汽车牌照自动识别系统的设计与研制

基于计算机图像处理技术的汽车牌照自动识别系统 ,要求能够将运动中汽车的牌照从复杂背景中准确地提取并识别出来。介绍了所研制的汽车牌照自动识别系统和关键技术 (图像分割与车牌定位、图像二值化和字符提取、车牌字符识别等 )。试验结果显示 ,系统在CeleronⅡ 6 33+12 8M的PC机上 ,对图像尺寸为 76 8× 5 74的 311幅试验图片的识别准确率达到 90 % ,识别时间≤1.5s。     

一种利用颜色信息的车牌字符分割新算法

汽车牌照自动识别系统中由于拍摄得到的字符模糊经常造成分割效果不佳。通常采用的灰度处理方法也丢失了很多颜色信息。本文提出一种基于模糊神经网络的算法，充分利用车牌的颜色信息，根据车牌底色对不同分量进行加强，直接对彩色车牌进行字符分割。实验结果表明，该算法是有效的，尤其是对车牌上汉字的分割效果较以往算法有明显提高。     

一种基于几何特征的舰船与码头目标分割的新方法

论文以可见光卫星图像中码头停靠的舰船目标为研究对象,提出一种新的码头与停靠舰船的分割方法。该方法根据码头区域的平直几何特征,利用改进的Hough变换提取码头轮廓,通过二次分割将停靠舰船与码头分离,从而解决了由于停靠舰船与码头区域连接,无法根据灰度特性将舰船目标与码头区域完整地分割的困难,达到准确识别舰船的目的。     

分布式智能地理信息系统(DKGTS)

本文介绍了分布式地理信息系统(DKGIS)的设计和实现。其中提出了以对象为中心的关系-框架数据模型,新型的物理数据结构。系统采用先进的分布策略,很好地实现了数据的分布查询和更新;DKGIS具有以知识和模型为基础的辅助决策功能和友好的自适应人机接口.测试表明,该系统功能齐全,智能水平高,分布能力强,使用方便.     

线段提取在高分辨率遥感图像建筑物识别中的应用

提出一种基于感知组织的线段提取方法．该方法有两大特点：在基本线段提取算法中使用了模板,并且在线段合并过程中综合考虑了直线和物体的形状特点．运用该方法对高分辨率遥感图像中的建筑物进行识别,取得了良好效果。     

二值图像中物体几何主轴的提取方法

图像中物体的几何主轴在目标分割和识别中起着关键性的作用.该文从投影、主分量和纹理3个不同的角度分别阐述了在二值图像中提取物体主轴的原理,设计并实现了相应的几种算法.实验结果证明,这几种方法是有效的.     

基于Curvelet变换抑制SAR图像斑点噪声的方法

提出了一种基于Curvelet变换来抑制合成孔径雷达（SAR）图像中噪声的方法，Curvelet是一种新的多尺度变换理论，具有各向异性的特征，克服了小波在处理大干一维的高维信号时的不足。该文在介绍Curvelet变换理论及其实现的基础上，引出了SAR图像斑点噪声的去除方法，并改进了Curvelet算法，降低了其运算复杂度，讨论了SAR图像噪声方差的估计，最后和其它的SAR图像去噪方法作了对比和分析。     

Curvelet变换在图像处理中的应用综述

近年来,Curvelet变换由于其独特性而受到研究人员的日益关注．Curvelet变换由小波变换发展而来,克服了小波变换在表达图像边缘的方向特性等方面的内在缺陷．目前的应用已经显示出它在图像处理中巨大的发展潜力．总结了Curvelet变换的原理及实现方法,介绍了它在图像处理中的典型应用,并通过与一些相关算法的比较分析了它在不同应用中的效果和特点,最后对它的应用发展趋势进行了展望．     

基于可逆整数小波变换的遥感图像的无损压缩

针对遥感数据的特点，将可逆整数小波引入遥感图像压缩领域，与SPIHT编码相结合，试验选用了几种可逆整数小波对几幅遥感图像和标准测试图像进行图像无损压缩试验，结果与JPEG2000相比都所有提高。     

基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究

舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。