图像复杂度

摘要： 针对岩心CT图像中岩心区域与背景区域边界模糊,现有的分割方法无法有效分割出岩心区域,影响数字岩心模型的准确性问题,论文提出了基于改进线性迭代聚类(SLIC)的岩心背景分割算法优化分割效果.首先以图像复杂度为依据,得出图像预分割的超像素个数;其次对岩心和背景区域的相似超像素进行区域合并,减少后续冗余计算;最后根据岩心像素与背景像素区域像素值差异分割岩心背景.实验结果表明,论文算法有效分割出岩心区域,避免了阈值法分割对岩心区域的破坏,减少了用户干预,在解决岩心背景分割的完整性和有效性方面表现出了良好的性能.

摘要： Tsallis熵图像阈值分割具有算法简单、应用范围广泛等优点.Tsallis熵算法随着维数的增加使得算法复杂度增大、实时性下降.为了保证算法的分割效果并提高效率,提出基于图像复杂度的Tsallis熵阈值分割算法.通过计算图像复杂度缩小灰度值的遍历范围,并将二维Tsallis熵进行降维处理,引入类内离散测度函数设置新的目标函数,通过对标准测试图像进行验证,以区域间对比度GC作为评价函数,在与一维、二维Tsallis熵算法进行主观与客观效果对比后,发现该算法实时性与分割效果较好.

摘要： 遥感图像场景分类任务较普通图像分类任务的特征范围更广且分布更复杂,难以实现精准分类.针对遥感图像特征分布与神经网络结构存在一定适应性关系的情况,提出一种利用复杂度适配聚类的自适应神经网络遥感场景分类模型.构建含有颜色矩、灰度共生矩阵、信息熵、信息增益、线占比等多重特征的遥感图像复杂度评价矩阵,通过计算图像相似性得到不同复杂度的图像子集,采用层次聚类方式将图像复杂度分为高、中、低等级,并分别使用DenseNet、CapsNet和SENet神经网络对复杂度适配的图像子集进行训练,最终获得自适应遥感场景分类模型.实验结果表明,与DenseNet、CapsNet、SENet等模型相比,该模型能更有针对性地提取不同复杂度的图像特征,具有更高的遥感场景分类准确率.

摘要： 为了进一步增强区域台网针对天然地震与人工爆炸事件的识别能力,本文利用广义S变换方法,围绕河北省三河采石场爆破以及周边发生的天然地震波形记录展开研究,总结了地震与爆炸在时频谱中的差异性。研究表明,受震源机制影响,天然地震时频谱图的频带范围更宽广,能量团分布也较人工爆炸更为复杂。为了消除震中距的影响,本文将求解的时频谱保存为规格相等的灰度图像,通过滑动窗口计算图像的灰度一致性得到新的识别判据-谱图二阶矩。对三河地区已知地震和爆炸事件的测试表明,谱图二阶矩对单台波形记录的识别率可达91%,多台求取平均值之后的识别率超过98%,因此该判据具有良好的应用前景。

摘要： 为了克服传统分水岭算法引起的过分割问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)与分水岭算法相结合的彩色图像分割算法,以获得更理想的分割效果.该算法首先利用图像复杂度计算预分割的超像素个数,并利用SLIC对原始图像进行超像素分割预处理,以减少后续处理中的冗余信息;然后,提出了一种自适应计算阈值的方法对预处理图像的梯度图像进行阈值处理,以有效去除噪声,获得较完整的轮廓信息;最后,利用分水岭分割算法对进行极小值标记提取后的图像进行分割.通过对大量图片进行实验表明,本文算法可以有效地抑制传统分水岭算法所产生的过分割问题,在LCE和GCE的对比上优于传统算法,分割质量有所提高.

