遗传算法在图像匹配领域的应用可以追溯到1994年的一篇论文，题为“基于遗传算法的图像匹配”。该论文由美国佐治亚理工大学的. DeBonet等人发表在CVPR会议上。该论文提出了一种基于遗传算法的图像匹配方法，该方法可以在多个图像中找到相似的目标。此后，遗传算法在图像匹配领域得到了广泛应用。
1 地图信息度量方法及其应用分析2 会讯3 GIS环境下中文命令的规则匹配与语义解析4 空时K-匿名数据的关联规则挖掘研究5 基于SIFT算法的图像匹配剔点方法研究6 基于MODIS的北京绿化隔离地区植被格局与趋势分析7 大范围3DCM场景实时并行绘制的任务划分及策略8 基于GIS和DEM的水系三维分形计盒维数的计算9 一种基于形状文法的建筑物三维建模新方法10 基于法线贴图的三维激光扫描数据模型重建11 SLEUTH模型的参数行为研究12 黄土地貌沟沿线研究综述13 基于多维数据模型的城市建设用地数据挖掘研究——以北京市为例14 区域土壤空间抽样方法研究15 基于3S技术的长白山自然保护区湿地分类及分布研究
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随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
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[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。我整理了图像分割技术论文，欢迎阅读!
图像分割技术研究
摘要：图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。
关键词：图像分割、阈值、边缘检测、区域分割
中图分类号： 文献标识码： A
1引言
随着图像分割技术研究的深入，其应用日趋广泛。凡属需要对图像目标进行提取、测量的工作都离不开图像分割。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。现有的方法多是为特定应用设计的，有很大的针对性和局限性，到目前为止还不存在一个通用的方法，也不存在一个判断分割是否成功的客观标准。因此，对图像分割的研究目前还缺乏一个统一的理论体系，使得图像分割的研究仍然是一个极富有挑战性的课题。
2图像分割方法
图像分割(Image Segmentation)，简单地说就是将一幅数字图像分割成不同的区域，在同一区域内具有在一定的准则下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等。而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别。
基于灰度特征的阈值分割方法
阈值分割技术是经典的、流行的图象分割方法之一，它是用一个或几个阈值将图像的灰度级分为几个部分，认为属于同一个部分的像素是同一个物体。
这类方法主要包括以下几种：
(1)单阈值法，用一个全局阈值区分背景和目标。当一幅图像的直方图具有明显的双峰时，选择两峰之间的谷底作为阈值。
(2)双阈值法，用两个阈值区分背景和目标。通过设置两个阈值，以防单阈值设置阈值过高或过低，把目标像素误归为背景像素，或把背景像素误归为目标像素。
(3)多阈值法，当存在照明不均，突发噪声等因素或背景灰度变化较大时，整幅图像不存在合适的单一阈值，单一阈值不能兼顾图像不同区域的具体情况，这时可将图像分块处理，对每一块设一个阈值。
边缘检测分割法
基于边缘检测技术可以按照处理的顺序分为并行边缘检测和串行边缘检测两大类。常见的边缘检测方法有：差分法、模板匹配法及统计方法等。由于边缘灰度变化规律一般体现为阶梯状或者脉冲状。边缘与差分值的关系可以归纳为两种情况，其一是边缘发生在差分最大值或者最小值处;其二是边缘发生在过零处。
基于区域的分割方法
基于区域的分割方法利用的是图像的空间性质。该方法认为分割出来的某一区域具有相似的性质。常用的方法有区域生长法和区域分裂合并法。该类方法对含有复杂场景或自然景物等先验知识不足的图像进行分割，效果较好。
区域生长方法是把一幅图像分成许多小区域开始的，这些初始的小区域可能是小的邻域甚至是单个像素，在每个区域中，通过计算能反映一个物体内像素一致性的特征，作为区域合并的判断标准。区域合并的第一步是赋给每个区域一组参数，即特征。接下来对相邻区域的所有边界进行考查，如果给定边界两侧的特征值差异明显，那么这个边界很强，反之则弱。强边界允许继续存在，而弱边界被消除，相邻区域被合并。没有可以消除的弱边界时，区域合并过程结束，图像分割也就完成。
结合特定工具的图像分割技术
