一、数字图象压缩算法的应用研究（论文文献综述）
章毓晋[1]（2004）在《中国图像工程:2003》文中提出该文是“中国图像工程”的年度文献综述系列之九。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状 ,并能够方便地查询有关文献 ,现从国内 15种有关图像工程重要中文期刊 2 0 0 3年出版的共 10 8期上发表的 2 341篇学术研究和技术应用文献中 ,选取出 5 77篇属于图像工程领域的文献 ,然后根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理、图像分析、图像理解、技术应用和综述 5个大类 ,再进一步分入 2 1个专业小类。在此基础上进行了文献统计和分析。由统计分析结果可见 ,我国图像工程在2 0 0 3年又有了许多新进展 ,除相关的文献数量继续增加 ,“传统的”图像分割和图像编码领域仍有许多新研究成果外 ,近年来的几个新的研究热点 ,如图像数字水印、人脸和器官检测、图像匹配融合、图像和视频检索等继续“升温”。特别值得指出的是 ,图像工程文献在上述 15种期刊上 2 0 0 3年发表的文献中的比例达到一个新的水平 ,显示了图像工程研究在中国强劲的快速发展势头。
方弢[2]（2004）在《混合神经网络应用于图象处理的研究》文中研究表明图象处理技术包括图象复原、图象压缩、图象分割、图象增强等一系列分支，目前它在遥感、字符识别、射线底片等众多领域得到迅速应用和推广。图象处理技术增强了人类对大千世界知识获取的能力，例如卫星云图的摄制、医疗监控系统的运作，乃至数字化视频光盘的压制，都随着图象处理技术的发展而逐步更新。 近几年，随着神经网络理论的深入研究，神经网络技术的并行计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了国内外学者的充分重视，各种神经网络模型在图象处理领域中得到了广泛的应用。 本文将立足于神经网络技术和图象处理技术实际的结合情况，做出新的探讨和尝试。 论文的主要内容如下： 首先，作者系统的介绍了图象处理和图象编码的特点及其发展过程。全面、系统地概述了传统编码算法的优点，并同时指出了其存在的若干问题，为本论文指明了主要的研究方向。 然后，作者对各种流行的神经网络模型在图象处理领域中的应用进行了汇总，根据图象处理的具体内容对这些应用进行分类叙述，阐明了神经网络技术在图象处理领域中的优点和不足之处。 再次，作者依据自组织特征映射（SOFM）理论和主元分析（PCA）理论，提出了一种基于PCA／SOFM混合神经网络的图象压缩编码算法，并对SOFM网络学习参数的优化进行了探讨。实验证明，与普通PCA+SOFM连续编码算法和基本SOFM算法相比，这种混合编码算法由于占用存储空间少，因而降低了码书设计的计算量，并改善了码书的性能。 另外，作者针对上述基于神经网络的图象压缩软件方法，提出了硬件化结构方案，并探讨了其具体实现过程的要点和难点。 最后，作者对全文进行了概括性总结，并指出了其他有待深入研究的问题和今后工作的重点。
章毓晋[3]（2003）在《中国图象工程:2002》文中提出该文是关于中国图象工程的年度文献综述系列之八 .为了使国内广大从事图象工程研究和图象技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图象工程研究和发展的现状 ,并能够方便地查询有关文献 ,现从国内 15种有关图象工程重要中文期刊 2 0 0 2年出版的共 10 8期上发表的 2 4 2 6篇学术研究和技术应用文献中 ,选取出 5 4 5篇属于图象工程领域的文献 ,然后根据各文献的主要内容将其分别归入图象处理、图象分析、图象理解、技术应用和综述 5个大类 ,又进一步分入 2 1个小类 ,并在此基础上进行了文献统计和分析 .由统计分析结果可见 ,中国图象工程在2 0 0 2年又有了许多新进展 ,除总的文献数量有较大增加 ,图象分割和图象编码仍有许多研究成果外 ,近年来的几个新的研究热点 ,如成像技术、图象数字水印、人脸和器官检测、图象匹配融合、图象和视频检索等继续保持了快速发展的势头 .
