江苏高校优势学科建设工程项目(2012)
- 作品数：6 被引量：29H指数：4
- 相关作者：吴一全吴诗婳王凯周建江李海杰更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学江西省数字国土重点实验室西华大学更多>>
- 发文基金：江苏高校优势学科建设工程项目国家自然科学基金教育部重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信天文地球环境科学与工程更多>>
- 基于QR分解的NSCT域指纹图像脆弱水印算法被引量：2
- 2017年
- 为保证指纹信息在网络传输中的安全性,提出一种基于QR分解的非下采样contourlet变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)域指纹图像脆弱水印算法.首先用Arnold变换和Logistic置乱对指纹水印进行双重加密待用.将宿主图像进行两层NSCT分解,提取出低频分量进行分块处理,对所有分块都进行QR分解,得到多个上三角矩阵.由于图像QR分解后大部分信息集中于上三角矩阵的首行元素,具有较好的信息保真能力,因此将加密后的指纹水印嵌入上三角矩阵.实验结果表明,该算法在保证不可感知性的前提下,对于常规图像处理和一般几何攻击都具有很好的脆弱性,并且能够精确地定位出篡改区域.
- 史骏鹏吴一全
- 关键词：脆弱水印指纹图像NSCT变换QR分解篡改定位
- 新形势下市场需求变化对环境科学专业人才培养体系的影响及改进对策被引量：1
- 2014年
- 在高等院校环境科学人才培养中,存在固有专业教学内容体系落后于经济发展及社会生产新形势下受众(学生及人才市场)需求改变的问题,为解决教学内容及教学形式难以满足大学生学习诉求及市场需求的矛盾,在原有教学体系的基础上,我们进行改革与完善,整合优化教学资源,采用拓宽专业基础与特色培养相结合的对策、增加研讨教学内容、开展科研创新训练,提高学生综合能力及个性需要,以适应人才市场及行业变化的规律。
- 单爱琴刘汉湖白向玉张明青李晓红周东来孙晓菲
- 关键词：环境科学教学体系
- 基于引导核聚类的非局部均值图像去噪算法被引量：4
- 2016年
- 为改善非局部均值(NLM)算法对不规则纹理图像的去噪效果,提出了一种基于引导核聚类和自适应搜索窗的NLM图像去噪算法。首先使用基于引导核的模糊C均值(FCM)聚类算法对相似窗进行预筛选,划分其类别;然后根据相似窗的类别计算每个像素点对应的搜索窗大小,保证相似性较高的相似窗数量;最后分别对每一类进行自适应搜索窗的NLM图像去噪。实验结果表明:与基于Zernike矩、基于主邻域字典(PND)、基于均值方差预筛选等3种NLM改进算法相比,该NLM改进算法对强噪声污染或不规则纹理的图像,其去噪效果更为有效,并更好地保持了图像的纹理、边缘,在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性测度(SSIM)等客观定量评价指标上优于其他NLM改进算法。
- 吴一全李海杰宋昱
- 关键词：模糊C均值聚类图像去噪非局部均值
- 直线截距直方图城区遥感图像多阈值分割被引量：9
- 2018年
- 阈值分割简单有效,但现有的单阈值方法对城区图像分割效果不佳,难以取得令人满意的结果。为了快速准确地对城区遥感图像进行分割,本文提出了基于直线截距直方图倒数灰度熵和人工蜂群优化(artificial bee colony optimization,ABC)的多阈值分割方法。首先,给出直线截距直方图的定义并建立城区遥感图像的直线截距直方图;然后,计算该直方图倒数灰度熵的大小,推导出其单阈值选取公式;最后,将其推广到多阈值选取,并利用人工蜂群优化算法,对多个阈值进行快速精确地寻优,以此最终实现城区遥感图像的多阈值分割。实验结果表明,该方法所分割的图像中多目标的形状、边缘更为准确,纹理及细节特征更加清晰,且所需运行时间仅为同类多阈值分割方法的25%,是一种行之有效的城区遥感图像分割方法。
- 吴诗婳吴一全周建江
- 关键词：遥感图像图像分割阈值化
- 基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测被引量：9
- 2016年
- 针对目标区域角点分布密集和背景区域相对稀疏的图像,为了更准确、完整地提取目标区域的边缘,消除背景,提出一种基于SUSAN算子和角点判别因子的目标边缘检测方法.实验结果表明,与Canny方法、改进的非下采样Contourlet模极大值方法和改进的蜂群方法等边缘检测方法相比,本文提出的方法能有效避免背景区域的干扰,精确定位目标区域,所得边缘轮廓连通完整、细节丰富.该方法具有较优的主观视觉效果和较强的抗噪能力,且运行时间较少.
- 吴一全王凯
- 关键词：角点SUSAN算子
- 基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法被引量：4
- 2016年
- 现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.
- 吴一全朱丽吴诗婳
- 关键词：图像分割阈值选取
