彩色图像的超复数整体处理理论及应用研究

彩色图像的超复数整体处理理论及应用研究

论文摘要

超复数把彩色图像像素在色彩空间上的三色分量作为一个矢量整体进行描述,与传统方法相比,超复数更好地描述了不同色彩分量之间的特定联系,为彩色图像处理开辟了一个新天地。首先,本论文在研究彩色图像超复数整体处理理论的基础上,提出了一种快速计算超复数傅氏变换和超复数互相关的新算法,它把超复数按实部和各个虚部展开,分别进行传统的快速傅氏变换计算,再把对应的单位虚向量还原,从而实现了超复数傅氏变换和超复数互相关的快速求解。分析表明,与目前现有的快速算法相比,本论文计算超复数傅氏变换和超复数互相关的快速算法更简单易行,且计算量更小。其次,本论文通过对彩色载体图像进行快速超复数傅氏变换,在超复数频域的合适频段嵌入水印数据,从而提出了超复数频域的有意义数字水印算法。为了保证嵌入水印的载体图像仍然可以用三色分量进行传输,本论文研究了在超复数频域嵌入水印的前提条件,以及提出了如何满足该条件的方法。分析表明:提出的方法通过超复数傅氏逆变换,可以把嵌入水印带来的误差扩散到色彩空间的三色分量上,实现了不易感知性和安全性的良好结合。同时,为提高提出水印算法的鲁棒性,本论文还提出了进行“交叉冗余嵌入”的规则。在此基础上,本论文研究了人类视觉系统对彩色载体图像的纹理、边缘和亮度的掩蔽特性与嵌入水印强度的关系,据此关系进而提出了彩色图像在超复数空间的自适应水印算法。在彩色载体图像中嵌入数字水印的实验结果表明,提出的超复数频域水印算法优于文献中报道的算法。此外,针对彩色目标跟踪,本论文通过把彩色图像目标像素作为一个矢量进行整体描述,建立起了完整描述目标色彩特征的超复数目标模板;为了减小背景图像对目标跟踪的干扰,采取了对距离目标中心越远的矢量像素就赋予越小权值的措施:利用研究的超复数互相关的快速算法来计算被加权的目标与模板之间的“超复数鲁棒互相关”,提高了对有粗差和局部遮挡运动目标的空间定位的鲁棒性;应用研究的“目标图像特征识別”方法,实现了对有形变运动目标的尺度定位;从而提出了一种具有高抗干扰能力的彩色目标跟踪算法。视频流的跟踪实验验证了该方法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 超复数的概念和研究背景
  • 1.2 超复数图像处理的研究现状
  • 1.3 选题的目的和意义
  • 1.4 论文的主要创新点
  • 1.5 论文的章节安排
  • 第2章 超复数傅氏变换和超复数互相关的快速算法
  • 2.1 引言
  • 2.2 超复数的数学有关定义和运算规则
  • 2.2.1 超复数Cayley-Dickson表达法和偶对分解
  • 2.2.2 超复数彩色图像旋转
  • 2.2.3 超复数傅氏变换
  • 2.2.4 超复数卷积运算
  • 2.3 超复数傅氏变换的快速计算
  • 2.3.1 分解变换法
  • 2.3.2 一种更简单的快速算法
  • 2.4 超复数互相关的快速计算
  • 2.4.1 分解垂直平行向量法
  • 2.4.2 一种更简单的转换方法
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 超复数频域的有意义数字水印算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 超复数频域的水印嵌入
  • 3.2.1 满足超复数频域嵌入水印的前提条件
  • 3.2.2 采用量化索引调制实现盲检测
  • 3.2.3 载体图像分块
  • 3.2.4 交叉冗余嵌入
  • 3.3 含水印图像质量评价
  • 3.4 完整的水印算法描述
  • 3.4.1 水印嵌入过程
  • 3.4.2 水印检测过程
  • 3.5 实验结果
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 彩色图像超复数空间的自适应水印算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 彩色图像的自适应数字水印掩蔽
  • 4.2.1 彩色图像的纹理掩蔽
  • 4.2.2 图像边缘掩蔽
  • 4.2.3 超复数彩色图像的亮度掩蔽
  • 4.2.4 加入彩色图像自适应掩蔽的抗攻击效果
  • 4.3 完整的水印算法描述
  • 4.3.1 水印嵌入过程
  • 4.3.2 水印检测过程
  • 4.4 实验结果
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 超复数空间的彩色目标跟踪算法
  • 5.1 引言
  • 5.2 超复数鲁棒互相关进行目标空间定位
  • 5.2.1 目标中心距离加权的超复数彩色目标模板
  • 5.2.2 加权的超复数相位互相关方法
  • 5.2.3 加权的超复数鲁棒互相关方法
  • 5.3 图像特征识别进行目标尺度定位
  • 5.3.1 图像的NMI和形状特征
  • 5.3.2 建立形状特征的二值模板
  • 5.3.3 目标的图像特征识别
  • 5.4 目标模板的动态更新
  • 5.5 实验结果
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 全文工作总结
  • 6.2 进一步研究设想
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表论文和申请专利
  • 致谢
  • 相关论文文献

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