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基于图像分析的光学伪装效果评价方法研究

基于图像分析的光学伪装效果评价方法研究
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数字隐写分析

信息隐藏理论与技术论文题目:数字隐写分析术方法研究与实现 姓名张思琪 院(系)计算机学院 专业班级2012110309 学号2012110760 指导教师杨榆 仲恺农业工程学院教务处制 摘要 本文主要研究以数字图像为载体的信息隐写分析技术。隐写算法中利用图像DCT 系数最不重要位隐藏信息的隐写算法具有透明性好,鲁棒性强等特点,这类隐写算法包括JSteg,Outguess等。本文研究了针对DCT系数LSB算法的隐写分析算法。主要对针对

JSteg隐写的检测进行研究。实验结果表明,采用基于DCT系数对值(pair values)的变化的卡方统计攻击方法来检测Jsteg顺序隐写,具有很好的检测效果。由于Westfeld等人提出的卡方检验方法的耗时很大,且不能检测出Jsteg随机隐写,故引出一种改进的卡方检验方法:快速卡方检验方法。快速卡方检验方法不仅能够检测出Jsteg顺序隐写,而且能检测出Jsteg随机隐写。同时能有效地估计出嵌入率。 关键词:隐写隐写分析 DCT 卡方检验 JSteg 目录 1 绪论 (1) 1.1 引语 (1) 1.2 信息隐藏技术的历史、应用和发展 (1)

1.2.1 信息隐藏技术的历史 (1) 1.2.2信息隐藏技术的应用 (1) 1.2.3 信息隐藏技术的发展 (2) 1.3 数字图像隐写检测技术 (2) 1.3.1隐写信息检测技术 (3) 1.3.2隐写信息的提取技术 (3) 2 基于图像统计模型的隐写分析 (4) 2.1 针对LSB替换隐写分析 (4) 2.1.1卡方检测方法 (6) 2.1.2 RS方法 (11) 2.1.3 SPA方法 (13) 2.2 针对K ±及随机调制隐写的隐写分析 (13) 2.2.1±1隐写的信息比率估计 (13) 2.2.2K ±隐写信息比率估计 (14) 2.3 随机调制隐写的信息比率估计 (14) 3 针对JSteg隐写的检测 (14) 3.1 卡方检测方法 (14) 3.2 快速卡方检验方法 (15) 3.2.1针对顺序JSteg隐写 (18) 3.2.2针对随机JSteg隐写 (18) 3.3 快速卡方检验方法—matlab实现 (18) 4 结论 (19) 参考文献 (20) 英语摘要 (22) 附录 (22) 致谢 (29) 仲恺农业工程学院毕业论文(设计)成绩评定表 ....................................................错误!未定义书签。

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系 列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制( IBR )成为结合两个互补领域 ――计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化 场景描述(Visual Seene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以 使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360度的环形图片了。但是在实际应用中,很 多时候需要将360度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到 超大视角甚至是360度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目 视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双 目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360度全景图像,用来虚拟实际场景。 这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四 周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图 像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重 要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算 法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型: (1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对 待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法 计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待

随意伪装笔迹的分析与检验

随意伪装笔迹的分析与检验 摘要:随意性伪装笔迹具有不确定性、随意性,欺骗性等特点。因此,研究随意性伪装笔迹,有利于去伪存真、揭示假象,以便正确地发现和使用特征,科学辩证地分析、评价符合点与差异点的性质,确保鉴定结论的正确性。 关键词:随意性伪装;笔迹;书写水平 一、随意伪装笔迹形成机理与分析 随意伪装笔迹是指书写人用着自己主观意识、不追求特定固定的书写方式,不借助某种特定手段,任意更变书写习惯信手而成的笔迹。随意伪装笔迹是正常的写作条件下基于故意控制在书写人书写的习惯及固有的书写符号系统,变换而来的一种伪装笔迹。 (一)分析随意性伪装笔迹的形成机理 1、随意伪装笔迹的基础是书写习惯。书写技能和习惯是人们在长期的书写练习和实践中形成的一种较为稳固的动力定型。有了动力定型后的笔迹拥有重复再现、相对不变的特点。因此人们在正常书写习惯基础上,为了随意变造笔画形态,故意把笔画写得生硬僵直;故意降低书写水平;故意把笔画写得过长过短,过圆过扁,以破坏字的正常结构;故意改变运笔方向等。 2、随意伪装笔迹的主观动机是掩人耳目、隐蔽自己,

