常见的电力设备有变压器、开关柜、断路器等, 这些设备都由多个组件构成。通过这类设备的红外热成像实现了对其组件的识别。基于红外热成像信息量较少的特点, 采用多种算法融合。首先是基于 Lab模型采用改进的 K-means聚类和形态学的结合, 提取红外图像中的高温区域, 充分保证了效率和可靠性。其次采用改进的 SURF(speeded-up robust features)和感知哈希算法的结合, 确定被提取区域中的三相组件。SURF的作用是将已知的电气设备可见光图像和被提取区域中所有的图像进行对比, 找出红外图像中特征点匹配最多的区域。将其和其他红外区域进行对比, 通过感知哈希算法找到其他区域中匹配度最高的两个区域, 以此定位出红外图像中的三相组件。此研究适用于大量红外图像数据的识别定位, 为基于红外成像的电气设备故障信息提取提供思路。

针对ViBe算法在静态背景下检测效果较差和检测目标存在“鬼影”的问题,结合哈希算法和图像二维信息熵的知识提出一种改进的ViBe算法。首先,采用哈希算法对选取的三帧图像进行差分运算,对差分后得到的目标区域进行背景填充以得到背景图像,再对背景图像进行背景建模,从而消除鬼影现象。然后,根据背景的复杂程度得到自适应阈值与更新速率,使用自适应阈值进行前景检测,使用连通域信息进行二次检测以得到目标图像。最后,对目标图像进行形态学处理与背景更新。由实验数据可知,改进算法对草地、树叶和雪景等静态场景下的行人与车辆目标进行检测后,图像的F-measure值在0.8以上,比ViBe算法和高斯混合模型有所提升且较为稳定。实验结果表明,改进的ViBe算法可以消除鬼影现象,抑制背景的干扰,较好地检测目标信息。

针对非局部均值(NLM)算法度量邻域块相似度不够准确的缺点,提出了一种基于差异哈希算法与汉明距离的改进NLM算法。传统算法通过欧氏距离度量邻域块之间的相似度,保持边缘和细节的能力较弱,易导致滤波后的图像模糊失真。因此引入了包含梯度信息的差异哈希算法对欧氏距离进行改进,由邻域块生成差异哈希图像,并用其汉明距离衡量邻域块的相似度。实验结果表明,对于低噪图像,本方法在去噪的同时能较好地保持细节边缘,且相较其他算法,运行速度有很大提升,具有一定的应用价值。

基于内容的医学图像检索方法是近年来计算机视觉领域的研究热点,已经广泛应用于计算机辅助诊断的研究中。概述了基于内容的医学图像检索方法的研究进展及意义,介绍了当前主流的医学图像检索算法及其优缺点,旨在引导研究人员快速了解本领域的研究内容。医学图像检索的研究主要分为特征提取和相似性度量两部分。从传统特征提取及近年来兴起的基于深度学习的特征提取入手来介绍医学图像的特征提取方式;而相似性度量部分则详细列举了马氏距离度量、词汇树以及哈希算法。最后概述了医学图像检索领域的相关反馈技术及当前常用的图像检索系统,并讨论了医学图像检索未来可能的研究方向及相关难点。

哈希方法是大规模图像检索中生成哈希码的有效方法。现有的哈希方法首先提取描述图像整体的特征, 然后生成哈希码, 但得到的哈希码并不精确。为了得到更精确的检索效果, 提出一种新的检索方法, 即采用卷积神经网络提取图像特征, 利用哈希算法与输入二进制噪声变量的生成对抗网络共同学习图像的二进制哈希码, 利用汉明距离对图像进行相似性比较, 最后完成对图像数据的有效检索。在标准图像数据集上进行实验, 结果证明, 该方法可以有效地进行图像检索, 相比现有的哈希方法, 该方法的检索性能也得到了提升。

当前图像哈希认证技术对旋转操作较为敏感, 稳健性与伪造检测率不高。为克服此类问题, 设计了基于改进的局部二值模式(LBP)算子与动态更新变换的紧凑图像哈希算法。引入线性插值技术, 对输入图像实现预处理, 改善哈希序列对尺度缩放的稳健性。利用Ring分割, 将插值图像转化成二次图像。考虑中心像素特性与周围像素的差异, 将Heaviside函数嵌入传统的LBP中, 形成了描述能力较强的H-LBP算子, 提取图像的抗旋转稳健特征。引入压缩感知, 对高维特征矢量完成降维, 输出紧凑的过渡哈希数组。利用混沌变换思想, 设计动态更新变换机制, 对过渡哈希数组进行加密, 得到图像哈希序列。最后, 利用汉明距离测算输入图像与待检测图像的哈希相似度, 通过优化认证阈值, 完成图像内容的真伪识别。实验结果显示, 与当前哈希算法相比, 提出的算法生成的哈希序列尺寸更小, 对旋转、噪声等操作具有更好的感知稳健性。

提出并验证了一种基于数字化带宽增强激光混沌信号的高速随机源。为消除光反馈半导体混沌激光信号中存在的弱周期性，将光反馈混沌半导体激光注入另一激光器产生的带宽增强混沌激光信号。用8 bit高速模数转换器对输出的增强带宽混沌激光信号进行采集，实现每个采样点产生多个随机位。为去除所提取原始随机位存在的偏差和提高随机位的产生效率，提出采用基于现场可编程逻辑阵列的安全哈希算法-256来提取随机位。采用4路并行处理技术获得了2.94 Gbit/s 的在线随机数产生速率，每个采样点可平均产生4.65 个随机比特位。所获的随机数通过了随机性测试程序ENT和STS中所有测试项。