20世纪80年代末以来，随着一些特殊理论的出现及其成熟，如数学形态学、分形理论、模糊数学、小波分析、模式识别、遗传算法等，大量学者致力于将新的概念、新的方法用于图像分割，有效地改善了分割效果。产生了不少新的分割算法。下面对这些算法做一些简单的概括。
基于数学形态学的分割算法
分水岭算法是一种经典的借鉴了数学形态理论的分割方法。该方法中，将一幅图像比为一个具有不同高度值的地形，高灰度值处被认为是山脊，底灰度值处被认为是山谷，将一滴水从任一点流下，它会朝地势底的地方流动，最终聚于某一局部最底点，最后所有的水滴会分聚在不同的吸引盆地，由此，相应的图像就被分割成若干部分。分水岭算法具有运算简单、性能优良，能够较好提取运动对象轮廓、准确得到运动物体边缘的优点。但分割时需要梯度信息，对噪声较敏感。
基于模糊数学的分割算法
目前，模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。
这类方法主要有广义模糊算子与模糊阈值法两种分割算法。
(1)广义模糊算子在广义模糊集合的范围内对图像处理，使真正的边缘处于较低灰度级，但还有一些不是边缘的像素点的灰度也在较低灰度级中，虽然算法的计算简明，且边缘细腻，但得到的边缘图会出现断线问题。
(2)模糊阈值法引入灰度图像的模糊数学描述，通过计算图像的模糊熵来选取图像的分割阈值，后用阈值法处理图像得到边界。
基于遗传算法的分割方法
此算法是受生物进化论思想提出的一种优化问题的解决方法，它使用参数编码集而不是参数本身，通过模拟进化，以适者生存的策略搜索函数的解空间，它是在点群中而不是在单点进行寻优。遗传算法在求解过程中使用随机转换规则而不是确定性规则来工作，它唯一需要的信息是适应值，通过对群体进行简单的复制、杂交、变异作用完成搜索过程。由于此法能进行能量函数全局最小优化搜索，且可以降低搜索空间维数，降低算法对模板初始位置的敏感，计算时间也大为减少。其缺点是容易收敛于局部最优。
基于神经网络分割算法
人工神经网络具有自组织、自学习、自适应的性能和非常强的非线性映射能力，适合解决背景知识不清楚、推理规则不明确和比较复杂的分类问题，因而也适合解决比较复杂的图像分割问题。原则上讲，大部分分割方法都可用 ANN(attificial neural network)实现。ANN 用于分割的研究起步较晚，只有多层前馈NN，多层误差反传(BP)NN，自组织NN，Hopfield NN以及满足约束的NN(CSNN-Const raint Satisfaction Neurat Network)等得到了应用。使用一个多层前向神经网络用于图象分割，输入层神经元的数目取决于输入特征数，而输出层神经元的数目等同于分类的数目。
图像分割中的其他方法
前面介绍了4大类图像分割较常用的方法，有关图像分割方法和文献很多，新方法不断产生，这些方法有的只对特定的情形有效，有的综合了几种方法，放在一起统称为第5类。
(1)标号法(labeling)是一种基于统计学的方法，这种方法将图像欲分割成的几个区域各以一个不同的标号来表示，用一定的方式对图像中的每一个像素赋以标号，标号相同的像素就合并成该标号所代表的区域。
(2)基于Snak模型的分割方法，基于Snake模型的分割是通过对能量函数的动态优化来逼近图像目标的真实轮廓的
(3)纹理分割，由于新的数学工具的引入，纹理分割技术取得了一些进展，张蓬等人将小波分析应用于纹理基元提取。
(4)基于知识的图像分割方法，直接建立在先验知识的基础上，使分割更符合实际图像的特点。该方法的难度在于知识的正确合理的表示与利用。
3图像分割性能的评价
图像分割评价主要有两个方面的内容：一是研究各分割算法在不同情况下的表现，掌握如何选择和控制其参数设置，以适应不同需要。二是分析多个分割算法在分割同一图像时的性能，比较优劣，以便在实际应用中选取合适的算法。分割评价方法分为分析法和实验法两大类。分析法是直接分析分割算法本身的原理及性能，而实验法是通过对测试图像的分割结果来评价算法的。两种方法各有优劣，由于缺乏可靠理论依据，并非所有分割算法都能够通过分析法分析其性能。每种评价方法都是出于某种考虑而提出来的，不同的评价方法只能反映分割算法性能的某一性能。另一方面，每一种分割算法的性能是由多种因素决定的，因此，有可能需要多种准则来综合评价。
4图像分割技术的发展趋势
随着神经网络、遗传算法、统计学理论、小波理论以及分形理论等在图像分割中的广泛应用，图像分割技术呈现出以下的发展趋势：(1)多种特征的融合。(2)多种分割方法的结合。(3)新理论与新方法。
参考文献
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[2] 章毓晋.图像分割[M].北京：科学出版社，2001.