是故意的变造假造行为,往往会想尽办法改变自己固有的书写形式,变换成另外一种笔迹形式。 3、随意伪装笔迹与正常笔迹之间存在不同程度上的差异。由于随意伪装笔迹的主观动机是制造假象、掩人耳目,是故意伪装笔迹,因此形成的笔迹与正常笔迹之间当然存在着各种程度上的差异。 4、随意伪装笔迹与正常笔迹自身同一。无论随意伪装笔迹的伪装程度及其变化有多大,它都是在正常笔迹的基础上派生出来的,只不过是正常笔迹的一种改造变态。无论是正常笔迹还是随意伪装笔迹,在其书写过程中,都客观上难以摆脱书写人同一书写习惯的支配和制约,因此必然存在着本质的内在的联系。 (二)分析随意性伪装笔迹形成机理的意义所在 1、有利于去伪存真,为笔迹鉴定提供科学可靠的物质基础。书写人利用文字作案,以达到某种犯罪目的,总是要千方百计地隐蔽自己,随意伪装笔迹就是罪犯常用的一种作案手段。 2、有利于全面、科学、正确地发现和使用特征。随意伪装笔迹具有随机性、不确定性、隐蔽性和欺骗性的特点,所以在使用笔迹特征时必须准确分析。如果真正的特点来确定未知样品允许混淆的本质特征和非本质特征的笔迹分析,将不可避免地导致错误鉴定结论。

光学分析方法在水质检测领域的应用.doc

光学分析方法在水质检测领域的应用 2020年4月

光学分析方法在水质检测领域的应用本文关键词:水质,光学,检测,领域,方法 光学分析方法在水质检测领域的应用本文简介:随着现代科技的不断更新与物质生活的高度发达,环境污染物的排放量日益增多,人们在享受着丰富物质生活的同时,也受到了环境污染带来的冲击,例如酸雨的侵害,雾霾天气的影响,全球变暖导致的海平面上升等问题。传统的检测方法(如化学法),由于用时长、花费高、操作复杂,需要各个部1物,越来越受到抵制。而光学测量方法 光学分析方法在水质检测领域的应用本文内容: 随着现代科技的不断更新与物质生活的高度发达,环境污染物的排放量日益增多,人们在享受着丰富物质生活的同时,也受到了环境污染带来的冲击,例如酸雨的侵害,雾霾天气的影响,全球变暖导致的海平面上升等问题。传统的检测方法(如化学法),由于用时长、花费高、操作复杂,需要各个部1物,越来越受到抵制。而光学测量方法在环境检测方面,更能有效地避免这些弊端的产生。 在环境中,对于水质,有关部门主要通过对水质采

样、化验、分析的方法实现对水质的监控。对于水体富营养化的这种情况,有关部门通过光学显微镜直接对水体进行观查即可。而对于重金属污染过的水源,往往光学显微镜很难直接观测出来,还要通过物理或化学的方法使重金属沉积,沉淀或染色,才有可能观察到。但是这种方法用时长,不利于及时了解水污染的情况,而且在使重金属沉淀的方法中,有可能又会产生新的污染物,样品处理又带来了困难。由于光学显微镜很难实现对空气的检测,所以在环境监测中用处并不大。这时人们联想到,也可以通过光的其他特性来实现对环境的实时的监控。而光电检测技术(如外光谱法,激光光谱法等),人们可以直接检测环境中的污染物,无需费时费力,既能实时地反映出污染物的量和浓度,又不会产生附加污染物,且在环境监测中实用性很强。 光电检测技术利用光的光谱特性,可以在受污染的水中使用,也可以在工厂的排气烟囱中使用,甚至可以专一地检测某种气体,例如,甲烷气体,二氧化碳气体,含硫化合物气体等[1]. 1 光学显微镜检测方法在环境监测中的应用 在现实生活中,我们最易受到水污染带来的侵害,