杨红梅[4]（2003）在《基于小波变换的数字图象水印技术研究》文中研究指明版权保护在国内外一直是备受关注而又不好解决的一大难题，数字媒体的版权保护问题又尤其严重。这些数字化的图形、文字以及音频、视频作品的易存储加工、易传输复制的优点加快了知识与信息的交流与传播，但同时也为一些非法者提供了恶意篡改、攻击、盗用他人劳动成果的便利条件。随着互联网和多媒体技术、通信技术的迅速发展，数字媒体的版权保护问题日益突出，使得数字水印技术备受人们的关注。数字水印技术是近几年兴起的一门全新技术，为实现有效的知识产权保护提供了一条崭新的思路，近年来已成为多媒体信息安全研究领域的一个热点课题。 本文对数字图象水印技术及其应用作了较为深入的分析与研究。主要在以下几个方面作了做出了努力： 1、从水印的由来、现状、基本原理、特点、分类与主要用途等方面对数字水印技术基本知识作了概括性的总结与分析。 2、对数字水印的嵌入与检测技术进行了总结和探讨，并通过分析各种图象压缩编码方法给出了几种具体水印处理策略。 3、给出了一种利用图象自身特点嵌入水印的小波域数字水印算法，具有很强的不可见性和鲁棒性。 4、给出了一种利用人类视觉纹理、亮度和蓝色通道掩蔽特性嵌入水印的算法，该算法在保证水印不可见性的同时，对常见的图象处理表现出较好的鲁捧性。
章毓晋[5]（2002）在《中国图象工程:2001》文中研究表明该文是关于中国图象工程的年度文献综述系列之七 .为了使国内广大从事图象工程研究和图象技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图象工程研究和发展的现状 ,以及能方便地查询有关文献 ,现从 2 0 0 1年国内 15种有关图象工程重要中文期刊的共 10 8多期上发表的近 2 30 0篇学术研究和技术应用文献中 ,选取出 4 0 0多篇属于图象工程领域的文献 ,然后根据各文献的主要内容将其分入 5大类 ,又进一步分入 2 1小类 ,并进行了统计和分析 .根据统计分析结果可见 ,中国图象工程在 2 0 0 1年又有了许多新进展 ,如对成象技术的进一步重视 ,及其在知识产权保护、多传感器图象融合、高层语义信息等相关方面均形成了新的研究热点 ,而且图象技术的应用面也在不断拓宽 .
杨波[6]（2002）在《基于内容的文档图象压缩方法研究》文中提出数字信息是现代社会的主要特征之一。人们传递信息的重要媒介是图象，许多信息诸如天气情报、地球资源分布情况、医疗诊断信息等都可以转化为数字图象的形式。随着社会经济的发展，科学技术的不断进步，信息视觉化技术越来越受到人们的重视。数字图象处理与数据压缩作为一门高技术，也越来越显示出它在社会发展中的重要地位。它既是当代信息高速公路、高清晰度电视（HDTV）、可视电话、图文传真等技术的关键，又在航空侦察遥感、资源勘探及生物医学工程等领域起着非常重要的作用。同时，它在数据存储、数据传送中也起着非常重要的作用。文档图象压缩作为图象压缩中一个非常重要的组成部分，在军事、政府、商业、金融等社会各个领域得到了广泛的应用。因此，进行文档图象压缩方面的理论与应用研究，具有较高的现实意义和理论意义。本文在收集和分析了大量近年来国内外文档图象压缩方面的研究报告、学术论文等专业资料的基础上，对文档图象压缩所涉及的若干理论问题，包括图象质量的评价模型和基于内容的压缩模型等进行了探讨；并结合实际需要，在文档图象压缩的实际应用中，对提高压缩率和主观视觉质量并降低运算时间方面进行了研究。主要工作包括：1、对文档图象的压缩模型进行了研究。对于大多数文档图象而言，图象的效果是由人的主观评价决定的。因此在选择压缩方案的时候，充分考虑了人眼的视觉特性：即对文字和图形区域，其主观评价取决于文字的清晰程度，也就是文字的空间分辨率是非常重要的；而对于连续色调的图象，尤其是灰度等级比较少的（如256色）图象，评价因素正好相反，即颜色的分辨率是非常重要的。由此，文章借鉴了JBIG2的思想，将一幅文档图象进行区域划分，并且针对不同的区域采用不同的编码方法，以获得最好的压缩效果。由于本文根据区域的不同性质对其采用相应的编码策略，因此本文的方法是一种基于内容的文档图象压缩方法（CDIC）。2、对文档图象的版面分析进行了研究。版面分析是文档图象压缩中非常重要的一个步骤。考虑到直接对灰度图象进行版面分析，其计算复杂度太高，因此本文首先将灰度图象利用半色调技术变换到二值图象域中，然后利用数学形态学的方法对版面进行分割（MMS）。在提取图象区域时，利用较大的矩形结构元素对收缩图象进行开运算，然后采用一种基于低通阈值图象的二值化方法（LTIB）对原始去掉图象区域的灰度图象进行阈值化处理；在提取图形区域时，利用多级Hough变换进行倾斜校正，并采用基于Hough变换构造结构元素（HTSEC）方法进行直线检测；最后提取出文字区域。<WP=6>3、对文字区和图形区的压缩方法进行了研究。版面分割后的文字区和图形区通常为二值图象，然而这两个区域又有各自的特性，因此有必要研究针对这两个不同性质的区域的编码方法。在本文中，采用压缩性能得到广泛认可的自适应算术编码器用于二值文字区域的编码；采用矢量描述方法（VD）对图形区域进行编码，这样可以得到很好的压缩效果。