fpga/matlab/simulink算法仿真工程

其中，基于合成指纹的数字信息隐藏技术是一种基于图像的信息隐藏技术，即将数字信息嵌入到指纹图像中。将详细介绍基于合成指纹的数字信息隐藏和提取技术，主要内容包括：数字信息隐藏的背景和意义、合成指纹的基本原理、数字信息嵌入和提取的具体方法、实验结果和分析等。基于图像的合成指纹技术是一种将两个或多个指纹图像直接拼接在一起，形成一个新的指纹图像的技术。（3）将要嵌入的数字信息按照一定的规则嵌入到合成指纹图像的像素值中。数字信息嵌入是将数字信息嵌入到合成指纹图像中，数字信息提取是从合成指纹图像中提取出嵌入的数字信息。

形态学分割通常使用形态学操作进行，例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。在本文中，我们使用了开运算和闭运算两种形态学操作进行分割，并根据实验结果选择了最优的操作和参数。其中，形态学处理是一种非常常见的图像处理技术，它能够对图像进行形态学操作，例如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。形态学处理能够对图像进行形态学变换，从而实现对图像的分割和特征提取。例如，在白血病的治疗中，对血液中的白细胞进行跟踪提取能够帮助医生了解病情的发展情况。通过预处理，能够去除图像中的噪声和不必要的细节，从而提高形态学处理的效果。

SSIM则是一种基于图像结构的指标，它度量了压缩后的图像在结构、亮度和对比度等方面与原始图像的相似性。量化表是量化过程中的关键参数，它定义了量化的精度。本文将介绍一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）和ZigZag扫描的图像压缩算法，并探讨不同压缩率与图像质量的关系。当压缩率较低时，量化过程对图像质量的影响较小，因此压缩后的图像与原始图像相似度较高。在量化过程中，高频系数（表示图像细节信息）的精度通常会降低，而低频系数（表示图像大致结构）的精度保持相对较高。

点和线是做图像分析时两个最重要的特征，而线条往往反映了物体的轮廓，对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。Soble边缘检测算法比较简，实际应用中效率比canny边缘检测效率要高，但是边缘不如Canny检测的准确，但是很多实际应用的场合，sobel边缘却是首选，尤其是对效率要求较高，而对细纹理不太关心的时候。然后我们来计算梯度图像，我们知道边缘点其实就是图像中灰度跳变剧烈的点，所以先计算梯度图像，然后将梯度图像中较亮的那一部分提取出来就是简单的边缘部分。

最常用的方法是：首先用[-1,0,1]梯度算子对原图像做卷积运算，得到x方向（水平方向，以向右为正方向）的梯度分量gradscalx，然后用[1,0,-1]T梯度算子对原图像做卷积运算，得到y方向（竖直方向，以向上为正方向）的梯度分量gradscaly。把这些局部直方图在图像的更大的范围内（我们把它叫区间或block）进行对比度归一化（contrast-normalized），所采用的方法是：先计算各直方图在这个区间（block）中的密度，然后根据这个密度对区间中的各个细胞单元做归一化。

Y为要表示的信号，D为超完备矩阵（列数大于行数）， X为系数矩阵，X与Y按列对应，表示D中元素按照Xi为系数线性组合为Y，我们的目的是找到让X尽量稀疏的D。字典是前辈们学习总结的精华，当我们需要学习新的知识的时候，不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识，我们可以参考先辈们给我们总结的字典，通过查阅这些字典，我们可以大致学会到这些知识。我们通常会要求的我们的字典尽可能全面，也就是说总结出的字典不能漏下关键的知识点。查字典的时候，我们想要我们查字典的过程尽可能简洁，迅速，准确。即，查字典要快、准、狠。

对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，彩色图像所含信息量巨大，对于图片的内容，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的，更好的识别文字，我们需要先对彩色图进行处理，使图片只前景信息与背景信息，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了。这一研究，已经是很早的事情了，比较早有模板匹配，后来以特征提取为主，由于文字的位移，笔画的粗细，断笔，粘连，旋转等因素的影响，极大影响特征的提取的难度。对于不同的文档，我们对噪声的定义可以不同，根据噪声的特征进行去噪，就叫做噪声去除。