图像拼接原理及方法

第一章绪论 1.1 图像拼接技术的研究背景及研究意义 图像拼接(image mosaic)是一个日益流行的研究领域,他已经成为照相绘图学、计算机视觉、图像处理和计算机图形学研究中的热点。图像拼接解决的问题一般式,通过对齐一系列空间重叠的图像,构成一个无缝的、高清晰的图像,它具有比单个图像更高的分辨率和更大的视野。 早期的图像拼接研究一直用于照相绘图学,主要是对大量航拍或卫星的图像的整合。近年来随着图像拼接技术的研究和发展,它使基于图像的绘制(IBR)成为结合两个互补领域——计算机视觉和计算机图形学的坚决焦点,在计算机视觉领域中,图像拼接成为对可视化场景描述(Visual Scene Representaions)的主要研究方法:在计算机形学中,现实世界的图像过去一直用于环境贴图,即合成静态的背景和增加合成物体真实感的贴图,图像拼接可以使IBR从一系列真是图像中快速绘制具有真实感的新视图。 在军事领域网的夜视成像技术中,无论夜视微光还是红外成像设备都会由于摄像器材的限制而无法拍摄视野宽阔的图片,更不用说360 度的环形图片了。但是在实际应用中,很多时候需要将360 度所拍摄的很多张图片合成一张图片,从而可以使观察者可以观察到周围的全部情况。使用图像拼接技术,在根据拍摄设备和周围景物的情况进行分析后,就可以将通过转动的拍摄器材拍摄的涵盖周围360 度景物的多幅图像进行拼接,从而实时地得到超大视角甚至是360 度角的全景图像。这在红外预警中起到了很大的作用。 微小型履带式移动机器人项目中,单目视觉不能满足机器人的视觉导航需要,并且单目视觉机器人的视野范围明显小于双目视觉机器人的视野。利用图像拼接技术,拼接机器人双目采集的图像,可以增大机器人的视野,给机器人的视觉导航提供方便。在虚拟现实领域中,人们可以利用图像拼接技术来得到宽视角的图像或360 度全景图像,用来虚拟实际场景。这种基于全景图的虚拟现实系统,通过全景图的深度信息抽取,恢复场景的三维信息,进而建立三维模型。这个系统允许用户在虚拟环境中的一点作水平环视以及一定范围内的俯视和仰视,同时允许在环视的过程中动态地改变焦距。这样的全景图像相当于人站在原地环顾四周时看到的情形。在医学图像处理方面,显微镜或超声波的视野较小,医师无法通过一幅图像进行诊视,同时对于大目标图像的数据测量也需要把不完整的图像拼接为一个整体。所以把相邻的各幅图像拼接起来是实现远程数据测量和远程会诊的关键环节圆。在遥感技术领域中,利用图像拼接技术中的图像配准技术可以对来自同一区域的两幅或多幅图像进行比较,也可以利用图像拼接技术将遥感卫星拍摄到的有失真地面图像拼接成比较准确的完整图像,作为进一步研究的依据。 从以上方面可以看出,图像拼接技术的应用前景十分广阔,深入研究图像拼接技术有着很重要的意义 1.2图像拼接算法的分类 图像拼接作为这些年来图像研究方面的重点之一,国内外研究人员也提出了很多拼接算法。图像拼接的质量,主要依赖图像的配准程度,因此图像的配准是拼接算法的核心和关键。根据图像匹配方法的不同仁阔,一般可以将图像拼接算法分为以下两个类型:(1) 基于区域相关的拼接算法。 这是最为传统和最普遍的算法。基于区域的配准方法是从待拼接图像的灰度值出发,对

