模糊C-均值聚类算法是一种无监督图像分割技术，但存在着初始隶属度矩阵随机选取的影响，可能收敛到局部最优解的缺点。提出了一种粒子群优化与模糊C-均值聚类相结合的图像分割算法，根据粒子群优化算法强大的全局搜索能力，有效地避免了传统的FCM对随机初始值的敏感，容易陷入局部最优的缺点。实验表明，该算法加快了收敛速度，提高了图像的分割精度。
上传时间： 2013-10-25
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针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。
上传时间： 2014-01-03
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文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。本跟踪系统已经通过实践检验，能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。并且系统有很大的升级潜力，除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外，还能适用于其他的一些算法，构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。
上传时间： 2013-10-12
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无线多媒体传感器网络（WMSNs）中传感器节点采集的数据量非常大，在传输前需对大数据量的多媒体信息进行压缩处理，但是单节点能源受限，存储、处理能力相对较弱。针对无线多媒体传感器网络应用的高效、低耗能的需求这些问题，在图像压缩双正交重叠变换（LBT）的基础上，文中提出了一种基于此变换的分布式无线多媒体传感器网络图像压缩算法。即基于簇结构，把压缩任务分配给其他节点，通过多个节点相互协作，共同完成图像的压缩编码和传输。实验结果表明，在传感器节点散布不均且较为密集的情况下，该算法在高质量、低复杂度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：langliuer
针对传统的双线性插值法在对图像进行插值后会不可避免的产生边缘模糊的问题，提出了一种改进的线性插值法，该算法首先把待插值点分为三类，然后分别选取合适的已知点进行插值。通过对经典图像lena和pepper进行插值的实验结果表明，该算法的插值效果与双立方法相当，但计算量远远小于双立方，能有效的保持图像边缘信息，提高了图像质量。
上传时间： 2014-01-17
上传用户：杏帘在望
目前，被广泛使用的经典边缘检测算子有Sobel算子，Prewitt算子，Roberts算子，Log算子，Canny算子等等。这些算子的核心思想是图像的边缘点是相对应于图像灰度值梯度的局部极大值点。然而，当图像中含有噪声时这些算子对噪声都比较敏感，使得将噪声作为边缘点。由于噪声的干扰，不能检测出真正的边缘。一个拥有良好属性的的边缘检测算法是每个研究者的追求。利用小波交换的特点，设计了三次B样条平滑滤波算子。通过利用这个算子，对利用小波变换来检测图像的边缘进行了一定的研究和理解。
上传时间： 2013-10-13
上传用户：kqc13037348641
为了提高图像去噪效果，提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先将待去噪图像进行循环平移，使用Contourlet域HMT模型对平移后的图像进行降噪处理，然后将降噪后的图像进行循环反平移，最后将不同循环平移量下的降噪图像进行平均处理，以减少去噪后图像的失真。实验结果表明，该方法不仅可以提高降噪后图像峰值信噪比，而且可以提高降噪后图像的视觉效果。
标签： Contourlet Spinning Cycle HMT
上传时间： 2014-12-23
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针对图像占用空间大，特征表示时维数较高等的缺点，系统介绍了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA进行图像数据压缩与重建的基本模型。实验结果表明，利用PCA能有效的减少数据的维数，进行特征提取，实现图像压缩，同时并根据实际需要重建图像。
上传时间： 2013-10-29
上传用户：JGR2013
提出了一种针对JPEG图像的通用隐写分析算法。该算法提取了15个具有良好分类特性的特征参数，输入构建的LS-SVM分类器，以达到检测载密图像的目的。实验结果表明，该算法的检测正确率较高，检测速度快，能够实现针对各类JPEG载密图像的有效检测。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：dddddd55
为了模拟图像分类任务中待分类目标的可能分布，使特征采样点尽可能集中于目标区域，基于Yang的有偏采样算法提出了一种改进的有偏采样算法。原算法将目标基于区域特征出现的概率和显著图结合起来，计算用于特征采样的概率分布图，使用硬编码方式对区域特征进行编码，导致量化误差较大。改进的算法使用局部约束性编码代替硬编码，并且使用更为精确的后验概率计算方式以及空间金字塔框架，改善了算法性能。在PASCAL VOC 2007和2010两个数据集上进行实验，平均精度比随机选取的特征采样方法能够提高约0.5%，验证了算法的有效性。
上传时间： 2013-10-24
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