针对信息隐藏技术中大容量信息嵌入会导致隐蔽性和鲁棒性降低的问题,提出了一种基于光学空频域变换的自适应图像分块隐藏技术。利用灰色关联分析和回声状态网络构成自适应嵌入机制,当嵌入容量达到饱和阈值时,该机制会根据灰度关联序自动调整嵌入位置,保证鲁棒性不会大幅下降;在此基础上采用二维离散余弦变换对图像进行空频域互换,结合人眼对光学高频区域不敏感的特性实现信息在变换域的隐藏,保证隐蔽性不受影响。仿真和对比实验证明:大容量信息嵌入载体图像后视觉透视性未受影响;引入高斯、椒盐噪声干扰和旋转、缩放几何攻击后,结果表明,信息载体对噪声干扰和几何攻击不敏感。说明该技术在保证信息容量嵌入的同时也兼顾了隐蔽性和鲁棒性。

针对最佳伙伴相似性(BBS)图像匹配算法计算复杂度高、目标定位不准确等问题,提出了一种改进的图像匹配算法。根据模板图像的尺寸自适应选择图像分块大小,以减少匹配点集中点的数目,从而减小BBS算法的运算量;根据子块的灰度值重新排列子块,在此基础上得到BBS的置信度图,从置信度图中筛选出目标的可能位置,并重新计算目标可能位置的真实BBS分数;用目标可能位置的真实BBS分数替换通过双线性插值得到的BBS分数,将目标可能位置中BBS分数最高的位置作为匹配结果。实验结果表明,该算法可降低BBS算法的运行时间,同时提高目标定位的准确度。

现实图像的显著性纹理结构可为分块压缩感知算法提供先验信息, 优化算法。鉴于此, 提出了一种新的基于显著性的自适应分块压缩感知算法。算法所提显著性是以灰度空间相关矩阵和韦伯定律为基础, 采用确定性正交对称托普利兹矩阵对目标图像进行测量, 提出了均熵最小化自适应分块策略、角二阶矩最大化块向量生成方式以及合成特征依据下的自适应采样率设置, 并结合不同重构算法进行了分析和验证。实验表明, 所提算法策略在多项指标上较传统算法具有更好的表现, 易于硬件实现, 针对不同重构算法和测试图像具有普适性和稳定性。

为提高融合效率, 解决基于多尺度变换的融合方法中融合系数选择错误的问题, 提出一种红外与可见光图像融合方法.首先用非下采样双树复轮廓波变换将源图像分解为低频与高频部分; 然后对低频系数采用自适应尺寸分块法进行融合, 图像块的尺寸由改进的果蝇算法优化求解, 精细化处理低频融合结果, 得到一幅能精确到每个系数来源的标签图; 再利用高频分量的邻域系数差结合该标签图对高频系数进行融合; 最后重构得到融合图像.实验结果表明, 该算法能够提高融合速度, 解决了空域分块融合容易产生块效应的问题.

由于常用的多聚焦融合算法不能很好地区分噪声和视觉上有意义的特征信息, 本文提出了一种有效抑制图像噪声干扰的多聚焦图像融合算法。采用改进的基于自适应分块的图像融合算法并结合一种新的抗噪性好的清晰度评价算子有效解决了含噪图像的融合问题, 取得了理想的图像融合效果。对融合图像的均方根误差和互信息进行了定量比较, 结果表明, 在不同强度的噪声干扰下, 与对比度金字塔、小波变换和Contourlet变换方法相比, 所提方法的平均均方根误差分别降低了4.288 9, 4.479 1和4.187 1; 平均互信息分别提高了2.366 4, 3.282 5和2.063 9。本算法在噪声干扰下仍能准确地保持图像的有用信息, 有效抑制噪声的影响, 得到了比传统融合方法更优的视觉效果。