基于灰预测模型的图像边缘检测新方法研究

New Method of Image Edge Detection Based on Grey Model

谢松云 王鹏伟 谢玉斌

图像的边缘是图像特征提取与分析理解的基础，其检测质量直接决定后期理解的效果。为了更有效地检测出图像边缘信息，提出了一种基于灰色预测模型的图像边缘检测新方法。该方法向GM（1，1）求解模型的指数中加入了一个调整参数P，通过选择象素周围不同方向的象素数据点以及2次调整参数P的取值对图像进行预测处理，从而得到1幅轮廓增强和1幅未增强的预测图像，将这2幅图像做差，便获得了1幅图像的边缘位置信息。使用改进后的方法对l组图像进行了预测处理，其结果表明，该算法能够有效地检测出图像的边缘信息，并且图像的细节部分也能够清楚地获得，说明是一种有效的图像边缘检测新算法，同时为灰色理论应用于图像边缘检测进行了尝试与探讨。

基于线性预测的图像可擦除水印算法

Erasable Watermark Algorithm for Images Based on Linear Prediction

熊志勇 蓝水平 蒋天发

通过研究自然图像的空间相关性和线性预测方法，提出一种在图像中嵌入可擦除水印的新方法。该方法在图像分块的基础上，利用邻近像素之间的相关性在每一图像块中嵌入1位水印，水印信号是用有意义的水印图像，嵌入位置由预测样本的平均值和密钥决定，具有非常好的安全性和易碎性，水印的提取和擦除不需要原始图像。实验表明，该方法嵌入的水印不可见性好，擦除水印的图像与原始图像完全一致，适合于图像的精确认证。

基于灰色预测模型的图像边缘检测

何仁贵 黄登山 陈金兵

简要地介绍了灰色系统理论和灰色预测模型GM(1，1)，并将该模型和图像边缘检测有机地结合在一起，提出了一种新的图像边缘检测算法，对提出的算法进行了相应的仿真实验。仿真结果表明，该算法能有效地检测出图像的边缘，尤其在检测细密的条纹方面有明显优势。

DPCM系统中基于量化预测值的图像无损压缩

Image＇s Lossless Compress Based on Quantity Value in DPCM System

黄少武 吴冬梅

在超光谱图像和医学图像压缩的领域中,要求这些压缩是无损的,基于预测的方法一直是图像无损压缩的理论框架。在传统无损压缩的模型上,给出了一种有效的预测和量化算法,并结合算术编码对图像进行压缩,实验证明该算法兼有JPEG-JS预测器和Pirsch预测器的优点,有着较好的压缩性能,且算法简单、易于实现。

基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法

Method of Target Detection in Infrared Image Sequences Based on the Least Absolute Deviation Background Prediction

吴一全 罗子娟

本文提出了一种基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法。首先在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上，根据最小一乘估计的性质，应用线性规划的方法解决最小一乘估计中极值的选取问题；然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像；最后利用基于二维指数熵的图像阈值选取快速算法进行分割。文中给出了实验结果与分析，并与基于最小二乘背景预测的检测算法作了比较。实验结果表明，本文提出的算法具有更高的检测概率，优于基于最小二乘背景预测的检测算法。

一种基于预测的矢量量化图像编码方法

A Prediction-based Vector Quantization Method for Image Coding

石敏 谢胜利

为了提高图像编码效率，提出了一种基于预测的矢量量化图像编码方法．在编解码端设置维数和大小各不相同的两种码书．对于平滑区域，用较小的码书对输入矢量进行编码，从而加快图像编码速度和降低比特率；对于边缘区域，用较大的码书去量化当前输入矢量以保证图像质量．文中还提出了一种有效的码书设计方法以提高生成的码书的质量．仿真结果表明，相对于其它方法，文中所提出的矢量量化图像编码方法运算速度更快，在同样图像质量下降低了传输过程中所需的比特率．

用于图像预测编码的预测器的设计及应用

Design and Realization of Predictor for Image Prediction

刘蓓 徐燕凌

设计并实现了一个用于图像预测编码的预测器。在图像压缩中，预测器是影响整个图像压缩比以及图像质量的关键环节。为了提高预测器的性能，本文结合了线性与非线性预测器的设计方法，首先对图像像素及其邻域像素之间的相关性估计值进行统计计算．确定该预测器的最佳阶数为四阶，接下来以预测差值的最小均方差标准和差值图像的期望值恒为零的约束为前提，同时对邻域模板的平坦程度加以分类，统计分析各类图像得出大量实验数据，最终设计出性能较好的四阶预测器。由于该预测器应用于星载图像的压缩．其预测系数在设计时兼备了便于硬件实现的特点。

一种新的图像压缩预测编码

A NEW PREDICTIVE CODING FOR COMPRESSION OF IMAGES

高健 沈辉 郭梦琦

提出了一种思想新颖、实现方便的图像压缩算法。它是一种基于预测编码、通过隔行隔列分解图像,组成四个子块,然后通过图像子块间的映射来实现图像压缩的方法。预测编码采用固定的预测系数,使得预测过程速度很快。

利用线性预测去除图像椒盐噪声

Removal of Salt-and-pepper Noises from Images by Linear Prediction

刘培 王建英 尹忠科

针对去除灰度图像的椒盐噪声问题,提出一种利用线性预测去除椒盐噪声的算法。算法的优点是利用已知信息预测出未知信息。本文提出的算法根据椒盐噪声的特点,判断图像像素是信号像素还是可能的噪声像素,把图像信号像素作为已知信息,把噪声像素作为未知信息,采用三阶线性预测器,利用信号像素预测出噪声像素。该算法对于可能的噪声像素,采取预测算法进行预测,预测值作为噪声像素处理后的灰度值;而对于信号像素则不做任何处理,因而很好地保留了图像细节。实验结果表明,该算法的运算量小,去噪能力强,尤其在处理噪声高度污染图像时,去噪能力表现更为突出。

火焰图像识别及燃烧状态预测

张旭 朱曙光 义永光

提出了一种基于人工神经网络的火焰图像在线识别及燃烧状态在线预测技术。图像检测系统采集火焰燃烧图像,并由图像识别程序提取其位置、形状及强度特征参数。依据这些参数,利用附加动量项与学习率可变的BP网络识别火焰图像,得到当前燃烧状态,并利用指数平滑预测模型对下一步燃烧状态进行预测。实验结果表明：此技术对燃烧状态有较高的识别准确性,可以有效地实现熄火、回火等状态的预测。