图像纹理特征的分析方法研究

图像纹理特征的分析方法研究 黄晶,杨杰 武汉理工大学信息工程学院,武汉(430063) E-mail :jinghuang1019@https://www.wendangku.net/doc/e411075735.html, 摘 要:本文重点介绍了几种借助纹理统计特征的分析方法,并对算法进行了比较。这些方 法包括:基于图像分形维数的特征分析,基于灰度共生矩阵的特征分析,基于灰度直方图的 特征提取。 关键词:分形维数,灰度共生矩阵,纹理特征 中图分类号:TP391 1.引言 虽然存在形形色色的图像纹理,并且人们进行纹理分析方面的工作已近半个世纪,但至 今还没有一个公认的确切的定义。纹理图像在局部区域内可能称不规则性,但在整体上则表 现出某种规律性,其灰度分布往往表现出某种周期性。 就其广义而言,纹理特征就是图像局部性质的统计,一个纹理图像可以看成一组独立的 同分布随机变量(,)W j k 经一空间算子()O ?作用而成的结果(,)F j k ,并用这些数字特征构 造图像的纹理特征。对纹理特征的提取方法可以分为统计法﹑构造法和频谱法。 2.纹理特征的分析方法 2.1 基于分形维数的特征分析 在分形理论中,最经典的理论是Hausdorff 维数[1],它对分形的理论分析和理解都很重 要,但很难直接求取,在实际运用中更多的是盒维数,关联维数,自相似维数以及尺度维数, 本文选取的是盒维数中的差分盒维数。 差分盒维数算法是以盒维数算法为基础提出的一种简单、快速、精确的算法。将M M ×大小的图像分割成L L ×的子块,令r=L/M ,将图像视为一个三维空间中的一个表面 (,,(,))x y f x y ,其中(,)f x y 为图像(,)x y 位置处的灰度值。X ,Y 平面被分割成许多L L ×的网格。在每个网格上,是一列L L h ××的盒子,h 为单个盒子的高度。设总的灰度级为G 。 设在第(,)i j 网格中图像灰度的最小值和最大值分别落在第k 和第l 个盒子中,则: (,)1r n i j l k =?+ (1) 其中r n 是覆盖第(,)i j 网格中的图像所需的盒子数,因而可以求出覆盖整个图像所需的 盒子数r N : ,(,)r r i j N n i j =∑ (2) 则其分形维数log()lim log(1/) r N D r = (3)基于分形维数的特征分析算法: (1)将原图转化为灰度图像; (2)以图像的任意像点(,,(,))i j f i j 为中心选取L L ×大小的窗口计算r n

图像拼接算法及实现.doc

图像拼接算法及实现(一) 来源:中国论文下载中心 [ 09-06-03 16:36:00 ] 作者:陈挺编辑:studa090420 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this paper, the algorithm adapted, in the repetitive texture, such as relatively large rotation more difficult to automatically match occasions can still achieve an accurate image registration. Key words: image mosaic, image registration, image fusion, panorama 第一章绪论

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤 针对不同的目的,图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理: 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述,具体步骤如下: · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换:方法:对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度(有具体的公式和方程),中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割:传统方法:基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 (PCNN)是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。(包括天气、相机的位置等) 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理

的有效分割方法,分割的时候如果将一个数字图像输入PCNN,则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组,在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理:对PCNN分割结果后还存在噪声的情况下,对剩余的噪声进行分析,归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声,可以采用先腐蚀切断黏连部分,再膨胀复原目标对象,在进行面积阙值去噪,通过前景空洞填充目标,最后通过形态学运算,二值图像形成众多独立的区域,进行各连通区域标识,利于区域几何特征的提取。 二、图像识别: 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征:目标特征就是的研究对象的典型特点,可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法:采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理,通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开,找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法:纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数,提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍:首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间,以解决原空间中线性不可分问题,在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件,构造最优决策函数,并引入拉格朗日乘子求解最优化问题,对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器:对于p种特征选择q个图像连通区域,作为训练样本。依