物体在运动的时候之所以能被人眼发现，就是因为当物体运动时，会在人的视网膜上形成一系列的连续变化的图像，这些变化信息在不同时间，不断的流过眼睛视网膜，就好像一种光流过一样，故称之为光流。根据图像前景和背景的运动，检测视频的变化，空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度，是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。可以用来检测运动抖动物体。它评估了两幅图像的之间的变形，它的基本假设是体素和图像像素守恒。

由于多重分形至今尚无严格的数学定义，以下仅通过实例进行简单的描述.设有一个分布不均匀的分形，首先将它分成若干个小区域，定义第i区域内的密度分布函数为尸，假定尸，存在着标度关系.其中e是一个小的测量单位，a是一个标度指数，称为奇异指数，它是反映分形体内各个小区间的奇异程度的一个量，所以a的数值与其所在的位置有关.进一步将分形上具有相同a值的小区间数记为。为了对分形的复杂性和不均匀性进行更细致地刻画，需引进它的概率分布函数及其各阶矩的计算，由此构成了分形维数的一个连续谱，称之为多重分形或多标度分形。

由于受到运算速度及内存大小的限制，以往的车牌识别大都是基于灰度图象处理的识别技术。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

在对各个骨骼的定义中，包含以下几个部分：”id”是一个唯一的数字，标识了当前骨骼的序号，这一项并不是必须的，因为每段骨骼都有自己的名称，而且这个名称在层次部分和AMC文件中都被用到。对降维后的数据进行粒子群的姿态估计，这里首先使用PSO粒子群优化算法进行优化，然后使用模拟退火算法进行优化，最后通过对比分析，提出了一种基于基因突变的变权值模拟退火粒子群优化算法，通过该算法，可以大大改进最后的收敛效果，使得最后的收敛值趋于稳定收敛，收敛值达到更小的误差水平，并且不存在粒子突变的情况。

实例中样本明显的分为两类，黑色实心点不妨为类别一，空心圆点可命名为类别二，在实际应用中会把类别数值化，比如类别一用1表示，类别二用-1表示，称数值化后的类别为标签。因此特征检测最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。有时，假如特征检测需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征检测阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。

然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。目的在于产生新的基因组合，也即产生新的个体。3.加和层中有两个节点，第一个节点为每个隐含层节点的输出和，第二个节点为预期的结果与每个隐含层节点的加权和。

由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。纹理特征影像生成的主要思想是:用每一个小窗口形成的子影像，通过纹理特征计算程序计算小窗口影像灰度共生矩阵和纹理特征值，然后将代表这个窗口纹理特征值赋值给窗口的中心点，这就完成了第一小窗口的纹理特征计算。输入层的神经元数目与学习样本中输入向量的维数m相等。GRNN神经网络的性能，主要通过对其隐回归单元的核函数的光滑因子来设置的，不同的光滑因子可获得不同的网络性能。

然后，把这些假设解置于问题的“环境”中，并按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。将遗传算法应用于雾天图像的区域分割，从而使图像清化．该方法首先用遗传算法求出近景和远景的分割阈值将图像分割出来，然后通过移动模板对整个图像进行相应的清晰化处理，防止区域边界效应的产生，最后对获取的图像进行信息融合，进一步提高图像质量,有效改善雾天图像的退化现象，提高图像的清晰度．。选择一个群体，即选择一个串或个体的集合bi，i=1，2，...n。

但是,在实际PET采样数据获取的过程中由于受到PET采样系统硬件和软件的限制以及伽马光子在体内传输过程中相互影响,会导致采集到的PET投影数据中往往含有大量噪声,从而会影响PET图像重建的质量。已知当重建出的图像中含有噪声或重建出的PET图像质量不高时会对后续医生的诊断有影响,则在PET成像技术的临床应用中如何通过设计重建算法重建出质量高的图像也是极其重要且非常有研究价值的一个步骤。然而，通常的重建方法多采用无生理意义的统计特性约束，从而忽略了反映生理特性的生理模型约束。这个就是PET迭代重构。

