格蕴涵代数的软LI-理想

借助软集合,提出了格蕴涵代数的软LI-理想的概念,研究了软集运算下的一些诸如交、且等基本性质,并给出了格蕴涵代数的软LI-理想的一些等价刻画。此外,研究了格蕴涵代数的软LI-理想与格蕴涵代数的软格理想之间的关系。得到了格蕴涵代数的软LI-理想像与原像的性质。     

卫星图像的村落民居Lebesgue测度η值研究

以古民居的分布与发展演变为变量参数所形成的古村落拓扑图,通过对Lebesgue测度计算形成几何拟合数值曲线,在引入优美图优美标号的基础上,形成对村落优美度η的勒贝格测度值,在古村落发育（时间增长）过程中,η值是单调变化的。以徽州地区存在1000年古村落google卫星图像为基础,结合历史文献获得不同年代民居拓扑图,依据上述方法对村落拓扑中优美图进行统计量化,定义出村落优美度值η。结论认为η介于8000左右时,村落民居年代人文分布丰富;而低于6000时村落民居数量发展上升,但人文资料零乱;在700年左右的村落中,η值稳定在9600附近,呈现出古村落的明显拓扑特征。通过村落优美度按年代变化的η值曲线,对村落的（年代）演变做了分析。     

基于改进SUSAN算法的移动车辆检测

针对复杂行车环境下智能车辆行车安全问题,提出了一种基于改进 Susan 边缘检测算法提取车辆边界特征。首先介绍了SUSAN边缘检测算子的原理,然后提出改进的SUSAN算法,即对待检测像素粗略提取,采用一种自适应选取阈值的方法对候选边缘点检测提取边缘。实验表明,算法能在复杂图像中识别前方车辆,有较高的准确度。     

边缘检测算法的FPGA实现

边缘检测算法是最常见的图像处理算法. 分析了Prewitt算子和Sobel算子两种边缘检测算法的原理, 利用DSP Builder工具在MATLAB/Simulink下完成了这两种算子的图像边缘检测算法的设计, 并将该设计直接在FPGA中实现. 利用FPGA的并行处理能力, 大大缩短了图像处理所需的时间.     

强力输送带接头点识别算法

针对新型的强力输送带以接头点为基准参考点进行故障实时检测,存在接头定位困难问题,提出了一种基于统计学和图像处理技术相结合的接头点检测识别算法。该算法首先把图像每一列看成一个样本总体;然后根据每一列的样本均值以及该列中的每一个像素的方差计算出该像素点的平滑度,根据一定的平滑度阈值来找到接头点区域,通过对接头点区域应用图像处理技术中的腐蚀、膨胀等运算,使其形成一个矩形区域。利用该矩形区域像素值的方差以及矩形区域的宽高比这两个特征,来达到对接头点的识别。实验表明该算法能够有效地识别出接头点。     

一种新型的实效运动目标检测方法

提出一种新型的帧间差分光流的运动目标检测方法.该方法通过改进七帧差分和改进背景减除消除运动目标检测时出现的"空洞"和虚假目标;通过在光流计算方程加入权函数和引入通用动态图像模型建立新的光流约束条件,以解决常用光流场计算耗时长和亮度变化引起的约束方程不成立的问题,同时获取运动准确信息;最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割.实验对比分析表明,该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

图像处理耦合模板定位的答题卡识别研究与应用

当前大多数机器阅卷中采用的识别算法基于模糊识别,即针对某类型的试卷,更换多种试卷或者同种试卷不同采集方式下很难准确对应,具有一定的局限性。对此,本文提出一个基于OpenCV耦合模板定位的答题卡识别机制。首先基于人机交互划定学号区与客观题区;然后基于图像处理算法定位得到填涂位置,评价填涂结果,完成答题卡识别。本系统模板制作模块由C#编程实现,答题卡识别由C++和OpenCV实现。最后测试本文机制性能,结果表明：与基于模糊识别的普通方法相比,本文机制具有更好的定位效果和识别准确度。     

基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法

三维图像拼接是通过锥束CT(CBCT)获取大尺寸物体完整的高分辨率三维图像过程中的关键技术之一,成为目前三维图像处理的一个新的研究方向.针对基于特征点的三维CBCT图像拼接技术中相似特征匹配正确率低、匹配过程耗时长的问题,提出一种基于全局二值特征描述子的三维CBCT图像快速匹配算法.首先对二值特征描述子BRIEF进行三维拓展,以适应三维图像;在此基础上加入全局描述子,增强特征描述子的独特性;在特征点匹配时,根据上述特征描述子的特点设计由粗到精的匹配策略,提高特征匹配正确率和效率.实验结果表明,该算法简单有效,可以在大量相似特征条件下提高特征点匹配的正确率,同时也显著提升了匹配速度.     

复数图像去噪算法的稀疏编码实现

针对复数图像系统所获取的图像具有噪声的问题,将稀疏编码理论扩展到复数域中,并且运用该理论提出一种复数据的降噪算法.该算法采用复数域的正交匹配追赶算法对图像进行稀疏编码,利用自适应方式从待训练含噪图像样本中获取表示词典,并指出最终图像的降噪效果与表示的稀疏度有关.实验结果表明,文中算法对于复数图像取得了很好的降噪效果,尤其是可以有效地提高复数相位的降噪信噪比.     

块关联匹配与低秩矩阵超分辨融合的图像修复

针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果.