简介：随着人类社会的不断进步和信息技术的发展，对智能化设备和技术需求越来越高，为了让计算机更好的理解世界，诞生了计算机视觉这门科学。目前计算机视觉已经遍及生活各个方面，并且在日常生活、医学应用、工业检测等领域中发挥重要的作用。图像纹理是人类观察物体获取的重要信息之一，也是最有感知意义的主要特征。在计算机视觉技术的应用中，图像分析、物体识别等应用都和匹配密切相关。此研究从图像的纹理特征为切入点，研究多模态图像检索技术，讨论纹理特征抽象与图像查询的匹配方法，对跨媒体图像检索技术具有借鉴和指导意义。

简介：重“联网”轻“节点”将使信息化成为“无源之水”；国家信息化面临四个挑战；我国信息安全产业总产值不到全球产值的1％；现在比以往任何时候都迫切需要通过信息化来推动创新。

简介：我们与印度拼软件外包是本末倒置；中国软件产业要走“政产学研用”结合的道路；信用体系不完善、信用评级体系不健全使我国存在金融风险；推动信息化最终取决于三种力量；鼓励自主创新不仅仅是保护知识产权。

简介：随着数字图像越来越普及和Photoshop、美图秀秀、光影魔术手等图像处理软件的流行,使得数字图像的原创、真实、完整、可靠成为当今社会的一大问题,如何在零认知的前提下通过光照特性、颜色特性、数学特征的改变来检测出数字图像造假,就是文章要探讨的基于被动检测的图像篡改算法的研究内容。

简介：为了进一步了解模式识别的方法并提高其在图像处理中应用的精度,使图像获得良好的处理效果,本文以模式识别作为主要研究内容,通过对模式识别的概念和过程进行分析,进而对模式识别的各种方法在图像处理中的相关应用展开了深入研究。

简介：随着泛在知识环境的出现,信息检索的外部环境发生了巨大的变化,使得泛在知识环境下的信息检索课的教学模式势必发生相应改变。课堂中采用情景教学方法,可以有效激发学生学习的主动性,提高学生学习兴趣。本文就情景教学法在文献检索课教学中的应用提设想以及在实施过程中要注意的问题。

简介：摘要本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。

简介：针对传统光学遥感图像近岸舰船检测方法不能处理大场景图像问题,提出了一种新的大场景近岸舰船检测方法。该方法采取分块处理策略,利用粗海陆分割方法筛选有效检测区域块,以缩小目标检测范围和提高检测效率。在检测结果合并阶段,采用0-1整数规划方法进行融合建模,并根据约束集对模型进行拆分,从而提高了结果融合效率。试验结果表明该方法具有较高的近岸舰船检测效率。

简介：基于SAR图像的舰船目标自动检测是海洋监视应用的重要方面,但随着SAR成像能力和图像分辨率的提高,传统的CFAR检测方法已不能满足舰船目标自动检测的要求。针对中高分辨率SAR图像中舰船目标自动检测问题,提出一种基于像素筛选G0分布的SAR图像舰船目标快速检测方法,该方法首先根据像素灰度值出现频率选取阈值对杂波像素进行筛选,然后通过抽样定理对图像进行降分辨率处理,最后再在经过像素筛选的降分辨率图像中实现基于G0分布的自适应CFAR检测。NASA/JPLAIR-SAR实测数据的实验结果表明,该方法不仅能有效减少中高分辨率SAR图像舰船目标自动检测的虚警,而且能显著提高检测效率。

简介：根据海上红外图像的热红外特点，利用目标与背景能量差异，设计了针对海上红外图像的目标分割方法。比较了窗口能量与平均能量，并进行了目标分割。采用能量图分割法进行邻域背景滤波对图像进行预处理，通过滑动窗口大小取值和调节系数足的自适应优化方法进一步优化了基于能量图的海上红外图像目标分割方法。对比试验中，将能量图分割法处理效果及效率分别与大津法（OTSU）、最大熵法和多特征迭代法3种方法处理效果进行对比，仿真结果表明该方法对目标检测有效。

简介：针对海量互联网视频图片和监控视频中游行示威自动检测问题,提出了一种新的检测方法。该方法将游行示威检测问题分解为人群识别、横幅检测、人群密度估计以及联合判别4个步骤。在人群识别、横幅检测和人群密度估计阶段,均采用了具有较高准确度的深度学习算法;在联合判别阶段,利用邻域检测方法判断人群与横幅间关系。试验表明,该方法可对游行示威的视频和图片进行检测,并具有较好的召回率和准确率。

简介：图像增强是数字图像处理技术中最基本的内容之一,也是图像预处理方法之一。文章围绕图像增强方法,研究发现先使用直方图均衡化将带有噪声的图像进行处理,然后再将图像进行中值滤波,其效果得到明显改善。

简介：介绍了编码的压缩原理、分类和活动图像编码技术,重点分析了MPEG-4技术.