[3] 李弼程，彭天强，彭波等.智能图像处理技术[M].北京：电子工业出版社，2004.
[4] 杨晖，曲秀杰.图像分割方法综述[J].电脑开发与应用。2005，18(3)：21-23.
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论文阅读笔记：图像分割方法deeplab以及Hole算法解析deeplab发表在ICLR2015上。论文下载地址：方法概述deeplab方法分为两步走，第一步仍然采用了FCN得到coarsescoremap并插值到原图像大小，然后第二步借用fullyconnectedCRF对从FCN得到的分割结果进行细节上的refine。下面这张图很清楚地展示了整个结构：然后这张图展示了CRF处理前后的效果对比，可以看出用了CRF以后，细节确实改善了很多：deeplab对FCN更加优雅的处理方式在第一步中，deeplab仍然采用了FCN来得到scoremap,并且也是在VGG网络上进行fine-tuning。但是在得到scoremap的处理方式上，要比原FCN处理的优雅很多。还记得CVPR2015的FCN中是怎么得到一个更加dense的scoremap的吗？是一张500x500的输入图像，直接在第一个卷积层上conv1_1来了一个100的大padding。最终在fc7层勉强得到一个16x16的scoremap。虽然处理上稍显粗糙，但是毕竟人家是第一次将图像分割在CNN上搞成end-to-end，并且在当时performance是state-of-the-art，也很理解。deeplab摒弃了这种做法，取而代之的是对VGG的网络结构上做了小改动：将VGG网络的pool4和pool5层的stride由原来的2改为了1。就是这样一个改动，使得vgg网络总的stride由原来的32变成8，进而使得在输入图像为514x514，正常的padding时，fc7能得到67x67的scoremap,要比FCN确实要dense很多很多。但是这种改变网络结果的做法也带来了一个问题：stride改变以后，如果想继续利用vggmodel进行finetuning，会导致后面filter作用的区域发生改变，换句话说就是感受野发生变化。这个问题在下图(a)(b)中通过花括号体现出来了:Hole算法于是乎，作者想出了一招，来解决两个看似有点矛盾的问题：既想利用已经训练好的模型进行fine-tuning，又想改变网络结构得到更加dense的scoremap.这个解决办法就是采用Hole算法。如下图(a)(b)所示，在以往的卷积或者pooling中，一个filter中相邻的权重作用在featuremap上的位置都是物理上连续的。如下图(c)所示，为了保证感受野不发生变化，某一层的stride由2变为1以后，后面的层需要采用hole算法，具体来讲就是将连续的连接关系是根据holesize大小变成skip连接的（图(c)为了显示方便直接画在本层上了）。不要被(c)中的padding为2吓着了，其实2个padding不会同时和一个filter相连。pool4的stride由2变为1，则紧接着的conv5_1,conv5_2和conv5_3中holesize为2。接着pool5由2变为1,则后面的fc6中holesize为4。代码主要是im2col(前传)和col2im(反传)中做了改动(增加了hole_w,hole_h)，这里只贴cpu的用于理解：
具体指的什么？是原理啊还是编程实现？
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。