针对低分辨率的文字图象区域提出了基于灰度缩减的文字图象编码方法（GRTIC）。4、对连续色调图象压缩方法进行了研究。版面分割后的图象区为连续色调图象，采用无损压缩方法对其进行压缩，尽管可保证图象能够得到真实的反映，然而其压缩效率却受到很大限制。由于小波变换在图象处理与压缩领域中得到广泛应用，因此本文中也采用小波变换对连续色调图象进行压缩。针对常见的嵌入式零树小波（EZW）方法速度较慢的特点，本文采用了多阈值零树小波算法（MTZ）对其运算速度予以改进，同时，针对带噪图象采用带噪图象的多阈值零树小波算法（NMTZ），在消除噪声的同时，也提高了EZW的运算速度。5、本文分析了基于人眼视觉系统（HVS）的质量评价方法，并提出了一种新的基于人眼视觉系统的图象质量评价模型——基于HVS的结构化质量因子（HSQ）。由于基于人眼视觉系统的评价方法与图象的主观视觉质量更接近，因此利用HSQ进行评价可以更符合人眼的视觉习惯，同时采用该质量因子评价本文提出的压缩方案CDIC。
易开祥[7]（2001）在《数字图象加密与数字水印技术研究》文中指出伴随着网络技术和多媒体技术的飞速发展，多媒体数据逐渐成为人们获取信息的重要来源，并成为人们生活的重要组成部分。因而，如何保护多媒体信息的安全成为国际上研究的热门课题。本论文主要探讨有关数字图象信息安全的数字图象加密技术和数字水印技术。数字图象加密源于早期的经典加密理论，其目的是将一幅给定的图象按一定的变换规则在空域或频域将其变换为一幅杂乱无章的图象，从而隐藏其图象本身的真实信息。数字水印技术作为版权保护的重要手段，得到广泛的研究和应用。它通过在原始数据中嵌入秘密信息—水印（watermark）来证实该数据的所有权或完整性，以此来抵制对数字作品的盗版或篡改等。1．在数字图象加密方面取得了以下结果 提出了一种基于混沌序列的图象加密技术：将混沌理论引入图象加密算法中，充分利用混沌系统具有形式简单，初始条件的敏感性和具备白噪声的统计特性等诸多特性，通过对现有图象置乱算法的改进，提出了基于空域和频域的数字图象加密算法，我们的算法不仅改变图象象素的空间分布，而且改变图象象素的灰度分布（改变图象的直方图），并且我们设计的算法可以容忍对加密图象进行的失真处理，如叠加噪声、JPEG有损压缩等，提高了图象加密的鲁棒性。理论和实验证实了该算法的安全性和高效性。 提出了一种新的矩阵变换及基于该变换的数字图象加密技术：给出了一种新的具有周期性的可用于图象加密的矩阵变换，并讨论其逆变换的周期性，证明了正变换矩阵和逆变换矩阵具有相同的变换周期；给出了计算变换周期的简洁算法。由于新变换的周期性与已有研究不同，可增加一种加密手段，在实际应用中可达到更加安全保密的效果。2．在数字水印技术方面取得了以下结果 提出了一种有意义水印技术：目前的大多数水印算法采用伪随机序列构成水印，因而只能回答‘有’水印或‘无’水印的问题。在有些应用环境，需要嵌入有意义水印，嵌入有意义水印会遇到很多问题。我们提出的算法利用图象压缩技术和人类视觉系统（HVS）的照度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，实现了大容量水印信息的嵌入。实验结果表明，该算法具有较好的稳健性。 提出了一种基于图象特征区域的水印技术：针对对水印图象进行剪切-替换攻击，我们创造性地提出了基于图象特征区域的数字水印系统，克服了对水印图 浙江大学博D：学泣论文象进行该类攻击对水印鲁棒性破坏的影响。现有的水印系统如果遭受这样的攻击，大部分系统都会夫败。我们的水印信号只叠加在人们感兴趣的部分，他们是载体图象中的特征物体，它除了具有我们现有数字水印系统的优点以外，比现有水印系统具有更高的鲁棒性和抗裁剪、旋转攻击。 提出了一种公开钥水印技术：数据所有者通过注册后，利用私钥向数据中嵌入版权信息，数据使用者可以利用公钥从水印数据中提取版权信息。我们提出的水印系统是安全的，用户无法从公钥中获取任何私钥信息，破坏或删除水印信息等。实验结果表明我们提出的水印系统是有效的，从而使水印系统向实用化迈进了一步。 提出了一种可用于多媒体认证的半易损水印技术：提出了基于图象内容的半易损认证水印系统。我们重点讨论了基于图象内容的安全水印生成方法，水印嵌入策略以及篡改区域分析等。为了增加水印的安全性，我们引入了混浊序列来调制水印信号。实验结果较满意。
章毓晋[8]（2001）在《中国图象工程:2000》文中指出为了使国内广大从事图象工程研究和图象技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图象工程研究和发展的现状 ,并能够方便地查询有关文献 ,现从 2 0 0 0年在国内 15种有关图象工程重要中文期刊上发表的 2 10 0余篇学术研究和技术应用论文中 ,选取出 40 0多篇属于图象工程领域的文献 ,然后根据各文献的主要内容进行了分类统计分析 .其中 ,类别划分还结合国内图象工程的发展 ,增加了有关新热点的类别 .根据统计分析可见 ,我国图象工程 2 0 0 0年又有了许多新的进展 ,如有关知识产权保护、人机交互、多媒体信息处理等新研究热点的文献大幅度增加 ;图象技术的应用面也正在不断拓宽 .
