说明：现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。噪声是图象干扰的重要原因。一幅图象在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生,也可能在量化等处理中产生。

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说明：有关图像的目标识别："给出一种基于特征分类辨识的合成孔径雷达图像目标检测方法#用恒虚警和扩展分形方法对3&E图像进行目 标检测后用面积和峰值能量比算子辨识目标和背景杂波!去除一部分虚警!用小波域主成分分析对每个检测窗口内的图 像提取特征向量!用支持向量机对提取得到的特征向量进行分类...

图像 目标识别

说明：基于量子力学理论的图像边缘提取，能够对图像处理获取单一像素的图像边缘，与普通的图像边缘检测算法相比它的精度与准确性更高。

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说明：为了客观和定量的评价上述不同融合方法用于多聚焦图像融合的性能，根据图像自身统计特性对其进行评价，在无标准参考图像的情况下选取均清晰度即平均梯度、空间频域、信息熵、标准差四个参数综合评价各方法的融合性能。

同融合方法 多聚焦图像融合 清晰度 平均梯度 空间频域 信息熵 标准差 融合性能

说明：几种图像融合评价指标，AG,EN,FMI,MI,Qab,Qw,SF,SSIM，即平均梯度AG、信息熵EN、特征互信息FMI、互信息MI、边缘信息保持量Qab、加权融合质量评价因子Qw、空间频率SF和相似性指数SSIM。能较好的描述图像融合结果，稳定性较好。

图像融合 AG EN FMI MI Qab Qw SF SSIM 均梯度AG 信息熵EN 特征互信息FMI 互信息MI 边缘信息保持量Qab 加权融合质量评价因子Qw 空间频率SF 相似性指数SSIM

说明：支持向量机，用于图像分类分割，目标检测识别，人工智能信息处理

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说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

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说明：gabor_svm matalb 代码来实现的图像恢复与重建。 能量特征提取掌纹的图像使用 Gabor_Palm 函数，并将块的结果，计算的平均值和方差的每个特征向量作为。160 的特征向量的长度。 使用 Gabor_SVM 分类。 在同一时间使用支持向量机工具箱。

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说明：本文所作的贡献是信息的一种新技术能够在数字图像中消除检出微量的关于处理。本文提出了一种可靠的方法，用于删除或隐藏的处理和操作。据此可以估算压缩前的变换系数的分布，然后为压缩的图像添加一些特制的噪音，这样修改后的图像的系数与分布情况相符估计在压缩之前去除图像处理的痕迹。执行此框架工作被首创，查出及消除...

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说明：应用背景图像隐写术可用于数据传输安全..我们可以躲到一个封面和入侵者发送任何数据不能识别的数据……这里我们提供从隐写图像数据的最大提取量的…关键技术工具是MATLAB…采用的技术是LSB替换…LSB位二进制的封面图像可以随着数据的二进制位取代…

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