偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

• Matlab的工作环境 • 创建M文件 • Matlab编程 • 常用流程控制语句 • 图像存储与显示 • 数字图像处理中常用的Matlab函数

7.1 概述 7.2 像素的邻域和连通性 7.3 图像的阈值分割技术 7.4 图像的边缘检测 7.5 霍夫变换Hough 7.6 区域生长（Region Growing）法

对人耳识别中若干关键问题进行了研究.介绍了两种人耳图像归一化处理的方法,即基于外耳轮廓长轴的线标记法和基于外耳轮廓起始点的点标记法,并对这两种方法进行了对比.在分析现有人耳识别方法不足的基础上,提出利用核主元分析法提取人耳图像的代数特征,再利用支持向量机分类模型进行人耳识别.在带有角度、光照变化的北京科技大学人耳图像库上得到的识别率为98.7%,表明了该识别方法的有效性以及利用人耳图像进行身份识别的可行性

7.1 多媒体技术概要 7.1.1 媒体与多媒体 7.1.2 多媒体技术特征 7.1.3 多媒体系统组成 7.1.4 光盘 7.2 图形图像基础 7.2.1 图像的数字化 7.2.2 数字图像的类型与格式 7.2.3 数字图像的获取和编辑 7.3 声音媒体基础 7.3.1 声音的数字化 7.3.2 声卡与声音文件的格式 7.3.3 MIDI音乐 7.3.4 声音的采集和编辑 7.4 数据压缩与编码 7.5 动画基础 7.6 视频基础 7.7 多媒体应用系统制作的一般过程

第一章 数字图像处理综述 1、数字图象处理的主要内容 2、图象处理技术分类 3、计算机图形学与图象处理 4、图象的表征 5、数字图象处理系统 6、图像处理技术的重要意义 7、数字图像处理领域的发展方向

针对数字图像的特点,基于有限整数域上的二维置乱变换、仿射变换和整数提升变换,提出了适用于任意大小、任意长宽比图像的三维置乱加密算法.考虑了变换矩阵中部分参数取负整数或小数的可行性,明确给出了参数的具体设置方法.该算法引入实数作为参数,扩展了参数选择范围;置乱像素位置的同时改变像素值,改善了置乱效果,加大了置乱周期,提高了数字图像的安全性

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

第一节 非数字化图像的数字化 第二节 数字化图像的输出 第三节 数字化图像使用的要求

通过本章的学习，使读者掌握制作Web图像和动画的基本方法。 20.1 ImageReady CS简介 20.2 切片 20.3 图像映射 20.4 制作动画 20.5 优化和输出图像