喻鹏[9]（2021）在《三种数字图像加解密算法研究与GUI工具开发》文中研究说明图像加密技术是保障数字图像传输与存储安全最直接、最有效的方式之一。本文综合应用组合数学、深度学习等理论与技术,研究提出了三种新的数字图像加解密算法,开发了一个图形化数字图像加密解密工具DIEDT。主要研究工作和成果如下:1.提出基于四方定理与幻方的图像加密算法FMSS。为缓解幻方置乱方法变尺度置乱能力不足的局限,引入基于四方定理的分块规则,通过分块、置乱、转置、变化形状、拼接等操作,提升加密效果。实验结果表明,FMSS可有效对图像进行加解密,且加密效果良好。2.提出基于非负矩阵分解与全连接神经网络的图像加解密算法NMF&FCNN。为掩盖图像信息,将原始图像进行非负矩阵分解、逆向合成获得直方图高度集中的加密图像。全连接神经网络在加密图像与明文图像之间建立映射关系完成无损解密。实验结果证明了方案的可行性,鲁棒性与安全性获得提高。3.提出基于卷积神经网络的图像加解密算法CnnEnc。为获得充满噪声的加密图像,通过预处理网络提取明文图像主要特征,加密网络将其与随机生成的噪声图像融合。解密网络将噪声分离并恢复原始明文图像内容。实验结果表明加密方案可行,安全性较高,加解密速度较快,然而算法对较大范围的变化敏感。4.采用Python和PyQt5等技术开发了图形化的数字图像加密解密工具DIEDT,包含数字图像处理、图像加密解密、密钥管理等诸多实用功能模块,为研究和使用提供了便利,丰富了相关领域中的工具。主要研究贡献:根据四方定理的特点,提出变尺度置乱能力更强的加密算法;结合非负矩阵分解、全连接神经网络,提出鲁棒性和安全性更强的图像加解密方案;利用卷积神经网络提取图像特征的特性,提出加解密方案并通过实验验证方法可行;开发了图形化的数字图像加密解密工具。
纪鹏[10]（2021）在《基于深度神经网络的面料瑕疵检测识别》文中研究指明我国是一个纺织大国,纺织品行业对织物面料的质量要求也越来越高。面料的瑕疵检测与识别是制约面料生产效率和质量的重要因素。传统面料瑕疵检测识别依赖人工识别,而本文提出了将深度神经网络算法应用于识别面料瑕疵,这种方法从瑕疵图像处理到瑕疵检测、识别和分类,可以实现面料生产线上的瑕疵检测智能化、信息化、自动化和数字化,提高了对面料瑕疵的检测效率。实测结果显示,系统的检测速度比人工检测速度有2-3倍的提高,而且系统的检测误差比人工误差低4%,检测正确率也高于92.5%。本文的主要研究工作如下:1、面料瑕疵分类困难问题的解决。基于深度学习模型的训练需要大量数据集,采集面料瑕疵样本,建立了面料瑕疵图像数据集。提出了将模拟退火算法与粒子群的混合算法来作为理论基础的深度神经网络分类算法,充分利用模拟退火算法和粒子群算法在寻找全局最优解、提高模型整体性能方面的优势,结合深度神经网络算法将所提取到的面料瑕疵特征值作为神经网络的输入,对各种面料瑕疵进行准确分类,满足了企业的目标需求。2、网络模型训练方法、压缩算法的优化,结合多线程、多任务学习和深层网络特征图具有更丰富的细节信息,通过优化模型训练的方法,提高了模型训练的收敛速度和效果。使用双网络训练模型,不仅能提高已有的模型压缩算法性能,而且还可以减少大量逐层训练的工作量。3、采用Matlab算法库、Python语言以及Qt应用程序开发框架对面料瑕疵检测系统进行开发。通过对系统性能进行验证,满足了企业对系统的检测要求。实际生产应用中表明本系统对不同颜色的面料检测正确率在92.5%～95%之间（大于90%）,达到了预期效果。
二、数字图象压缩算法的应用研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字图象压缩算法的应用研究（论文提纲范文）
（1）中国图像工程:2003（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| (1) 概括我国图像工程发展现状 |
| (2) 便利从事图像工程研究和图像技术应用的人员查阅有关文献 |
| (3) 为期刊编者和文献作者提供有用的参考信息 |
| 2 刊物选取原则 |
| 3 文献选取和分类 |
| 4 文献分类统计结果和讨论 |
| 4.1 近9年图像工程文献选取和分类概况比较 |
| 4.2 2003年各刊图像工程文献刊载情况 |
| 4.3 2003年各刊图像工程文献详细分类情况 |
| 5 结 论 |
（2）混合神经网络应用于图象处理的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 序和致谢 |
| 目录 |
| 第一章 数字图象的基本介绍 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 数字图象处理的基本概念 |
| 参考文献 |
| 第二章 图象编码以及图象压缩 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常见的图象编码方式 |
| 2.2.1 单色图象编码 |
| 2.2.2 灰度图象编码 |
| 2.2.3 彩色图象编码 |
| 2.3 常见的图象压缩方式 |
| 2.3.1 图象压缩的概述 |
| 2.3.2 图象压缩的性能准则 |
| 2.3.3 无损压缩技术 |
| 2.3.4 有损压缩技术 |
| 2.3.5 预测编码技术 |
| 2.3.6 变换编码技术 |
| 2.4 结论 |
| 参考文献 |