我们知道，高斯函数是圆对称的，因此Canny算子在边缘方向上是对称的，在垂直于边缘的方向上是反对称的。这就意味着该算子对最急剧的变化方向上的边缘特别敏感，但在沿边缘方向上是不敏感的。此外，如果（1）和（2）同时被满足，那么在梯度方向上的两相邻像素就从候选边缘点中取消，条件（3）相当于区域梯度最大值组成的阈值图像与边缘点进行匹配，这一过程消除了许多虚假的边缘点。假定二值图像A和形态学处理的结构元素B是定义在笛卡儿网格上的集合，网格中值为1的点是集合的元素，当结构元素的原点移到点(x,y)时，记为Sxy。

由于受到运算速度及内存大小的限制，以往的车牌识别大都是基于灰度图象处理的识别技术。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

在用块匹配算法采用一种设置运动向量可信度区间的方法来减少噪声的出现，MAD 的大小间接反映出匹配的准确度，可以对每一个子块的均值误差 MAD 进行排序，并且设置区间，假设估计的准确的运动向量所占的比列为 99%，可认为 MAD 值从小到大排序后的前 99%的对应的运动向量是准确的，即可设置区间为[0, 0.99]，对在置信区间内的子块对应的运动向量，参与图像的重建，而不在置信区间内的子块对应的运动向量，则不参与重建。超分辨率图像重建的目的在于复原截止频率之外的信息，以使图像获得更多的细节和信息。

对于立体匹配（stereo matching），或者双目深度估计，像LiDAR这样的设备是极其笨重且昂贵的，它所能收集的只是稀疏的深度信息，而我们需要的是密集的深度图（dense depth map）；但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不获取数据标签的条件下提升模型的性能，也就是自监督学习（self-supervised learning）/无监督学习（unsupervised learning）。算法），也叫差方和算法。距离），这里不再赘述。

交通标志路牌中的每个交通标志信息均可以用一个区域特征来表示，最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Regions，简称 MSER）就是一种很好的区域检测算子，它是由 Matas等人]提出的一种局部区域仿射不变特征的区域检查算子。MSER算法中，其极值区域的定义为和图像的阈值相关，设定好灰度阈值后，在图像中的某个区域能够成为极值区域的条件是无法再找到一个不大于所设定的灰度阈值的像素点去扩大当前区域。需先要先找到所有的极值区域，然后通过上面的“稳定标准”来确定最终的 MSER。

Camshift它是MeanShift算法的改进，称为连续自适应的MeanShift算法，CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，它的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即Search Window的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的Search Window的初始值，如此迭代下去。中心点就是我们上面所说的 周围的小红点就是 黄色的箭头就是我们求解得到的平均偏移向量。使得它的执行效率比較高。

输出：分别将数据集分成已标记和未标记以及测试数据集三部分，其中测试数据集占30%的比例，已标记和未标记的共占70%。以已标记数据作为训练集，保证每个类别有一个已标记的训练集，然后按照不同的比例扩展训练集，一个数据集的precision和recall测试结果都是未标记数据和测试数据结果的均值。首先“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”的整合，并不是两个算法的简单拼凑，这里，实际上结合了“K均值算法”和“基于局部和全局一致性算法”两者算法的思想。在全部样本标记完后，再计算出各个类的c个中心点。

在运动的开始，必须满足不同物体是分开的，这样就可以对每个不同的物体进行特征提取，当出现不同物体交叉的时候，就可以通过之前提取的特征参数进行分割。第三：视频的特征提取方法，如果两个物体颜色相似，那么通过提取颜色是不可取的，如果根据动作来区分，如果两个物体运动一致，那么也不行，这里我们通过提取物体的形心来区分不同的物体，只有当两个物体完全重合的时候，形心才有可能重合；第四：物体的分割，采用传统的方框来分，人物轮廓的分割方法在交叉的时候，或者是物体在较远的时候，不太可行。本算法是根据物体的特征提取进行的。

统一模式的58个LBP表示如下（其中R=1，圆形）除此以外的都被称为非统一模式，全部放到一个BIN里面即可，这样总数就是59个BIN。最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3x3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该邻域中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。

不同种族、年龄、性别的人的肤色看上去不同，但是这种不同主要集中在亮度上，在去除亮度的色度空间里，不同肤色的分布具有聚类性，色彩空间主要用YCbCr格式。通过对大量的肤色像素的分析，肤色类聚在YCbCr色度空间的一个很小的范围内。通过比较RGB，HSV，Ycbcr空间，发现Ycbcr和HSV空间在进行人脸肤色分割方面由于肤色范围紧密，不易受光照其他物体干扰（基于肤色模型的，如果背景中有与人脸颜色类似的物体，且距离较近很容易产生干扰，影响人脸区域定位的准确性，这也是这一算法不能解决的问题）。

