基于自适应中值滤波的指纹脉冲噪声去除方法

提出了一种自适应窗口大小的中值滤波算法,新算法规避了传统中值滤波算法小窗口滤波去噪不全面,大窗口滤波信号有模糊的缺点。自适应中值滤波算法是依据像素值来判断获取窗口大小的,自适应大小的窗口能够有效去除脉冲噪声,保持边缘细节,这一点在处理高倍率指纹图像脉冲噪声时尤为明显。     

一种改进的非局部均值去脉冲噪声方法

提出了一种应对加性脉冲噪声的指纹图像去噪方法,该方法对于高倍率的加性脉冲噪声有着很好的处理效果。相比较传统的无区别对待噪声和图像信号的全局滤波处理方式,采用了开关滤波和自适应窗口大小的中值滤波算法,同时该方法在处理的过程中采用边缘滤波多方向比较以获取最佳边缘像素值。实验仿真效果表示,在脉冲噪音概率密度80%以上时,相比较其他的方法,图像的MAE、MSE较低,PSNR较高,视觉效果良好,边缘清晰平整,图像质量高。     

基于混合滤波LBP和PCA算法的鞋底足迹识别

足迹识别是现代犯罪现场侦查的一个重要手段,而基于图像分析的足迹识别技术大大提高了足迹鉴定识别的效率。由于图像采集过程中无法避免出现各类噪音,在后期对足迹图像进行LBP特征提取时也会降低识别精度。针对这个问题对LBP算法进行研究,引入一种混合滤波LBP和PCA的图像特征提取算法,并应用于犯罪现场足迹识别工作中。算法首先采用中值滤波与小波变换的结合算法对采集的鞋底足迹图像进行去噪处理,并通过PCA算法对特征向量进行降维处理,最后采用SSIM结构相似度对鞋底图像进行匹配识别。经过与现有的LBP算法比较,引入的混合滤波算法可以明显提高鞋底足迹的识别准确度,在鞋底足迹识别中具有很好的应用前景,为犯罪现场勘查提供高效、精确的线索突破口。     

基于CAN网络结合注意力机制的图像去噪分析研究

在公安视频与图像侦查工作中,常涉及到各种含噪生物纹理图像。为降低图像在采集、传输和处理过程中所受噪声的污染程度,同时尽可能保留图像原有的细节信息,基于增强神经网络卷积后各通道图像间的联系,利用CAN网络进行双边算子逼近运算,在CAN网络中的最后一层Block引入通道注意力机制增强模块SEnet,对现有CAN网络模型进行了改进。通过计算处理后图像的评价系数,分析对比了不同算法的去噪性能以及原有图像细节信息的保留能力。通过与双边滤波算法和Dn CNN网络的对比分析,改进后的SE-CAN网络能够有效去除图像噪声,对图像原有信息的保留更具优势。     

基于梯度信息的多尺度Retinex图像增强方法及应用

针对传统多尺度Retinex图像增强方法存在的欠缺,提出基于梯度信息的多尺度Retinex图像增强方法.该方法根据图像区域特征,融合梯度信息,自适应地修正权重系数,动态调节不同尺度高斯函数的滤波作用,显著提高了多尺度Retinex方法的功效,并将其应用于退化视频监控图像的增强处理.实验结果表明,改进的方法在提高图像对比度、增强细节特征、降低噪声干扰以及校正色彩偏差等方面具有更好的效果,能够准确地恢复监控图像记录的场景信息.     