| 第三章 人工神经网络与图象处理 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 神经网络的常用类型 |
| 3.3 神经网络的具体应用 |
| 3.3.1 图象预处理 |
| 3.3.2 图象压缩 |
| 3.3.3 特征提取 |
| 3.3.4 图象分割 |
| 3.3.5 图象识别 |
| 3.4 结论 |
| 参考文献 |
| 第四章 SOFM网络与矢量量化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 矢量量化 |
| 4.2.1 矢量量化的基本概念 |
| 4.2.2 几种矢量量化算法的介绍 |
| 4.3 SOFM算法 |
| 4.3.1 SOFM算法的基本概念 |
| 4.3.2 SOFM网络的基本结构 |
| 4.3.3 基本的SOFM算法 |
| 4.3.4 参数的选择 |
| 4.3.5 SOFM算法应用于矢量量化的优势 |
| 4.4 SOFM网络的应用结果和分析 |
| 4.5 结论 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于PCA／SOFM混合神经网络的图象压缩算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 主元分析算法(PCA) |
| 5.2.1 主元分析理论的基本概念 |
| 5.2.2 PCA线性神经网络 |
| 5.3 PCA／SOFM混合神经网络编码算法 |
| 5.3.1 PCA／SOFM混合神经网络基本概念 |
| 5.3.2 SOFM神经网络参数的优化 |
| 5.4 PCA／SOFM混合神经网络应用结果和分析 |
| 5.5 结论 |
| 参考文献 |
| 第六章 硬件实现的研究进展 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 人工神经网络硬件实现方法简介 |
| 6.3 人工神经网络硬件实现的关键问题 |
| 6.3.1 结构设计 |
| 6.3.2 权值存储 |
| 6.3.3 学习机制 |
| 6.4 信道编码的硬件实现方法简介 |
| 6.5 信道编码的硬件实现的关键问题 |
| 6.6 结论 |
| 参考文献 |
| 第七章 总结和展望 |
| 附录 |
（3）中国图象工程:2002（论文提纲范文）
| 0 前 言 |
| (1) 概括我国图象工程发展现状 |
| (2) 便利从事图象工程研究和图象技术应用的人员查阅有关文献 |
| (3) 为期刊编者和文献作者提供有用的参考信息 |
| 1 刊物选取原则 |
| 2 文献选取和分类 |
| 3 文献分类统计结果和讨论 |
| 3.1 近8年图象工程文献选取和分类概况比较 |
| 3.2 2002年各刊图象工程文献刊载情况 |
| 3.3 2002年各刊图象工程文献详细分类情况 |
| 4 结束语 |
（4）基于小波变换的数字图象水印技术研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 数字水印的研究内容 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 第二章 数字水印技术 |
| 2.1 信息隐藏与数字水印的由来 |
| 2.2 数字水印技术的研究现状 |
| 2.3 数字水印技术的常用术语及系统模型 |
| 2.3.1 数字水印技术相关术语 |
| 2.3.2 典型数字水印系统模型 |
| 2.4 信息隐藏与数字水印的区别与联系 |
| 2.5 数字水印的应用领域与基本特征 |
| 2.5.1 数字水印的应用领域 |
| 2.5.2 数字水印的基本特征 |
| 2.6 数字水印的分类 |
| 第三章 数字水印的嵌入与检测 |
| 3.1 水印的嵌入 |
| 3.1.1 空域算法 |
| 3.1.2 变换域算法 |
| 3.1.3 压缩域算法 |
| 3.1.4 生理模型算法 |
| 3.2 水印的提取与检测 |
| 3.3 其它相关技术 |
| 3.3.1 图象压缩技术 |
| 3.3.2 几种具体水印的处理方案 |
| 第四章 基于小波变换的数字水印算法 |
| 4.1 小波变换理论知识 |
| 4.1.1 小波的定义 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.1.3 二维离散小波变换快速算法 |
| 4.2 离散图象的二维正交小波分析 |
| 4.3 基于小波变换的图象水印嵌入方法 |
| 4.3.1 算法模型 |
| 4.3.2 水印的嵌入 |
| 4.3.3 水印的提取 |
| 4.3.4 实验结果 |
| 4.3.5 结论 |
| 第五章 基于人类视觉特性的数字水印算法 |
| 5.1 人眼视觉特性分析 |
| 5.2 基于人类视觉特性的数字水印算法 |
| 5.2.1 算法模型 |
| 5.2.2 水印的生成与嵌入 |
| 5.2.3 水印的提取与检测 |
| 5.2.4 实验结果 |
| 5.2.5 结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本论文工作总结 |
| 6.2 数字水印目前存在的问题 |
| 6.3 数字水印未来研究内容 |
| 6.4 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）中国图象工程:2001（论文提纲范文）
| 0 前 言 |
| 1 刊物选取原则 |
