王洪涛
- 作品数：7 被引量：23H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于特征点混沌算法的农产品图像数字水印实现被引量：1
- 2017年
- 针对当前农产品图像数字水印易受到几何变形等攻击破坏、不可感知性差、鲁棒性不高等问题,提出特征点混沌算法。通过特征窗内部的最小像素差的平方和确定特征点,且过滤掉低对比度侯选极值点;利用特征点邻域像素的梯度方向分布特性,为每个特征点指定方向参数,利用Tent混沌序列对图像进行置乱,通过相关性函数进行水印检测。仿真试验结果显示,本研究算法在提取猕猴桃和葡萄的数字水印过程中,注重特征点信息以及周围的信息,提取的水印效果清晰,且原始图像没有被破坏;在透明性测试指标中本研究算法的信噪比最大,嵌入后具有较好的不可见性;本研究算法的鲁棒性评价指标中最小,噪声攻击测试后本研究算法的相关系数下降速度最慢。
- 王洪涛荆园园
- 关键词：特征点混沌图像水印信噪比
- 基于云模型编码算法的图像消噪研究被引量：1
- 2014年
- 为了提高图像消噪的质量,采用云模型编码算法。首先通过正态云发生器产生云滴;接着正云滴映射为图像中大于平均灰度的像素,负云滴映射为图像中小于平均灰度的像素,不同云滴的编码则表示不同的像素的灰度特征;然后根据编码规则将图像子块分为平滑块和非平滑块,平滑块区域保持其增强质量;最后给出了基于云模型编码算法的图像消噪模型和算法流程。实验仿真显示该文算法对图像消噪效果最好,能以较大概率找到全局最优解。
- 李丹王洪涛
- 关键词：灰度
- 基于粒子重采样滤波算法的红外图像消噪被引量：1
- 2014年
- 针对红外图像消噪的特性,提出粒子重采样滤波算法。首先通过Chapman-Kolmogorov方程对粒子群系统空间状态的概率密度函数预测状态;然后重采样去除小权值粒子,保留复制权值较大的粒子,且大权值粒子多次采样;接着有效粒子数阈值防止粒子退化,划分粒子权值为大、中、小三类,中权值粒子保留,大、小权值粒子合并产生新粒子,通过Thompson-Taylor算法随机挑选新粒子重采样;最后消噪模型采用两种噪声迭加成的混合双模噪声模型,给出了算法流程。仿真结果表明,本文算法在有效保留图像重要信息的同时对噪声的抑制效果更为理想。
- 李丹王洪涛
- 基于双混沌量子粒子群算法的的模糊图像增强研究被引量：5
- 2013年
- 针对模糊图像增强存在的缺陷,提出双混沌量子机制的粒子群优化算法。首先对量子粒子群增设收缩扩张因子来动态改变搜索边界;接着双混沌量子机制系统利用两种不同的混沌机制同时在搜索空间中进行独立搜索,根据两者搜索的最优点的距离情况来缩小搜索空间,得出空间真正的最优值;最后通过非完全Beta函数建立双混沌量子粒子群算法与模糊图像增强的关系,给出了算法流程。实验仿真显示本算法增强效果清晰,同时较好地保持了图像的整体视觉效果,直方图显示本算法较其他算法灰度值分布均匀,信噪比改善较大。
- 李丹王洪涛
- 关键词：成像系统
- 基于改进粒子群算法的图像灰度增强研究被引量：3
- 2013年
- 针对灰度图像增强的特点,采用具有混沌量子特性的粒子群优化算法。首先粒子以全局最优解更新自身的速度和位置;接着量子效应的概率密度函数使束缚状态的粒子以一定概率出现在整个可行搜索空间的任何位置;然后混沌状态使粒子从无序到有序转变,相关因子避免了搜索的盲目性;最后灰度图像采用非线性映射曲线变换,其函数转化为改进粒子群算法的参数。实验仿真显示算法对图像灰度增强效果优,定量评价指标好,时效性佳。
- 王洪涛李丹
- 关键词：混沌量子
- 基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究被引量：9
- 2014年
- 为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。
- 王洪涛李丹
- 关键词：粒子群二进制边缘检测灰度
- 基于二维正态云模型算法的红外图像弱小目标检测被引量：3
- 2013年
- 针对红外图像弱小目标检测的特点,采用二维正态云模型算法。首先利用一维云的特性建立二维云模型,由两个相互独立的一维云模型函数组成,目标像素的分布点为一个云滴,整个像素分布区域形成的云团反映了图像中目标的特性;接着依据目标判别条件函数来通过函数发生器产生正态云模型;最后在红外图像弱小目标检测误差函数下构造各云层的目标函数。实验仿真显示本文算法对红外图像弱小目标检测效果最好,能检测率高,虚警率低,耗时少。
- 王洪涛李丹
- 关键词：红外图像弱小目标检测