摘要： 图像相关复杂度的研究领域很广泛,除了计算机科学领域,还延伸到医学、认知心理学等研究领域.在以上应用领域,与图像相关的复杂度的定义有很多,包括图像复杂度、视觉复杂度、场景复杂度,其中图像复杂度又可以进一步细分为颜色复杂度、纹理复杂度和形状复杂度.文中对以上这些复杂度的应用、定义和计算方法进行了归纳总结,并依据组成论中相关复杂度的定义,提出了一种研究图像复杂度的思路,即从图像组成元素的角度来研究图像复杂度.这种图像复杂度的定义只与图像本身所包含的元素、内容有关系,与图像处理任务和算法无关.同时,这种图像复杂度的定义符合一般意义下人对图像复杂性的感受和理解.图像元素可以分为颜色、形状、纹理三大类,它们又可以进一步用一些特征来表示.根据组成论,文中给出了定义这3种特征的广义集的方法.后续研究将进一步给出图像复杂度的计算算法,并通过与人工实验的相关性分析来验证计算结果是否与人的感受相一致.

摘要： 针对经典Otsu算法、最大熵算法、最小交叉熵算法等在低信噪比图像中分割效果较差的问题,从图像复杂度的角度提出了基于图像背景与目标的对象复杂度的图像分割方法,并采用曲线拟合方法大大减少了计算冗余,提高了算法的实时性与稳定性.实验表明,与经典算法相比,所提快速分割算法具有运行速度快、稳定性与可靠性高等特点,能够有效地解决低信噪比图像分割效果较差的问题.%The classical Otsu algorithm,maximum entropy algorithm,and minimum cross entropy algorithm have poor segmentation image effect when image signal noise ratio (SNR) is low.The paper proposed a kind of image segmentation method based on image background and target object complexity from the perspective of the image complexity,greatly reducing redundancy with the curve fitting method and improving the real-time performance and stability of the algorithm.According to the experiment results,compared with the classical algorithm,the fast segmentation algorithm proposed in the paper has high operation speed,stability and reliability,and can effectively solve dissatisfactory image segmentation effect when image SNR is low.

摘要： 选择复杂度较高的纹理通道进行隐写,就能在提高嵌入量的同时降低被隐写分析器检测的风险.结合实际的应用需求,提出了一种基于图像纹理复杂度的自适应分层图像隐写算法.该算法根据图像的纹理特性特征,定义图像纹理复杂度的度量方法,自适应地根据图像的复杂度进行分层嵌入,嵌入时采用与矩阵编码技术结合的方法来提高嵌入的效率,实现多层的通道选择信息嵌入.实验结果表明该算法取得了较好的性能,与HUGO等隐写算法相比检测率提高了十多个百分点,安全性能大大提升.该算法实现简单,能够应用于低性能的嵌入式系统.

摘要： 目的：图像复杂度是评价从复杂背景中提取目标难度的一个重要指标,它可以作为目标识别算法有效性的先验评估指标.为了简化图像复杂度描述和表征,必须解决图像复杂度的度量参数优选问题.方法：论文从目标和背景的特征度量入手,试图建立图像复杂度与度量参数之间定量、准确的数学关系描述.针对各个度量参数间存在的共线问题,采用灰色关联度对图像复杂度的度量参数进行聚类,实现对度量参数的提取和筛选,并提出图像复杂度评估的计算模型.结果：证明了图像复杂度度量参数优选方法的有效性,同时也表明灰色关联度能够反映各度量参数间的关联关系.结论：对于将灰色系统理论应用于图像复杂度分析具有较好的参考价值.

摘要： 本文从数字图像谱值直方图的新视角出发,通过大量实验,发现数字图像谱值模的统计特性近似服从于Rayleigh概率分布,谱值的实部绝对值、虚部绝对值的统计特性近似服从于高斯概率分布.根据这一现象,本文提出了基于谱值直方图方差的图像复杂度.对二值图像进行了仿真实验,结果表明,本文所给出的复杂度能有效衡量二值图像的复杂程度.