| 2 文献选取和分类 |
| 3 文献分类统计结果和讨论 |
| 3.1 近7年图象工程文献选取和分类概况比较 |
| 3.2 2001年各刊图象工程文献刊载情况 |
| 3.3 2001年各刊图象工程文献详细分类情况 |
| 4 结束语 |
（6）基于内容的文档图象压缩方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 图象编码分类 |
| 1.3 编码方法简述 |
| 1.3.1 无失真编码 |
| 1.3.2 率失真编码 |
| 1.3.3 现代编码方法 |
| 1.4 图象压缩编码的国际标准 |
| 1.5 研究对象及目标 |
| 1.6 小结 |
| 2 文档图象压缩方案 |
| 2.1 文档图象的特征 |
| 2.2 文档图象压缩现状 |
| 2.2.1二 值文档压缩 |
| 2.2.2 灰度文档压缩 |
| 2.3 本文的压缩方案 |
| 2.3.1 压缩方案 |
| 2.3.2 论文的结构 |
| 2.4 小结 |
| 3 文档图象版面分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图象预处理 |
| 3.2.1 半色调化 |
| 3.2.2 图象收缩 |
| 3.2.3 倾斜估计 |
| 3.3 基于数学形态学的版面分解 |
| 3.3.1 数学形态学 |
| 3.3.2 提取图象区域 |
| 3.3.3 提取图形区域 |
| 3.3.4 提取文字区域 |
| 3.4 实验结果与评价 |
| 3.5 小结 |
| 4 文字及图形区域压缩方法研究 |
| 4.1 算术编码 |
| 4.1.1 算术编码回顾 |
| 4.1.2 算术编码原理 |
| 4.1.3 自适应算术编码 |
| 4.1.4 算术编码实例 |
| 4.2 矢量描述编码 |
| 4.2.1 典型的图象识别算法 |
| 4.2.2 基于轮廓搜索的矢量描述方法 |
| 4.3 基于原型匹配的编码方法 |
| 4.3.1 概念 |
| 4.3.2 ＰＭＣ工作流程 |
| 4.3.3 ＰＭＣ的局限 |
| 4.4 基于灰度缩减的文字图象编码方法 |
| 4.4.1 灰度文字图象编码的必要性 |
| 4.4.2 基于灰度缩减的文字图象编码方法 |
| 4.5 实验结果及性能比较 |
| 4.5.1二 值图象实验结果及性能比较 |
| 4.5.2 灰度图象实验结果及性能比较 |
| 4.6 小结 |
| 5 图象区域压缩方法研究 |
| 5.1 离散小波变换 |
| 5.1.1 离散小波变换的能量集中特性 |
| 5.1.2二 维离散小波变换 |
| 5.1.3 小波基的选择 |
| 5.2 嵌入式零树小波算法 |
| 5.2.1 小波变换与嵌入式编码 |
| 5.2.2 小波系数零树编码 |
| 5.2.3 逐次逼近量化 |
| 5.2.4 编码实例 |
| 5.3 带噪图象的多阈值零树编码方法 |
| 5.3.1 多阈值零树方法 |
| 5.3.2 带噪图象的多阈值零树方法 |
| 5.4 实验结果与评价 |
| 5.4.1 小波压缩与其它方法的比较 |
| 5.4.2 带噪图象的压缩方法比较 |
| 5.5 小结 |
| 6 图象质量评价与实验结果 |
| 6.1 数字图象的品质 |
| 6.1.1 主观评价方法 |
| 6.1.2 客观评价方法 |
| 6.1.3 传统方法的局限性 |
| 6.2 基于人眼视觉系统的质量评价方法 |
| 6.2.1 视觉现象的外在表现 |
| 6.2.2 基于ＨＶＳ方法分类 |
| 6.3 基于ＨＶＳ的结构化质量因子 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.4.1 评价指标 |
| 6.4.2 测试图象集 |
| 6.4.3 测试结果 |
| 6.4.4 结论 |
| 6.5 小结 |
| 7 本文工作总结与今后工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附：1.作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| 2. 作者在攻读博士学位期间参加科研项目及得奖情况 |
（7）数字图象加密与数字水印技术研究（论文提纲范文）
| 独创性声明 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 简写符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 信息安全 |
| 1.2 数字图象信息加密 |
| 1.3 数字图象信息隐藏技术 |
| 1.4 数字水印技术 |
| 1.5 本文所作的主要工作 |
| 1.5.1 数字图象加密 |
| 1.5.2 数字水印技术 |
| 1.6 论文大纲 |
| 第二章 数字图象置乱算法研究 |
| 2.1 数字图象置乱 |
| 2.1.1 基本概念 |
| 2.1.2 数字图象色彩模型 |
| 2.1.3 数字图象与排列变换（置乱） |
| 2.2 数字图象置乱算法研究进展 |
| 2.3 基于混沌序列的图象置乱算法 |
| 2.3.1 混沌系统 |
| 2.3.2 混沌序列生成 |
| 2.3.3 基于混沌序列的图象置乱算法 |
| 2.4 一种新的置乱矩阵及其周期性研究 |
| 2.4.1 背景 |
| 2.4.2 一种新的变换 |
| 2.4.3 新变换周期 |