图像隐写分析研究新进展

Journal of Image and Signal Processing 图像与信号处理, 2017, 6(3), 131-138 Published Online July 2017 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/e411075735.html,/journal/jisp https://https://www.wendangku.net/doc/e411075735.html,/10.12677/jisp.2017.63016 文章引用: 董晶, 钱银龙, 王伟. 图像隐写分析研究新进展[J]. 图像与信号处理, 2017, 6(3): 131-138. Recent Advances in Image Steganalysis Jing Dong 1,2, Yinlong Qian 1,3*, Wei Wang 1 1 Center for Research on Intelligent Perception and Computing, National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 2State Key Laboratory of Information Security, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 3Department of Automation, University of Science and Technology of China, Hefei Anhui Received: Jun. 1st , 2017; accepted: Jun. 18th , 2017; published: Jun. 21st , 2017 Abstract In recent years, steganalysis has become an important research direction in information security. With rapid development, numerous methods have been proposed to solve the steganalysis prob-lem. This article aims to review recent advances in image steganalysis to provide useful informa- tion to the researchers in this field. It first summarizes recent progress in traditional handcrafted feature based methods, and then introduces the deep learning based steganalysis, which is a new trend in steganalysis. Finally, the article summarizes the future trends and challenges in stegana-lysis. Keywords Steganography, Steganalysis, Universal Steganalysis, Pattern Recognition, Deep Learning 图像隐写分析研究新进展 董 晶1,2,钱银龙1,3*,王 伟1 1 中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知中心,北京 2中科院信息工程研究所信息安全国家重点实验室,北京 3中国科学技术大学自动化系,安徽 合肥 收稿日期:2017年6月1日;录用日期:2017年6月18日;发布日期:2017年6月21日 摘 要 隐写分析是信息安全领域一个很重要的研究方向。随着研究的快速发展,已经有大量的隐写分析方法提*通讯作者。

图像拼接算法及实现(一).

图像拼接算法及实现(一) 论文关键词:图像拼接图像配准图像融合全景图 论文摘要:图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。 Abstract:Image mosaic is a technology that carries on the spatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。In general, the process of image mosaic by the image acquisition, image registration, image synthesis of three steps, one of image registration are the basis of the entire image mosaic. In this paper, two image registration algorithm: Based on the characteristics and transform domain-based image registration algorithm. In feature-based registration algorithm based on a robust feature-based registration algorithm points. First of all, to improve the Harris corner detection algorithm, effectively improve the extraction of feature points of the speed and accuracy. And the use of a similar measure of NCC (normalized cross correlation - Normalized cross-correlation), through the largest correlation coefficient with two-way matching to extract the feature points out the initial right, using random sampling method RANSAC (Random Sample Consensus) excluding pseudo-feature points right, feature points on the implementation of the exact match. Finally with the correct feature point matching for image registration implementation. In this

图像匹配的主要方法分析

图像匹配的主要方法分析 在我国的图像处理中,有很多的关键技术正在不断的发展和创新之中。这些相关技术的发展在很大程度上推动了我国图像处理事业的发展。作为图像处理过程中的关键技术,图像匹配技术正在受到越来越多的关注。文章针对图像匹配的主要方法进行详细的论述,希望通过文章的阐述和分析能够为我国的图像匹配技术的发展和创新贡献微薄力量,同时也为我国图像处理技术的发展贡献力量。 标签:图像处理;图像匹配;特征匹配;方法 在我国的图像处理技术中,图像的匹配技术不仅仅是其中的重要组成部分,同时还是很多图像技术的发展创新的技术基础。例如图像技术中的立体视觉技术;图像技术中的运动分析技术以及图像技术中的数据融合技术等。通过上述内容可以看出,在我国的图像技术中,图像匹配技术具有非常广泛的应用。随着我国的相关技术不断的创新和发展,对于图像匹配技术的要求也是越来越高。这样就要求我国的图像匹配技术有更深层次的研究和发展。我国现阶段的研究主要是针对图像匹配过程中的匹配算法进行研究,希望借助研究能够更加有效的提升在实际的工作应用中的图像质量,同时也能够在很大程度上提升图像处理的图像分别率。文章的主要陈述点是通过图像匹配技术的具体方法进行优点和缺点的分析,通过分析优点和缺点来论述我国图像处理技术中的图像匹配技术的发展方向以及改进措施。近些年出现了很多的图像匹配方法,针对现阶段的新方法以及新的研究思路我们在实际的应用过程中要有一个非常清醒的选择。文章针对这一问题主要有三个内容的阐述。第一个是图像匹配技术的算法融合;第二个是图像匹配技术中的局部特征算法;最后一个是图像匹配技术中的模型匹配具体算法。 1 现阶段在世界范围内较为经典的图像匹配技术的算法 关于现阶段在世界范围内的较为经典的图像匹配技术的算法的阐述,文章主要从两个方面进行分析。第一个方面是ABS图像匹配算法。第二个方面是归一化相互关图像匹配算法。下面进行详细的论述和分析。 (1)算法一:ABS图像匹配算法。ABS图像匹配算法最主要的原理就是要使用模板的图像以及相应的匹配图像的搜索用窗口之间的转换差别来显示两者之间的关联性。图像匹配的大小在数值上等同于模板图像的窗口滑动顺序。窗口的每一次滑动都会引起模板图像的匹配计算。现阶段ABS的算法主要有三个,如下: 在选择上述三种计算方法的过程中要根据实际情况社情相应的阀值,否则会出现很高的失误率。上述的三种算法使用范围较狭窄。只使用与等待匹配的图像在模板影像的计算。 (2)算法二:归一化相互关图像匹配算法。归一化相互关的图像匹配算法在现阶段是较为经典的算法。通常专业的称法为NC算法。此计算方法主要是采