导言 损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] ， Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] ， BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。
放大缩小只是对图片的一个副本进行操作的，原始图片不会变
图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。 对插值算法分类比较混乱，各人有各人的分类算法。文献《图像插值技术综述》 中简略的将插值算法分为传统插值、 基于边缘的插值和基于区域的插值3类，作为初学者入门明晰插值算法还是有帮助。1.传统差值原理和评价在传统图像插值算法中，邻插值较简单，容易实现，早期的时候应用比较普遍。但是，该方法会在新图像中产生明显的锯齿边缘和马赛克现象。双线性插值法具有平滑功能，能有效地克服邻法的不足，但会退化图像的高频部分，使图像细节变模糊。在放大倍数比较高时，高阶插值，如双三次和三次样条插值等比低阶插值效果好。这些插值算法可以使插值生成的像素灰度值延续原图像灰度变化的连续性，从而使放大图像浓淡变化自然平滑。但是在图像中，有些像素与相邻像素间灰度值存在突变，即存在灰度不连续性。这些具有灰度值突变的像素就是图像中描述对象的轮廓或纹理图像的边缘像素。在图像放大中，对这些具有不连续灰度特性的像素，如果采用常规的插值算法生成新增加的像素，势必会使放大图像的轮廓和纹理模糊，降低图像质量。2.基于边缘的图像插值算法为了克服传统方法的不足， 提出了许多边缘保护的插值方法，对插值图像的边缘有一定的增强， 使得图像的视觉效果更好， 边缘保护的插值方法可以分为两类： 基于原始低分辨图像边缘的方法和基于插值后高分辨率图像边缘的方法。基于原始低分辨率图像边缘的方法:( 1)首先检测低分辨率图像的边缘， 然后根据检测的边缘将像素分类处理， 对于平坦区域的像素，采用传统方法插值；对于边缘区域的像素， 设计特殊插值方法， 以达到保持边缘细节的目的。(2)基于插值后高分辨率图像边缘的方法这类插值方法:首先采用传统方法插值低分辨率图像，然后检测高分辨率图像的边缘，最后对边缘及附近像素进行特殊处理， 以去除模糊， 增强图像的边缘。3.基于区域的图像插值算法首先将原始低分辨率图像分割成不同区域，然后将插值点映射到低分辨率图像， 判断其所属区域， 最后根据插值点的邻域像素设计不同的插值公式， 计算插值点的值。 上述文献所阐述的分类方法可以参考，但文献阐述的方法过于狭隘，都是在线性方法上的基础做改良。偏微分方程插值(PDE),分形，小波逆向插值这三种也是插值算法的主流之一。小波与分形算法计算复杂度高，效果较好，小波边缘处理最好，分形次之。 小波插值充分利用 了图像奇异特征沿小波分解尺 度的传播性 ， 能够更准确地重建出高分辨率图像细节。 但由于小波系数奇异值 的定位涉及精确复杂的边缘检 测且小波系数很难跨 尺度对准， 使得算法实现十分复杂。基于小波插值 的算法主要有两种， 分别为子带插值 和极值外推插值。小波变换本质上是用小波函数作为带通滤波器进行滤波， 将原始信号分解为一系列频带上 的信号由小波函数簇定义小波变换为： 小波插值公式1。而小波逆变换则是从分解到各频带 的信号进行原始信号的重构 ：小波插值公式2小波插值公式3：推广出二维离散小波变换， 对数字图像进行重构和插值。 如果图像 是空问频率有限的二维信号， 对图像进行相应频窗的小 波反变换得到的图像就可认为是对该图像的插值。分形图像是一种具有复杂几何形状,不规则的图像 ,但其内部基本特征是自相似性 ,它反映了局部与局部 ,局部与整体在形态、 功能、 时空等方面具有统计意义的相似性.提高图像分辨率的简单有效的方法是进行内插 ,但经通常的内插后 ,图像的纹理特征会有损失 ,利用分形插值方法可以生成高分辨率的图像 ,而且能保持原来图像的纹理特征.