| 2.4.4 n维新变换安全性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数字水印技术研究 |
| 3.1 背景 |
| 3.2 信息隐藏 |
| 3.2.1 囚犯问题模型 |
| 3.2.2 信息隐藏通用模型 |
| 3.3 数字水印技术 |
| 3.3.1 背景 |
| 3.3.2 数字水印原理及其通用模型 |
| 3.3.3 数字水印特点及分类 |
| 3.3.4 数字水印的主要应用领域 |
| 3.3.5 典型数字水印算法 |
| 3.3.6 数字水印检测 |
| 3.3.7 数字水印攻击分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 鲁棒水印技术研究 |
| 4.1 有意义水印技术研究 |
| 4.1.1 背景 |
| 4.1.2 自适应二维水印系统 |
| 4.1.3 算法改进 |
| 4.1.4 小结 |
| 4.2 基于原始图象特征区域的数字水印系统 |
| 4.2.1 背景 |
| 4.2.2 特征物体选取 |
| 4.2.3 水印嵌入与检测策略 |
| 4.2.4 实验结果及分析 |
| 4.2.5 小结 |
| 4.3 一种新的公开钥数字水印系统 |
| 4.3.1 背景 |
| 4.3.2 水印嵌入方法 |
| 4.3.3 系统安全性讨论 |
| 4.3.4 水印信息恢复 |
| 4.3.5 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于图象内容的半易损认证数字水印技术 |
| 5.1 背景 |
| 5.2 基于图象内容的半易损水印技术 |
| 5.2.1 小波域视觉掩蔽特性值的计算 |
| 5.2.2 基于图象内容的水印生成 |
| 5.2.3 水印嵌入与提取 |
| 5.3 实验结果与篡改分析 |
| 5.3.1 非恶意篡改检测测试 |
| 5.3.2 恶意篡改区域检测 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 本文所作工作总结 |
| 6.1.1 数字图象加密方面 |
| 6.1.2 数字水印技术方面 |
| 6.2 近一步的研究工作 |
| 6.2.1 加密技术方向 |
| 6.2.2 数字水印技术方向 |
| 参考文献 |
| 作者攻博期间论文发表情况 |
| 致 谢 |
| 附 录 |
（8）中国图象工程:2000（论文提纲范文）
| 0 前 言 |
| 1 刊物选取原则 |
| 2 文献选取和分类 |
| 3 文献分类统计结果和讨论 |
| 3.1 近6年图象工程文献选取和分类概况比较 |
| 3.2 2000年各刊图象工程文献刊载情况 |
| 3.3 2000年各刊图象工程文献详细分类情况表4给出了对各刊所选文献进一步按小类的分类统计结果. |
| 4 结束语 |
（9）三种数字图像加解密算法研究与GUI工具开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景与意义 |
| 1.3 图像加密国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与论文组织结构 |
| 第2章 相关理论研究基础 |
| 2.1 数字图像加密 |
| 2.1.1 数字图像加密基础 |
| 2.1.1.1 数字图像基础 |
| 2.1.1.2 图像加解密以及传输模型 |
| 2.1.2 数字图像加密性能要求 |
| 2.1.3 数字图像加密评价标准 |
| 2.2 数字图像加密技术 |
| 2.3 全连接神经网络 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于四方定理与幻方的图像加密算法 |
| 3.1 问题引入 |
| 3.2 基于四方定理与幻方的图像加密方法 |
| 3.2.1 基于四方定理的图像分块方法 |
| 3.2.2 基于幻方的置乱规则 |
| 3.2.2.1 幻方定义与性质 |
| 3.2.2.2 幻方的生成 |
| 3.2.2.3 基于幻方的图像置乱规则 |
| 3.2.3 FMSS算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 置乱加密结果 |
| 3.3.2 图像分块对图像加密的影响 |
| 3.3.3 相邻像素点的相关性分析 |
| 3.3.4 鲁棒性分析 |
| 3.3.5 运行时间分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于非负矩阵分解与全连接神经网络的图像加解密算法 |
| 4.1 问题引入 |
| 4.2 基于NMF与FCNN的图像加密与解密方案 |
| 4.2.1 非负矩阵分解NMF |
| 4.2.2 NMF&FCNN算法 |
| 4.2.3 加密解密与传输模型 |
| 4.3 实验设计与结果分析 |
| 4.3.1 指标选择与超参数设置 |
| 4.3.1.1 参数α对于图像加密的影响 |
| 4.3.1.2 神经网络层数和神经元个数对于图像加密的影响 |
| 4.3.2 图像加密效果 |
| 4.3.3 直方图分析 |
| 4.3.4 信息熵分析 |
| 4.3.5 相关性分析 |
| 4.3.6 鲁棒性分析 |
| 4.3.7 密钥安全性分析 |
| 4.3.8 运行时间分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于卷积神经网络的图像加解密算法 |