光学分析方法的发展

光学分析方法的发展 北京温分分析仪器技术开发有限公司 光学分析法是利用待测定组分所显示出的吸收光谱或发射光谱,既包括原子光谱也包括分子光谱。利用被测定组分中的分子所产生的吸收光谱的分析方法,即通常所说的可见与紫外分光光度法、红外光谱法;利用其发射光谱的分析方法,常见的有荧光光度法。利用被测定组分中的原子吸收光谱的分析方法,即原子吸收法;利用被测定组分的发射光谱的分析方法,包括发射光谱分析法、原子荧光法、X射 线原子荧光法、质子荧光法等。 (一)比色法 分光光度法的前身是比色法。比色分析法有着很长的历史。1830年左右,四氨络铜离子的深蓝色就被用于铜的测定。奈斯勒的氨测定法起源于1852年,大约在同一年,硫氰酸盐被用来分析铁。1869年,舍恩报道说钛盐与过氧化氢反应会产生黄色,1882年,韦勒(Weller)将此黄色反应改进成一种钛的比色法。钒也能与过氧化物发生类似的反应,生成一种橙色络合物。1912年,梅勒一方面利用1908年芬顿发现的一个反应(二羟基马来酸与钛反应呈橙黄色,与钒反应无此色),另一方面利用与过氧化物的反应,得出了一种钛和钒这两种元素的比色测定法。 吸收光度分析法提供了非化学计量法的一个很好例子。有色化合物的光吸收强弱随着所用辐射波长的大小而变化。因此早期的比色法主要凭经验将未知物与浓度近似相等的标准溶液进行对比。比如象奈斯勒在氨测定法中所作的比较。比色剂,如杜波斯克比色计,是通过改变透光溶液的厚度和利用比尔定律,来对未知物的颜色与标准液的浓度进行对比的,这种仪器并不适用于所有的有色物质,它充其量也不过经验程度很高罢了。 1729年,P·布古厄(Bouguer)观察到入射光被介质吸收的多少与介质的厚度成正比。这后来又被J·H·兰贝特(Lambert,1728—1777)所发现,他对单色光吸收所作的论述得到了下列关系式: 上式中I是通过厚度为x的介质的光密度,a是吸收系数。利用边界条件x=0时,I=I0,积分得到: I=I0e-ax 1852年,A·比尔(Beer)证实,许多溶液的吸收系数a是与溶质的浓度C成正比的。尽管比尔本人没有建立那个指数吸收定律公式,但下列关系式 I=I0e-acx 仍被叫做比尔定律,式中浓度和厚度是作为对称变数出现的。这个名称似乎是在1889年就开始使用了。