基本介绍在计算机图像处理和计算机图形学中，图像缩放（image scaling）是指对数字图像的大小进行调整的过程。图像缩放是一种非平凡的过程，需要在处理效率以及结果的平滑度（smoothness）和清晰度（sharpness）上做一个权衡。当一个图像的大小增加之后，组成图像的像素的可见度将会变得更高，从而使得图像表现得“软”。相反地，缩小一个图像将会增强它的平滑度和清晰度。用途缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。假设源图像如下图所示：要将该图像放大两倍，可以有很多种算法，最简单的方法为最近领域插值，即将每一个原像素原封不动地复制映射到扩展后对应四个像素中：这种方法在放大图像的同时保留了所有的原图像的所有信息，但是会产生锯齿现象。双线性插值的效果对于放大的图像而言较最近领域插值来得平滑，但是却使得图像变得模糊而且仍然会有一部分锯齿现象。双三次插值更好比双线性插值更好。对于低分辨率或颜色很少的（通常是从2到256色）图像的放大问题，效果最好的算法是hq2x算法或类似的缩放算法。这些算法将会产生锐边并保留大量的细节，其效果如下：对于照片（以及有许多色阶的光栅图像）的缩放算法可以参看一种被称为超采样（supersampling）的反锯齿算法。1.传统差值原理和评价在传统图像插值算法中， 最近邻插值较简单， 容易实现，早期的时候应用比较普遍。但是， 该方法会在新图像中产生明显的锯齿边缘和马赛克现象。双线性插值法具有平滑功能， 能有效地克服最近邻法的不足， 但会退化图像的高频部分， 使图像细节变模糊。在放大倍数比较高时， 高阶插值， 如双三次和三次样条插值等比低阶插值效果好。这些插值算法可以使插值生成的像素灰度值延续原图像灰度变化的连续性，从而使放大图像浓淡变化自然平滑。但是在图像中，有些像素与相邻像素间灰度值存在突变， 即存在灰度不连续性。这些具有灰度值突变的像素就是图像中描述对象的轮廓或纹理图像的边缘像素。在图像放大中， 对这些具有不连续灰度特性的像素， 如果采用常规的插值算法生成新增加的像素， 势必会使放大图像的轮廓和纹理模糊， 降低图像质量。2.基于边缘的图像插值算法为了克服传统方法的不足， 提出了许多边缘保护的插值方法，对插值图像的边缘有一定的增强， 使得图像的视觉效果更好， 边缘保护的插值方法可以分为两类： 基于原始低分辨图像边缘的方法和基于插值后高分辨率图像边缘的方法。基于原始低分辨率图像边缘的方法:( 1)首先检测低分辨率图像的边缘， 然后根据检测的边缘将像素分类处理， 对于平坦区域的像素，采用传统方法插值；对于边缘区域的像素， 设计特殊插值方法， 以达到保持边缘细节的目的。(2)基于插值后高分辨率图像边缘的方法这类插值方法: 首先采用传统方法插值低分辨率图像，然后检测高分辨率图像的边缘，最后对边缘及附近像素进行特殊处理， 以去除模糊， 增强图像的边缘。3.基于区域的图像插值算法首先将原始低分辨率图像分割成不同区域，然后将插值点映射到低分辨率图像， 判断其所属区域， 最后根据插值点的邻域像素设计不同的插值公式， 计算插值点的值。其他主流插值算法上述文献所阐述的分类方法可以参考，但文献阐述的方法过于狭隘，都是在线性方法上的基础做改良。偏微分方程插值(PDE),分形，小波逆向插值这三种也是目前插值算法的主流之一。小波与分形算法计算复杂度高，效果较好，小波边缘处理最好，分形次之。[2]小波插值充分利用 了图像奇异特征沿小波分解尺 度的传播性 ， 能够更准确地重建出高分辨率图像细节。 但由于小波系数奇异值 的定位涉及精确复杂的边缘检 测且小波系数很难跨 尺度对准， 使得算法实现十分复杂。基于小波插值 的算法主要有两种， 分别为子带插值 和极值外推插值。小波变换本质上是用小波函数作为带通滤波器进行滤波， 将原始信号分解为一系列频带上 的信号由小波函数簇定义小波变换为： 小波插值公式1。小波插值公式1而小波逆变换则是从分解到各频带 的信号进行原始信号的重构 ：小波插值公式2小波插值公式2小波插值公式3： 小波插值公式3推广出二维 离散小波变换 ， 对数字图像进行重构和插值。 如果图像 是空问频率有限的二维信号， 对图像进行相应频窗的小 波反变换得到的图像就可认为是对该图像的插值。分形图像是一种具有复杂几何形状,不规则的图像 ,但其内部基本特征是自相似性 ,它反映了局部与局部 ,局部与整体在形态、 功能、 时空等方面具有统计意义的相似性.提高图像分辨率的简单有效的方法是进行内插 ,但经通常的内插后 ,图像的纹理特征会有损失 ,利用分形插值方法可以生成高分辨率的图像 ,而且能保持原来图像的纹理特征.