双能X射线安检图像显示质量关键技术研究

为改善双能X射线安检设备图像显示质量,针对图像显示质量涉及的两个关键要素灰度图像与材料图像展开研究。提出了一种增强双能X射线安检图像显示质量方案,首先,利用一种改进的反锐化掩模算法对灰度图像进行增强,提高灰度图像细节清晰度;其次,研究了一种自适应滤波算法,在基本保持边缘细节材料信息的基础上,降低材料图像的数据统计涨落,显著改善图像中的颜色噪点现象。试验结果表明,方法能够大幅改善双能X射线安检图像的图像质量与显示效果,并具有较强的鲁棒性。     

基于快速傅里叶系数量化的音频掩密算法

MP3压缩是一种常用的破坏以音频信息为载体的秘密信息隐藏的主要手段之一为了能够很好地抵抗MP3压缩攻击,提出通过量化FFT直流系数来嵌入水印的算法。该算法结合MP3压缩攻击特点,引入同步机制及对原始数字音频进行自适应分段处理,根据分帧长度自适应确定量化步长,通过量化算法将水印嵌入到FFT直流系数。仿真实验结果表明,该算法不仅具有不可感知性好,对诸如MP3压缩、低通滤波、白噪声、重采样、重量化等攻击均有良好的鲁棒性。     

利用相机固定噪声认定数字图像的来源

介绍了一种通过数码照片所反映的相机格式噪声来确定所拍相机的新方法。通过一种小波滤噪算法提取出数字图像中存在的相机噪声,再对大量的噪声图像求平均,获得相机的固定格式噪声（FPN）。要确定某一数码照片是否为特定相机所拍,只需计算该照片中的噪声与数码相机固定噪声模板之间的相关系数并加以判断。实验结果证明,该方法有效,未来在司法鉴定中将具有广泛而重要的应用。     

基于小波变换和BP神经网络的警务音频掩密通信算法

研究提出用BP算法对嵌入水印后的音频信息建立起人工神经网络,接收端利用该网络提取水印信息。由于BP神经网络具有良好的学习和自适应特性,利用训练后的网络几乎可以完全正确地提取所嵌入的水印,同时能抵抗多种攻击。试验结果表明所提出的算法对低通滤波、加性噪声等都有很强的鲁棒性。     

基于GPU的滤波反投影算法并行实现

分析CT图像重建的滤波反投影算法并行性,采用CUDA平台的GPU进行并行计算,与未经优化的CPU端比较,得到较好的加速比和精度。在此基础上,优化GPU端的并行程序,与经过高度优化的CPU端滤波反投影算法再进行比较,仍有20多倍的加速比和很好的精度,表明GPU适用于并行程度较高的算法加速。     

基于混沌系统的图像加密算法研究

在无线网络上实施图像安全传输比有线网络难度大,无线网络传输信道开放,误码率相对较高。大多数针对图像的密码算法仅考虑到密码的安全强度,并未考虑传输过程中误码率对于解密带来的影响。提出了一种安全并可有效抵抗误码的密码算法,可用于解决无线网络中的图像传输问题。该算法中图像首先被分割成块,然后用基于混沌系统的一维可逆元胞自动机进行迭代加密,加密方式为循环链模式。仿真结果表明,该算法安全强度高,并且可有效避免传输过程中误码引起的错误传播对于解密的影响。     

多传感器飞点X射线自动炸药探测系统(二)

图像的平滑和分割对图像进行平滑处理的目的是要去除那些降低图像质量的噪声，而同时还要正确保留物体间的清楚的边界。算法平滑每一个象素的值接近围绕着它的大多数象素的值，并且平滑整幅图像。处理后的图像如图人图7平滑处理后的图像（a）低能透视图像；（b）高能透视图像；（c）低能前散射图像；（d）低能背散射图像要识别被检行李中的单个物体图像，必需对整幅图像作分割处理。通常，低能透视图像的质量高于高能透视图像，所以低能透视图像用来做分割处理。得到的分割标记图像用于所有四种图像。行李中的物品一般可以分为“软”物体和…     

一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法

针对安检领域背散射图像的特点,提出一种基于边缘检测和区域生长的背散射图像分割算法。实验结果表明,该算法可以准确、完整地分割出背散射图像中感兴趣的目标区域。     

夜间涉案图像的去雾技术

夜间雾天条件下摄像设备获得的图像常出现颜色失真、光晕伪影等问题,这会导致图像信息丢失,不利于对图像内容信息的提取,给视频侦查工作带来困扰。为解决上述问题,提出一种基于像素级Alpha混合方法。首先依据大气散射模型,对图像中光源区和非光源区分别依据亮通道先验和暗通道先验估算相应的透射率,然后基于亮度感知权重图有效地把二者融合为一个混合透射率。接着,基于Retinex理论,使用一种通道差分引导滤波方法来估计环境照度。最后,在处理实际涉案图像的实验中表明,该方法能在颜色一致性和减少去雾图像中的光晕伪影方面取得很好的效果,能为公安侦查工作提供直观的图像信息。     