图像拼接方法总结

图像拼接方法总结 图像拼接方法总结 (1) 引言 (1) 1 基于网格的拼接 (3) 2基于块匹配的拼接(也叫模板匹配) (4) 3基于比值法拼接 (6) 4 基于FFT的相位相关拼接 (7) 基于特征的图像配准方法 (9) 5 Harris角点检测算法 (10) 6基于SIFT尺度不变特征的图像拼接 (15) SIFT主要思想及特点 (16) SIFT算法详细过程 (16) SIFT匹配算法实现 (20) 7 基于surf 的图像配准 (22) SURF算法介绍 (22) 算法详细过程 (23) 8 基于最大互信息的图像配准 (24) 9 基于小波的图像拼接 (27) 10 基于轮廓特征的图像拼接技术 (27) 引言 首先研究了图像拼接的基本技术,包括图像预处理、图像配准、图像融合, 图像的预处理包括:图像预处理的主要目的是为了:降低图像配准的难度,提高图像配准精度。图像 预处理包括:图像投影、图像去噪、图像修正等。 图像配准采用的算法主要有两类: 一类是基于区域的算法,是指利用两张图像间灰度的关系来确定图像间坐标变化的参数,其中包括基于空间的像素配准算法包括(1基于块匹配,2基于网格匹配,3基于比值匹配),基于频域的算法(4既是基于FFT的相位相关拼接)等。 另一类是基于特征拼接的算法,是利用图像中的明显特征(点,线,边缘,轮廓,角点)来计算图像之间的变换,而不是利用图像中全部的信息,其中包括5 Harris角点检测算法,6 SIFT(角点)尺度不变特征转换算法,7 surf(角点,这种方法是sift方法的改进,速度提高)特征算法, 第三类是8 基于最大互信息的拼接,9 基于小波(将拼接工作由空间域转向小域波,即先对要拼接的图像进行二进小波变换,得到图像的低频、水平、垂直三个分量,然后对这

图像分析基本原理及分析过程

图像分析基本原理及分析过程 概述 在生物及医学研究中,对图像的判读与分析特别是对显微镜下微观图像的观察研究从来都是重要的研究手段。随着技术的进步,分析图像的方法也从眼观尺量进入到了使用计算机软件进行定量分析的阶段。计算机软件的发展速度呈加速前进,采集图像的设备也不断更新,这使得我们能有更多的手段来分析测量复杂的生物图像。 现在我们可以使用CCD数码相机来采集图像。使用功能比较强大的图像分析软件来进行图像分析测量。相比之下,在不太久远的十来年前使用的图像分析仪及单色的图像采集摄像机已经过时了。而图像分析的手段也比以前丰富。简单地引用以前的分析方法未必就是最佳的方法,在许多情况下,需要我们依据软件及相机的情况设计与研究目标相适应的分析方法。 分析测量图像绝不仅仅是一个软件使用的问题,而是从实验设计开始,就要综合考虑研究目标、样品制作方法、拍摄方式、选择视野等各方面因素,最后才是通过软件实现最有效的图像分析测量。一个完整的图像分析过程应该包括: 1.明确需要测量分析的对象。 2.使用适当的方法拍摄下这个对象,包括进行适当的染色及取样,采集到突出显示的测量对象的照片。 3.分析照片上的图像元素,确定能反映测量对象的图像图形 4.测量照片上的图形的测量参数,进而得到测量对象的测量数据 5.对测量对象进行统计分析。图像分析的最佳效果,是利用图像分析软件可以自动地判断测量目标,准确分析测量出目标对象的数值。由于生物图像的复杂性,软件往往作不到这一点。此时只能退而求其次,采取抽样统计,手工选择等方法进行近似的测量。测量方法本身有时候也能成为一个研究课题。 一、把研究目标转换到图像分析问题上。 在丁香园混了好几年了,虽然很喜欢与大家讨论图像分析的问题,但是却经常对一些求助视而不