1. 一种新的Ad hoc网络路由协议，2007年第1期，微计算机信息CN14－1128TP，全国中文核心，独著2. Web日志挖掘实现网站优化，2006年第11期，微计算机信息CN14－1128TP，全国中文核心，第一作者3. 一种图像加密算法的性能评价方法，2006年第10期，微计算机信息CN14－1128TP，全国中文核心，第二作者4. 一个用于Ad Hoc的路由协议设计方案，2006年第4期，微处理机CN21-1216/TP，中国科技核心，第一作者5. WEB日志挖掘过程研究，2005年第5期，商丘师范学院学报，CN41-1303/Z，独著6. WEB挖掘优化个性化网络教学，2005年第15期，电脑知识与技术CN34-1205/TP，第一作者7. 基于数据挖掘的在线考试系统，2006年11期，电脑知识与技术CN34-1205/TP，独著8. Ad hoc网络中MAC层协议研究，2006年第2期，菏泽学院学报CN37-1436/Z，独著9. Ad hoc网络技术研究，2007年第2期，菏泽学院学报CN37-1436/Z，独著10. 无线自组网路由协议分析，2006年第5期，商丘师范学院学报，CN41-1303/Z，第一作者
周南润教授、博士生导师、硕士生导师从事专业：信息与通信工程、网络空间安全邮箱：个人简介1976年生，江西吉安人，2005年9月博士毕业于上海交通大学通信与信息系统专业，11月获博士学位，2006年3月至2022年6月在南昌大学信息工程学院工作，2013年评为信息管理与信息系统专业博士生导师，2022年7月调入上海工程技术大学电子电气工程学院。曾入选江西省主要学科学术和技术带头人，江西省＂赣鄱英才555工程＂人选，江西省青年科学家培养对象，江西省高校中青年骨干教师，2019年入选江西省“双千计划”科技创新高端人才，2019年12月聘为二级教授。主持国家自然科学基金面上、地区科学基金等项目共6项，主持完成江西省自然科学基金项目4项。获江西省自然科学奖一等奖(2021年，排第一)1项，江西省教学成果奖二等奖(2010年，排第一)1项。IET Optoelectronics，Frontiers in Physics 副主编，China Communications编委，发表学术论文232篇，其中SCI收录论文158篇，EI收录论文42篇，论文他引4700多次，2020、2021两次入选爱思唯尔中国高被引学者，8篇论文入选ESI高被引论文，2篇论文入选ESI热点论文，1篇论文入选Annalen der Physik封面论文，获授权发明专利13项。指导或联合指导博士研究生8人，指导硕士研究生61人，10次入选江西省优秀硕士学位论文指导教师。主持项目情况国家自然科学基金面上项目：高效半量子密钥分配协议及其安全性研究(编号：61871205)，－.国家自然科学基金地区项目：基于变分量子线路的混合型量子机器学习算法研究(编号：62162041)，－，主持在研.国家自然科学基金项目：图像压缩感知与图像加密融合算法研究(编号：61262084)，－.国家自然科学基金项目：基于量子图像表示与变换理论的图像加密算法研究(编号：61462061)，－年江西省“双千计划”科技创新高端人才项目：网络空间安全.第三批江西省“赣鄱英才555工程”人选计划项目：智能信号处理与信息安全关键技术研究，－年江西省主要学科学术和技术带头人培养对象计划项目：基于迭代超混沌系统的图像加密研究(编号：20162BCB22011)，－.
，西北工业大学计算机科学技术系计算机专业，获工学学士学位。1997年9月—1998年9月，国防科技大学计算机应用专业访问学者。—，航空部603研究所从事计算机维护与应用工作。—，湘潭市针织厂新产品开发办从事计算机应用工作。— ——至今，湖南工程学院计算机科学与技术系从事计算机教学、科研与管理工作近几年来主持科研课题2项，主要参加科研课题3项。其中省部级3项，地厅级2项。公开发表学术论文25篇，第一作者16篇，A类1篇，B类1篇，核心期刊7篇。其中EI收录1篇。被评为湘潭市2003-2005年度自然科学二等优秀学术论文和为湖南省自然科学三等优秀学术论文1篇。主持或主要参加教改课题4项，主编教材一部。指导的大学生课外科技作品 “FLASH购物系统”获湖南省第五届挑战杯大学生课外学术科技作品竞赛三等奖。指导的毕业设计论文《数字图像加密算法研究与实现》被评为2007届（首届）湖南工程学院院级优秀毕业设计（论文）。