简介：1前言自MPEG-2出现以来,CS、BS、地面波、CATV广播系统相继被数字化。其中尤以2003年开始的地面波数字化的影响为巨,它使电视台设备的数字化成为当务之急。作为其一个方面,对于图像分配网络来说,日本国内2003年的目标是废止传统的模拟图像线路,在国际上除海底光缆之外,还需稳步推进卫星的

简介：在互联网世界中,图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务、社交、搜索等领域,每天都有数以亿兆级别的图像在传播。自然场景就是我们所处的生活环境,自然场景图像中存在着大量的文本信息,例如路标信息、商店门店信息、商品包装信息等。随着深度学习的发展,基于深度学习的文本检测技术也逐渐流行起来。文章主要提出的是基于R2CNN的文本检测算法。在R2CNN算法的基础上对算法的结构进行改进,最终算法在ICDAR2015数据集上的召回率为87.2%,精确率为81.43%。

简介：为了有效地评价图像质量,该文提出一种应用人眼视觉特性的全参考图像质量评价方法。该方法主要考察了人眼的两个视觉特性,即韦伯定律和视觉注意机制,并利用这两个特性计算对应的差异激励图和视觉显著性图,将其作为能够反映图像失真的特征图,同时考虑了观察因素的影响,最后得到了失真图像的质量评价指标。实验结果表明,该方法在LIVE、CSIQ和LIVEMD三个图像库上有很好的表现。三个图像库的加权平均结果显示,本文方法的表现优于所有对比方法,包括近期提出的GMSD和VSI方法,说明本文方法的评价结果与主观感知不仅具有更好的一致性,而且具有很好的通用性和鲁棒性。

简介：为了能够从单一SAR图像中提取出建筑物的三维信息,基于SAR成像原理提出了从图像中建筑物叠掩和阴影区域计算平面矩形屋顶尺寸以及高度的方法。针对SAR平面矩形屋顶建筑物仿真图像,利用灰度直方图信息定位建筑物二次散射区域,通过线灰度累加分割出叠掩和阴影区域,再采用恢复公式计算屋顶尺寸和高度。实验结果表明,对于具有明显几何形变的平面矩形屋顶建筑物单一SAR图像,此方法有效恢复屋顶尺寸和高度,提高了建筑物检测识别的准确度和精度。

简介：合成孔径雷达（SAR）图像的小波系数间存在重要的相关性．通过对这种相关性的精确建模可以改善图像的去斑效果。提出了一种新的基于自相关函数建模的小波域SAR图像去斑方法。首先对原始SAR图像进行对数变换．再用可控金字塔作多尺度和多方向分解．分别对图像和噪声系数的自相关函数精确建模．并在图像自相关函数中引入方向性解析式．再利用维纳滤波得到去噪后的小波对数图像，最后经指数变换得到去斑后的SAR图像。对合成图像和实际sAR图像的去斑实验表明，该方法较其他经典方法的去斑效果要好。

简介：“信息化不等式”可以表示为：“能力≠应用≠有效”，具体是：在信息化发展中，能力建设的水平不等于应用水平，信息能力被应用的程度不等于产生实际的效果。

简介：SAR图像增强技术是SAR信号处理中很重要的一门技术。SAR原始图像中除了包含模糊的目标区域和阴影区外还包含了大量的噪声。在目标识别过程中，如果先对原始SAR图像进行增强处理，在降低噪声的同时增强模糊的目标区域和阴影区，然后进行特征提取，就可以大大降低识别系统的运算量，提高识别效率。正则化方法广泛应用于图像分割、图像增强等领域。通过对两种正则化算法的比较，结合两种方法的优点，提出了一种改进的基于图像域的势函数正则化图像增强算法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验，取得了良好的效果。