仪器分析的发展与应用

仪器分的发展与应用 仪器分析的发展历程: 经过19世纪的发展,到20世纪20~30年代,分析化学已基本成熟,它不再是各种分析方法的简单堆砌,已经从经验上升到了理论认识阶段,建立了分析化学的基本理论,如分析化学中的滴定曲线、滴定误差、指示剂的作用原理、沉淀的生成和溶解等基本理论。 20世纪40年代以后,一方面由于生产和科学技术发展的需要,另一方面由于物理学革命使人们的认识进一步深化,分析化学也发生了变革,从传统的化学分析发展为仪器分析。现代仪器分析涉及的范围很广,其中常用的有光学分析法、电化学分析法和色谱法。光学分析法是基于人们对物质光谱特性的认识而发展起来的一种分析测定方法。17世纪牛顿将白光分成了光谱以后,科学家对光谱进行了研究。19世纪前半期,人们已经把某一特征谱线和某种物质联系了起来,并提出了光谱定性分析的概念。在此基础上,德国化学家本生和物理学家基尔霍夫合作设计并制造了第一台用于光谱分析的光谱仪,实现了从光谱学原理到光谱分析的过渡,产生了一种新的分析方法即光谱分析法。19世纪后半期,人们又对光谱定量分析的可能性进行了探讨。1874年,洛克厄通过大量实验得出结论,认为光谱定量分析只能依据光谱线的强弱。 到20世纪,用光电量度法测定了光谱线的强度,后来,光电倍增管被应用于光谱定量分析。与此同时,利用物质的吸收光谱的吸收光度法,也得到了发展。电化学分析法是利用物质的电化学性质发展起来的一种分析方法。首先兴起的是电重量分析法。美国化学家吉布斯把电化学反应应用于分析化学中,用电解法测定铜,后来这种方法被广泛应用于生产中。电重量分析法存在着耗时长、易氧化等缺点,化学家在研究中把物质的电化学性质与容量分析法结合起来,发展了一种新方法,这就是电容量分析法。电容量分析法中发展较早的是电位滴定法,其后,极谱分析法和库仑分析法也相继发展起来。色谱分析法是基于色谱现象而发展起来的一种分析方法。1906年,俄国植物学家茨维特认识到所谓色谱现象和分离方法有密切联系,而且对分离有重大意义。他用这种方法分离了植物色素,并系统地研究了上百种吸附剂,奠定了色谱分析法的基础。20世纪30年代,具有离子交换性能的合成树脂问世,解决了一系列疑难问题,提高了色谱分离技术。由于单纯的分离意义不大,20世纪50年代,人们开始将分离方法和各种检测系统联接起来,分离分析同时进行,于是人们设计和制造了大型色谱分析仪。除了上述的方法以外,现代仪器分析法还有磁共振法、射线分析法、电子能谱法、质谱法等等。仪器分析是根据被测组分的某些物理的或物理化学的特性,如光学的、电学的性质,进行分析检测的方法,因此,它实际上已经超出了化学分析的范围和局限,成为生产和科学各个领域的工具。分析化学中的分析是分离和测定的结合,分离和测定是构成分析方法的两个既独立又相联系的基本环节。分离是使物质纯化的一种手段,而纯化的背后是物质的混合性。化学家所说的物质,是某种单质或化合物。是以纯粹的形式存在的物质。可是,无论是天然存在的还是人工制造的物质,都不是绝对纯的。因此,在化学分析中,首先遇到的矛盾就是纯与不纯的矛盾。分离是纯化物质的一种手段。分离一般有两条基本途径:一条是将所要分析的物质从混合物中提取出来,另一条则是将杂质提取出来。在分析化学发展的历史中,产生了许多分离方法。在古代,在酿造业中应用了蒸馏、结晶等分离手段;在近代,产生了各种各样的分离方法,如沉淀分离、溶剂萃取分离、离子交换分离、电解分离等。分离是有限度的。有些混合物由于性质非常相似,分离非常困难,如果不分离,共存的组分又互相干扰。在化学分析中,常常从分离操作中演变出其他方法,如掩蔽方法。在仪器分析的发展史上,试样和试剂有不同的发展形式和内容。在早期,需要分析的是自然物,与其发生作用,从而进行鉴别的主要是火。后来,被分析的是溶液,与之发生变化的也是溶液。人们最早使用的试剂是五倍子的植物浸液。随着实践和认识的发展,大量植物浸液应用于化学分析之中,形成了天然植物试剂系列。在应用天然试剂的过程中,人们也在研究如何制备化学试剂。第一个人工制备的分析化学试剂是黄血盐溶液,由此开创了化学试剂的新领域,拓宽了分析化学的研究范围。随着生产、生活和科学的发展,作为被分析的试样,其外延扩大了,从

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