第二级控制是在第一级控制基础上的一个总控制模块,做出是否转换当前相位的决定。其输入为第一级两个模块的输出即绿灯相位交通强度与红灯相位交通强度，输出为是否转换该改相位的决策，该决策的结果只有两个，要么终止当前相位转到下一相位，要么把该相位延长一个延长绿时间，继续显示该相位。其中第一级控制为两个并行模块：绿灯交通强度控制模块与红灯交通强度控制模块。绿灯交通强度控制模块的输入为绿灯相位的排队长度与入口流量，输出绿灯相位的交通强度；红灯相位模块的输入为红灯相位的排队长度，输出为红灯相位的交通强度。

在基于背景差分方法的运动目标检测中，背景图像的建模和模拟的准确程度，直接影响到检测的效果。不论任何运动目标检测算法，都要尽可能的满足任何图像场景的处理要求，但是由于场景的复杂性、不可预知性、以及各种环境干扰和噪声的存在，如光照的突然变化、实际背景图像中有些物体的波动、摄像机的抖动、运动物体进出场景对原场景的影响等，使得背景的建模和模拟变得比较困难。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。

LOC方法可用于预测姿势中的图像IB该方法基于以下假设：i将一个姿势的特征向量转换为另一个姿势是线性的ii姿势的特征向量可以被视为线性组合其训练图像的特征向量姿势。但是对于少量的训练向量，很难表达将特征向量精确地作为特征的线性组合训练集的向量。给定姿势A的特征矩阵UA可以定义为姿势A的所有图像的图像的特征向量的组合在训练集中。由于两个姿势的特征向量之间的转换姿态B的期望特征向量可以通过以下方式合成：在期望姿势的训练集中组合特征向量让UB作为姿势B的特征矩阵。其是姿态B的所有图像的特征向量的组成训练集。

条码可分为一维条码 (One Dimensional Barcode, 1D) 和二维码(Two Dimensional Code, 2D)两大类，目前在商品上的应用仍以一维条码为主，故一维条码又被称为商品条码，二维码则是另一种渐受重视的条码，其功能较一维条码强，应用范围更加广泛。通常一个完整的条码是由两侧空白区、起始字符、数据字符、校验字符、终止字符组成，以一维条码而言，其排列方式通常如表1所示：1、空白区位于条码两侧无任何符号及资讯的白色区域，主要用来提示扫瞄器准备扫瞄。2、起始字符。

尽管互信息测度成功地应用于图像配准中，由于两幅图像重叠都分的大小对互信息的量度有很大影响，重叠部分减小，参与统计互信息的像素个数减小导致互信息值减小，互信息与两个图像重叠部分多少成正比，误配数量增加可能导致互信息值增大。作为图像多模态配准中的度量，图像互信息利用对图像灰度值的统计数据形成单个图像的灰度值概率函数和两个图像相似部分对应的灰度值联合概率函数，以此来衡量两幅图像的相关程度。熵S是状态函数，具有加和（容量）性质，是广度量非守恒量，因为其定义式中的热量与物质的量成正比，但确定的状态有确定量。

人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。一共40个人，每人10张人脸图像，随机选取7张用作训练，图像分辨率为112*92.将原始图像的每一行的像素串联在一起，产生一个具有112*92个元素的列向量，每个图像被视为一个向量。然后，使所有的训练集的图像（一共40张）存储在一个单一的矩阵T中，矩阵的每一列是一个图像。

为提高在繁忙的场景下,大而慢的运动目标的检测效果,引入权值均值的概念,建立背景图像并实时更新,然后结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类。相对于背景区域,背景显露区中的像素点将以大的更新率更新背景模型,使得长时间停滞物体由背景变成运动前景时,被遮挡的背景显露区被快速恢复。（b）是原始图像中黑车不在左下角背景更新图像左下角红框里的“黑车鬼影”没有了原始图像中黑车已经驶出画面时，那么对应的背景更新图像左下角的“黑车鬼影”必须消失，这样才达到了改进的效果。

