首先，根据Morse码的聚集特性提出了一种基于K-means聚类的Morse码自动识别算法，对信噪比高于0dB的机械Morse码的识别率能达到90％以上;进一步，为了提高算法的鲁棒性，提出了一种改进的基于聚类的自动识别算法，在点划识别中采用了FCM算法来解决点划边界模糊的问题，在间隔识别中，通过自适应的计算初始聚类中心提高K-means算法的聚类准确度，实验表明，该算法能适应更强的噪声干扰以及更好的解决手工Morse码的识别问题;为了适应Morse信号时变的情况，采用局部分析的方法，提出了一种基于滑动窗口的Morse码自动识别算法，以更准确识别码速变化的Morse信号，实验表明，该算法对手工报的识别率更高。　　(3)为了尽量弥补识别错误，提高译码准确率，提出了一种结合纠错的索引查表算法将Morse码转换成报文。该方法与顺序查找相比，查表速度提高了60％;结合查表算法，针对查表失败的情况提出了相应的纠错方法。　　(4)基于以上工作，设计了Morse信号自动译码的算法框架。提出一种窄带Morse信号仿真方法，可以对噪声大小、信道类型、码长变化进行设置，生成相应的时域数据。利用仿真数据对算法进行测试，实验结果表明，本文算法在抵抗噪声和适应手工报不稳定方面有很好的表现，验证了算法的可行性。依托项目单位提供的实采数据进行测试，本文算法正确率较高且基本达到实时，验证了算法的实用性。

关键词： 光栅成像   数字图像处理   点扩散函数   图像复原与评价  

摘要： 作为光学器件,光栅在成像领域中越发受到广泛重视与应用。但在其成像过程中往往伴有严重的像差问题,而这是制约其发展的最主要因素。因此,本文采用数字图像处理的方法来对光栅所成像进行处理分析,并由此改善所成图像的质量。论文首先简述了光栅成像原理及研究现状,并对数字图像处理中的图像分析、复原及现有的点扩散函数(PSF)提取技术进行了详细论述,在此基础上对刃边图像的去噪与拟合方法进行了改进,提出了适用于光栅成像的点扩散函数提取算法。然后,在实验中采集光栅在不同成像条件下的图像信息,并对它们进行了点扩散函数的提取。通过分析提取的点扩散函数与成像各参数间的关系曲线,得到光栅成像中物距、入射角、光栅空间频率、像距、波长对像散以及成像质量的影响。结果表明,相同成像标准下,光栅空间频率、入射角、像距、波长对成像质量影响较大,物距对成像质量的影响较小。进而,根据提取的点扩散函数对像散图像进行Lucy-Richardson滤波复原,从而得到复原的图像,再由图像质量评价参量与MTFA对复原图像进行质量评价,结果表明:本论文提出的利用数字图像处理方法来对光栅成像进行分析与复原,在实际与理论中都具有较高的可行性与有效性。本论文的研究对双光栅成像系统在实际中的应用具有参考价值。