摘要： 本文提出了一种基于图像复杂度的数字水印算法.本文首先在分析传统的图像复杂度计算方法的基础上,提出了一种新的区域平移求差,然后再计算均方差的图像复杂度计算方法,并使用该方法结合传统的复杂度计算方法形成图像的综合复杂度评价标准.该水印算法,首先把载体图像进行分块,然后依次计算每块图像的复杂度,选取前k块(假设水印长度为k),然后对每块进行DCT变换,把经过混沌加密的水印信息嵌入到相应中频系数上,然后进行反变换,即得到含水印的图像.实验表明,使用该方法嵌入的水印不仅具有较好的保密性,而且由于水印嵌入在复杂度高的区域,含水印图像具有较好的不可见性。

摘要： 针对H.264标准中计算初始序列量化参数(QP)的算法过于粗糙的特点,本文提出一种基于每像素比特(bpp)和图像复杂度的改进算法。仿真结果表明,该算法有效地改善了编码序列前几帧图像的质量。同时,将该算法应用于场景切换时,切换帧的质量相对标准算法突降更小,视频序列平均质量也有所提高,PSNR曲线图更为平滑,编码所得比特率稍有降低。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 自然图像用作隐写术载体具有诸多局限性。基于程序生成的分形图像有很多区别于自然图像的独特特性，本文从载体图像管理的方便性、载体图像的安全性和复杂度以及抗隐写分析能力等方面分析了分形图像相比较自然图像在隐写术应用方面的优势。本文的实验表明分形图像是一种更为理想的隐写术载体，为基于分形图像的隐写术研究奠定了理论基础。

摘要： 本发明涉及基于时间复杂度和空间复杂度来决定编码模式的方法和装置。该基于时间复杂度的编码模式决定装置包括：时间复杂度计算单元，其计算宏块的时间复杂度；以及模式决定单元，其基于所述时间复杂度来决定编码模式。可以按照较高的准确度来计算宏块的时间复杂度和空间复杂度，此外，基于计算得到的复杂度来选择最优编码模式。因此，可以减小率失真优化所涉及的计算复杂度，并且提高处理速度。

摘要： 本发明涉及一种灰度图像的一维对象复杂度图像分割算法及分割步骤，本复杂度图像分割算法包括：确定最佳分割阈值，以分割图像中目标区域与背景区域；本发明很好的解决了待分割图像中的目标和背景的灰度区别不明显时，一般方法分割会使图像的信息丢失，易出现比较严重的分割错误的问题，且具有分割效率高，运算速度快的优点。

摘要： 本发明涉及一种用低复杂度燃煤分析结果表征高复杂度分析结论的方法及系统。随着燃煤利用的范围日益扩大，对燃煤特性评价的要求也日益提高，时效性、经济性和分析评价精准度的矛盾更加突出，速度快、成本低并且评价准确的分析方法的需求也日益凸显。本发明用工业分析或元素分析等低复杂度的燃煤分析的结果表征热天平分析或热显微镜法分析等高复杂度分析结论，可以花费较少的费用和时间，通过一定量的计算，对燃煤的特性进行更为深入的分析，有利于精准的把握煤质特性，更好地指导运行和研究，解决了煤质分析时效性、预算限制与分析方法过于复杂之间的矛盾。

摘要： 本发明公开了一种由车身产品个性化引发的混流焊装系统复杂度计算算法及复杂度源识别诊断方法，主要通过发明的复杂度计算算法，计算工位级综合复杂度，包含产品组件变型复杂度、焊装设备复杂度、物料搬运设备复杂度、缓存区设备复杂度。对不同结构的混流混联焊装线进行等效简化，形成等效串联工位组成的焊装系统，应用状态空间理论表示含个性化组件信息的系统级复杂度流模型。提出复杂度源灵敏度指标，以确定复杂度贡献较大的关键工位和关键设备所在(即关键复杂度源所在)。所提发明可作为车身焊装线工艺规划的决策辅助工具，改善当下的规划，节省成本和时间，改进生产率，增强厂商竞争力。

