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文档格式:PDF 文档大小:1.03MB 文档页数:5
鉴于传统图像加密技术和低维混沌加密技术各自的局限性,将Lorenz混沌系统与数字图像置乱技术相结合,设计了一种基于三维混沌系统的数字图像加密算法.首先,对系统输出的实数值混沌序列进行预处理;其次,以此实数值混沌序列直接构造图像置乱索引矩阵;最后,以8×8块为单位实现数字图像的空域加密.分析与仿真结果表明:预处理后的实数值混沌序列具有更强的伪随机特性,更理想的相关特性;三维混沌系统有更大的密钥空间,使算法具有很强的抗破译性和抗攻击性;系统三维输出的同时利用,可实现三个或多幅图像的并行加密,提高了算法的加密效率
文档格式:PDF 文档大小:725.92KB 文档页数:6
通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率
文档格式:PDF 文档大小:852.78KB 文档页数:7
针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求
文档格式:PPS 文档大小:637.5KB 文档页数:62
图像增强是采用一系列技术去改善图像的视觉效果, 或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析和处理 的形式。例如采用一系列技术有选择地突出某些感兴趣 的信息,同时抑制一些不需要的信息,提高图像的使用 价值。 图像增强方法从增强的作用域出发,可分为空间域 增强和频率域增强两种
文档格式:PPS 文档大小:556KB 文档页数:51
1.图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、数字化器性能评价。 2.图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用。 3.数字图像处理算法形式与数据结构。 4.图像图像文件格式与特征
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:8
针对扑翼飞行器的定高飞行,设计了基于外部单目视觉的室内定高控制系统:通过外部单目相机获取扑翼飞行器的飞行图像,基于Qt编写的地面站软件接收图像并利用基于OpenCV的图像处理算法检测扑翼飞行器上的发光标识点,获得标识点在图像上的像素坐标;基于卡尔曼滤波器(KF)建立标识点像素坐标的运动状态估计器,降低环境噪声干扰并解决了标识点被短暂遮挡的问题;分别建立常规PID和单神经元PID控制系统,通过蓝牙控制扑翼飞行器的电机转速,实现了基于图像的扑翼飞行器室内定高飞行。对比实验结果表明,本文设计的定高飞行控制系统可以使扑翼飞行器标记点的图像坐标保持在外部单目相机图像的中心横线处。针对阶跃响应信号,单神经元PID控制系统的响应速度比常规PID控制系统响应速度稍慢一些,但是控制精度明显优于常规PID控制器,最大相对误差为3%
文档格式:PPT 文档大小:161.5KB 文档页数:27
第5章网页图像的处理 通过本章学习,应该掌握以下内容: 1.能够选择合适的网页颜色 2.解网页图像的基本格式 3.掌握使用网页图像的要点 4.在网页中插入图像的方法 5.图像属性的设置 6.调整图像的大小及位置
文档格式:PPT 文档大小:846.5KB 文档页数:85
1、图像处理的视觉基础 2、图像的数学模型 3、图像质量评价 4、对设计图像处理系统的影响
文档格式:DOC 文档大小:8.85MB 文档页数:14
13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法
文档格式:PDF 文档大小:5.44MB 文档页数:114
8.1 从傅里叶变换到小波变换的时频分析法 8.2 小波变换分类 8.3 小波变换的多分辨分析特性 8.4 尺度函数与小波 8.5 小波变换的快速实现 8.6 图像的多分辨分解与重建 8.7 小波变换在图像边缘检测中的应用 8.8 小波变换在图像去噪中的应用 8.9 小波变换在图像融合中的应用
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