| 5.1 问题引入 |
| 5.2 基于卷积神经网络的图像加密解密算法 |
| 5.2.1 预处理网络结构 |
| 5.2.2 加密网络结构 |
| 5.2.3 解密网络结构 |
| 5.2.4 损失函数 |
| 5.2.5 加密解密与传输模型 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 数据集与超参数设置 |
| 5.3.2 图像加密解密效果 |
| 5.3.3 参数α和β对图像加密解密的影响 |
| 5.3.4 图像直方图分析 |
| 5.3.5 信息熵分析 |
| 5.3.6 图像相关性分析 |
| 5.3.7 鲁棒性分析 |
| 5.3.8 密钥安全性分析 |
| 5.3.9 运行时间分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 数字图像加密解密工具DIEDT |
| 6.1 需求分析 |
| 6.1.1 角色分析 |
| 6.1.2 需求概述 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.2.1 总体架构设计 |
| 6.2.2 核心功能模块设计 |
| 6.2.2.1 加密解密模块功能设计 |
| 6.2.2.2 图像处理模块功能设计 |
| 6.2.2.3 CNN神经网络训练模块功能设计 |
| 6.2.3 DIEDT界面设计 |
| 6.3 DIEDT工具主要实现功能展示 |
| 6.3.1 开发环境配置 |
| 6.3.2 开始界面 |
| 6.3.3 加密解密模块的实现 |
| 6.3.4 图像处理模块的实现 |
| 6.3.5 神经网络模型训练模块的实现 |
| 6.4 测试 |
| 6.4.1 测试方法选择 |
| 6.4.2 测试用例设计与用例测试 |
| 6.4.3 测试结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）基于深度神经网络的面料瑕疵检测识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的目的与意义 |
| 1.2 国内外发展现状和动态 |
| 第二章 理论基础和整体方案设计 |
| 2.1 系统检测要求 |
| 2.2 面料瑕疵特点 |
| 2.3 常见神经网络模型 |
| 2.3.1 经典网络架构 |
| 2.3.2 深度神经网络 |
| 2.4 硬件选型 |
| 2.5 整体方案研究 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面料瑕疵检测原理 |
| 3.1 图像数字化原理 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 直方图均衡化 |
| 3.2.2 双线性插值 |
| 3.2.3 中值滤波 |
| 3.2.4 阈值化 |
| 3.3 瑕疵检测 |
| 3.3.1 灰度共生矩阵(GLCM) |
| 3.3.2 灰度共生矩阵的特征提取 |
| 3.3.3 基于图像分块的灰度共生矩阵瑕疵检测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面料瑕疵分类算法研究与设计 |
| 4.1 建立面料瑕疵数据集 |
| 4.2 模拟退火算法 |
| 4.3 粒子群算法 |
| 4.4 基于模拟退火和粒子群混合算法的深度神经网络分类算法 |
| 4.4.1 算法思想 |
| 4.4.2 主要步骤及结果分析 |
| 4.5 分类网络结构与网络训练 |
| 4.5.1 深度神经网络训练法则 |
| 4.5.2 网络模型训练 |
| 4.6 实验结果及分析 |
| 4.6.1 隐藏节点数对神经网络性能的影响 |
| 4.6.2 分类性能对比 |
| 4.6.3 压缩算法效果对比 |
| 4.7 本章总结 |
| 第五章 面料瑕疵检测识别软件系统设计与测试 |
| 5.1 开发环境简介 |
| 5.2 系统软件设计 |
| 5.3 多线程系统优化设计 |
| 5.4 系统测试及性能试验 |
| 5.4.1 系统测试 |
| 5.4.2 检测结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
四、数字图象压缩算法的应用研究（论文参考文献）
- [1]中国图像工程:2003[J]. 章毓晋. 中国图象图形学报, 2004(05)
- [2]混合神经网络应用于图象处理的研究[D]. 方弢. 浙江大学, 2004(03)
- [3]中国图象工程:2002[J]. 章毓晋. 中国图象图形学报, 2003(05)
- [4]基于小波变换的数字图象水印技术研究[D]. 杨红梅. 山东科技大学, 2003(04)
- [5]中国图象工程:2001[J]. 章毓晋. 中国图象图形学报, 2002(05)
- [6]基于内容的文档图象压缩方法研究[D]. 杨波. 重庆大学, 2002(01)
- [7]数字图象加密与数字水印技术研究[D]. 易开祥. 浙江大学, 2001(01)
- [8]中国图象工程:2000[J]. 章毓晋. 中国图象图形学报, 2001(05)
- [9]三种数字图像加解密算法研究与GUI工具开发[D]. 喻鹏. 南昌大学, 2021
- [10]基于深度神经网络的面料瑕疵检测识别[D]. 纪鹏. 厦门理工学院, 2021(08)