摘要： 本发明涉及基于时间复杂度和空间复杂度来决定编码模式的方法和装置。该基于时间复杂度的编码模式决定装置包括：时间复杂度计算单元，其计算宏块的时间复杂度；以及模式决定单元，其基于所述时间复杂度来决定编码模式。可以按照较高的准确度来计算宏块的时间复杂度和空间复杂度，此外，基于计算得到的复杂度来选择最优编码模式。因此，可以减小率失真优化所涉及的计算复杂度，并且提高处理速度。

摘要： 本发明涉及一种基于二次曲线拟合的图像复杂度的灰度图像分割方法及步骤，其中本灰度图像分割方法包括：通过拟合二次曲线确定最佳分割阈值，以分割图像中目标区域与背景区域；本发明通过曲线拟合大大减少因图像复杂度算法遍历整个灰度区间[0,L‑1]计算图像复杂度的次数，去除较大的计算冗余，显著提高运算速度，提升算法实时性。

摘要： 本发明公开了一种基于图像复杂度判定的航空遥感图像场景分类方法,属于图像处理技术领域，提取航空遥感图像的复杂度特征,挑选若干待处理的航空遥感图像形成训练样本；剩余的航空遥感图像形成测试样本集合。将训练样本集合按复杂度人工分类并标注，进行多核映射后与分类器结合，得到三个图像复杂度分类器。测试集合中的航空遥感图像A分别提取复杂度特征并输入到三个分类器中，hinge损失最小时对应的类别作为该图像的复杂度所属类别，得到航空遥感图像A复杂度的判定结果。根据航空遥感图像A复杂度的判定结果，给航空遥感图像A使用适当的方法进行场景分类。本发明能对航空遥感图像的复杂度进行有效判定，高效准确的实现航空遥感图像的场景分类。

摘要： 本发明公开了一种基于图像复杂度的图像型火灾探测算法评估方法，采用火灾探测的图像复杂度度量算法来判定从图像中识别火灾的难易程度，同时设定图像响应时间来计算图像复杂度真值，然后，采用Inception Resnet‑v2深度卷积神经网络建立了复杂度评估模型，用于预测火灾图像的复杂度，最后，根据评估指标和图像复杂度，获得不同火灾探测算法的评估结果，能够准确评估火灾探测算法在不同复杂度条件下所能达到的探测水平，评估结论对于工程应用更具实际的指导性。

摘要： 本发明公开了一种结合图像复杂度的深度学习图像分类方法及系统，涉及计算机视觉图像识别领域，该方法包括以下步骤：步骤S1：将所有图像缩放至200*200大小，并分为训练集和测试集；步骤S2：计算所有训练集图像的平均复杂度，根据平均复杂度选择网络结构1、网络结构2和网络结构3中的其中一种网络结构；步骤S3：选择好网络结构后，网络模型对训练集数据进行训练；步骤S4：根据训练好的模型对测试集数据进行分类识别。本发明与目前主流的深度学习算法相比，能通过分析图像的复杂度自动选择合适网络结构，在保证网络性能下，减少企业应用深度学习算法的人力成本、时间成本。

摘要： 本发明公开了一种基于图像复杂度的彩色文本图像二值化方法及系统，包括：对获取的彩色文本图像提取颜色特征和几何特征，分别计算颜色复杂度和几何复杂度，并根据颜色复杂度和几何复杂度计算图像复杂度；根据图像复杂度对彩色文本图像分类，并分别进行二值化，得到初始二值化图像；对初始二值化图像进行双滤波和极性判定后，得到文本区域和背景区域，输出二值化图像。根据彩色文本图像的颜色和几何复杂度计算图像复杂度，并对图像分类，对分类后的图像分别采用不同的二值化方法，最后将二值化后的初始二值化图像经过双滤波和极性判定后输出二值化图像结果，考虑图像复杂度的程度，兼顾二值化的时间和效果。