实例中样本明显的分为两类，黑色实心点不妨为类别一，空心圆点可命名为类别二，在实际应用中会把类别数值化，比如类别一用1表示，类别二用-1表示，称数值化后的类别为标签。如图， 输入层->隐藏层之间的权重是每个支撑向量，隐藏层的计算结果是支撑向量和输入向量的内积，隐藏层->输出层之间的权重是支撑向量对应的。主要用于线性可分的情况，我们可以看到特征空间到输入空间的维度是一样的，其参数少速度快，对于线性可分数据，其分类效果很理想。通过调控参数，高斯核实际上具有相当高的灵活性，也是使用最广泛的核函数之一。

经典的霍夫变换是侦测图片中的直线，之后，霍夫变换不仅能识别直线，也能够识别任何形状，常见的有圆形、椭圆形。相反，图片上的点在霍夫空间就可以表示为线，我们要检测线条的话，就可以把图像上的每个点转换到霍夫空间去，找到霍夫空间上线条相交的点，就可以确定参数m, b.我们看到，图1中，在x-y图像空间中的一个点，变成了k-b参数空间中的一条直线，而x-y图像空间中的2点连成的直线，变成了k-b参数空间中的一个交点。图像是一个个离散的像素点构成的，如果在图像中有一条直线，那也是一系列的离散点构成的。

图中运动物体基本被提取出来了，但是提取出来的视频具有较大的噪声干扰，这样会严重影响实际的检测效果， 经过背景减后的二值化图像中，可能还存在一些噪声以及断裂，可以通过数学形态学处理使人群信息更加清晰、完整。主要通过原视频和提取的背景做差分运算，从而获得实际的运动物体，运动物体的检测，其主要流程为差分运算，二值化处理，形态学处理，边缘提取，最后获得运动物体的捕获。从上图的曲线可知，当某一段的值为0的时候，这说明这段的像素值没有发生改变，即这段的像素值即为实际的背景像素值。

条码的检测在自动化数据采集中占重要地位，原始的采集均为一维采集，即利用红外光线等扫描器进行扫描，需要人工的进行对准，不仅费时，而且浪费人力，随着现代的摄像技术的不断发展，现在的条码可以直接通过摄像机采集整个的条码图像，然后利用计算机图像处理的技术识读条码，通过现代图像处理技术，对条码图像进行定位、分割、校正、识别。是因为，该方法主要是通过阈值进行前后背景分割，而该方法确定最佳阈值的方法是该值使类间方差最大，它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两部分，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

方块编码也叫方块截断编码(block truncation coding，简称BTC)是静态图像编码中的一种， 其原理是把一幅图像分为大小为N×N的子像块(简称子块)，由于小块内各相邻像素间具有亮度互相近似的相关性，于是只选用两个适当的亮度来近似代表小块内各像素原来的亮度，然后指明子块内的各像素分别属于哪个亮度。这种算法将图像分为以方块为单位，在每一方块中，在保持原有平均数和标准方差（即保持二阶矩）的同时，减少灰度等级，以达到压缩的目的。方块编码被认为是纹理压缩算法DXTC的前身；

目标表观模型是跟踪器的重要组成部分,用来描述目标表观的特征.基于判别式模型的表观模型用来区分目标和背景;基于生成式模型的表观模型用来描述目标本身,提取出目标的特征.本文合理地融合了判别式模型和生成式模型来对目标进行描述,并利用L2范数最小化对目标表观系数进行求解,取得了比较好的结果.具有一定的稀疏度,但是L2范数的稀疏度远低于L1范数的稀疏度.②它使得最小化的解更加稳定.L2范数最小化很容易求解,令||个图像,利用同样的方法得到负模板.其中初始位置是通过在第一帧中手动标注得到的.采集到的候选样本。

数字多媒体技术及互联网技术的迅猛发展，使得图像、视频和音频等多种形式的多媒体数字作品的创作、存储和传输变得极其便利。以mp3为代表的音乐作品通过网络渗透到世界的每一个角落。人们可以很方便地通过网络下载自己喜欢的音乐，这不仅促进了信息的共享，同时也使得人们获得资源的成本大大减少。但随之带来的问题是：盗版者可以利用网络途径获得这些非授权资源，制作成大量的CD光盘等进行非法销售，并获得巨大的商业利益，使得作品的制作者或发行者蒙受