江苏:立法防治噪声污染

《江苏省环境噪声污染防治条例》从 3月1日开始实施,该条例对与百姓密切相关的噪声作出约束性规定,不少过去的敏感问题也得到很好的明确。条例规定,建设城市道路、城市高架桥、高速公路、轻轨道路等交通工程项目应当进行环境影响评价,避开噪声敏感建筑物集中区域;确需经过已有的噪声敏感建筑物集中区域,可能造成环境噪声污染的,建设单位要设     

还世人一个宁静的生活空间——写在《环境噪声污染防治法》颁布实施之后

时下,在许许多多的城市和地区,各种烦人的噪声已与大气污染、水质污染以及固体废物污染一起,被称为环境问题的"四大公害"。愈来愈强烈的噪声已逐步占据了人们生活的空间,并且像瘟疫一样污染着环境,时常使人感到烦恼无比,挥之不去。防噪、除噪正在成为越来越多的人最为关注的问题之一。大功率的机械建筑旌工噪声使人忍无可忍——随着我国经济的快速发展,城乡建设日新月异,无论大中城市,还是县城、乡镇,建筑施工工地比比皆是,并且大都实行机械化作业,打桩机、混凝土搅拌机、材料提升机等等,无不发出强烈的噪声。不少施工单位为了抢时     

4K电视

2012年,平板电视业界出现了一个较为热门的词,那就是"4K电视","4K电视"也被誉为目前最先进的电视机。何谓"4K电视"?最简单的解释是,4K电视在像素点的总数上,将是目前全高清电视的4倍。后者的分辨率为1920×1080,亦被称为1080P,即横向排列了1920个像素点,纵向排列了1080个像素点,总     

人大监督，城市旧貌换新颜

2003—2007年五年间，重庆市人大常委会组织重庆环保世纪行记者采访组对重庆市次级河流污染、库区水环境保护、主城空气质量、城市噪声、船舶污染、污染企业搬迁等大量环境问题进行了曝光。在市人大常委会的监督下，这些被批露的问题引起了相关部门的重视．并积极进行了整改。     

X射线液体图像高密度容器特征提取方法

利用多视角X射线透射技术对高密度容器内液体进行安全检查是个难题,因其无法像低密度容器那样忽略掉容器壁的吸收影响。在准确分割多视角图像液体区域的前提下,利用分割结果与多视角液体投影图像,提取出其中高密度容器的截面形状、外径、壁厚等特征信息,是进行后续高密度容器内液体材料特征与密度特征识别的关键前提。为此,研究了一种基于多视角液体图像的高密度容器特征提取方法:首先,结合利用边缘边缘检测与阈值分割的方法精确定位出每个视角中的液体区域;然后,设计了一种基于多视角液体区域重建多边形最小内切圆分析的容器截面形状与外径提取方法;进而,研究了一种基于容器投影特征与数值差分分析的容器壁厚计算方法,获得完整的高密度容器特征。试验结果表明,方法提取出的容器特征其精度较高,满足了后续液体材料特征与密度特征识别的需求。     

基于边缘检测技术的指纹图像预处理研究

本文介绍了一种基于二维边缘检测方法的指纹图像预处理算法。通过采用基于Gauss-Laplace图像边缘检测技术,来计算指纹脊线的方向,形成精确的指纹方向图。在此基础上,配合其它经典的数字图像像素规格、脊线提取和灰度修正方法形成本指纹图像预处理算法。试验结果表明,本算法在清晰地提取指纹脊线的同时,较好地保留了一些传统指纹预处理方法所容易丢失的精细指纹特征,提高了指纹图像预处理算法的运行速度和处理质量。