基于相位场模型的提花织物图像分割算法

将相变理论中的相位场模型引入到图像分割建模中,并对经典相位场模型进行改进,提出一种基于相位场模型的提花织物图像分割算法.算法采用有限元逼近和自适应网格调整技术对模型进行数值求解;采用一阶拉格朗日有限元对模型进行空间离散、半隐式欧拉格式进行时间离散.为了提高有限元网格单元对图案内容的表征能力,采用网格优化策略对网格单元进行自适应调整.采用后置误差估测子对逼近解和初始解间的局部和全局误差值进行定量计算,自适应调整策略利用该估测值调整网格剖分结构的细密度,从而提高网格单元对图案的表征效果.对人工合成图像和提花织物图像的分割实验结果表明了算法的有效性.     

一种含噪提花织物图像的数码修补算法

针对提花织物图像在噪声环境下修补精确度低的问题，提出了一种基于Mumford-Shah（MS）
模型的修补算法。为了改善不连续点集沿光滑轮廓演化的能力对修补效果的影响，对MS分割模型进行了改
进，增加了其对不连续边缘形成过程的光滑连接约束。提出了MS修补模型的极小化问题，确定了MS修补模
型的Γ-收敛泛函序列，给出了泛函序列元的梯度流方程，并采用有限差分逼近来实现该方程的数值求解
。算法对于待修补破损区域的拓扑形状没有限制。对含噪提花织物图像的修补实验结果验证了该算法的有
效性。     

基于水平集的自适应保边平滑分割

为了提高活动轮廓模型对自然图像的分割效果,提出了一种新的分割算法。首先将水平集和全变分有机结合,建立了保边平滑分割模型;其次运用聚类算法自适应选取平衡参数,避免了水平集曲线收敛于局部最优;最后根据水平集对不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,该算法对自然图像分割测评分数高于传统活动轮廓分割算法,对图像纹理和噪声不敏感。     

复杂背景下图像中弱小目标的分割和提取算法

针对有些图像中的目标与背景之间存在区域边界往往不明显，加上噪声的影响，目标边界具有一定的模糊性，有时还存在目标与背景面积对比差别很大等问题，提出了一种基于图像边缘增强的自适应最佳阈值图像分割方法，有利于将弱小目标从复杂背景中精确地分割和提取。该算法将闽值法和其它方法进行结合，有效地解决了目标边缘模糊图像阈值选取困难这一问题；采用图像切割技术，有效解决了弱小目标在大背景下分割难的问题；将类别方差法和迭代算法相结合建立数学模型，不但有利于自适应最佳闻值的选取，而且有效地减少噪声对最佳自适应阈值的影响，提高了图像的分割效果。     

一种空间信息自适应的鲁棒模糊聚类算法

针对传统模糊聚类算法利用空间信息对抗噪声时对图像分割造成影响的问题，本文提出一种新型鲁棒模糊聚类方法(fuzzy c-means＿adaptive spatial, FCM＿AS)。在传统FCM算法基础上，引入空间信息自适应方法，提出了新的模糊聚类模型FCM＿AS及其对应的迭代优化算法。该模型在利用像素空间信息对抗噪声的同时，在像素的局部信息和非局部信息之间，设置一个自适应权重参数，实现对空间信息的自适应调整。为验证本文算法的有效性，采用多种流行算法在合成图像和脑MR图像上进行对比实验。实验结果表明，与传统的模糊聚类方法相比，FCM＿AS算法在处理合成图像和复杂的医学图像噪声时，可有效消除噪声对分割过程的影响，分类相对准确，且边缘信息平滑，图片准确度较高，更加接近理想分割效果，具有更好的鲁棒性和优越性，是一种稳健的图像分割算法。该研究实现了对空间信息的自适应调整，具有一定的理论意义和应用价值。     

自适应气球力主动轮廓的图像分割

集成图像的先验信息到模型中是改善主动轮廓模型分割复杂背景图像性能的一种重要方法．采用统计方法确定目标区域，根据区域自适应地决定主动轮廓模型气球力的方向，对测地线主动轮廓模型进行改进．结果表明：主动轮廓曲线的收敛仅依赖图像梯度这一局部性质的情形被改变，主动轮廓曲线的收缩或扩张和目标区域联系起来．图像分割实验说明改进的模型能较好地对带噪声且为弱边缘的人工合成图像、医学超声图像得到理想的目标边缘轮廓．自适应气球力主动轮廓分割图像能提高在图像弱边缘处的定位能力和精确度，减少对噪声的敏感性，加快曲线收敛到目标边界的速度．     

自适应控制下图像分割及并行挖掘算法

针对海量图像数据中目标的分割及识别问题,提出了一种自适应控制下图像分割及并行挖掘算法.采用隶属度函数窗口宽度在图像直方图控制下自适应调整模糊阈值图像分割方法对图像进行分割,提取出感兴趣的潜在目标区域,基于共轭梯度法改进的BP神经网络算法对潜在的目标区域进行训练和识别,识别算法基于OpenMP并行处理模型开发来提高执行效率.结果表明:本文算法相对于基于偏移场的模糊C均值、灰度波动变换自适应阈值和自适应最小误差阈值具有更高的分割准确率,与传统神经网络算法的识别结果相比,平均识别率提高了8%,运行时间减少了2. 5 s.     

一种去除Gamma乘性噪声的全变分模型

针对现有的去除图像乘性噪声变分模型存在“阶梯效应”和图像模糊等问题,提出了一种具有严格凸性的去除图像Gamma乘性噪声的全变分新模型。首先,通过分析Gamma噪声的数学特征,采用最大似然估计方法和贝叶斯公式导出了全变分模型的保真项,引入协调项,并利用一种新颖的混合测度构造了新的模型。再使用交替迭代最优化算法,给出了数值解,并从理论上证明了该迭代序列的收敛性。实验结果表明,本模型有很好的去噪效果,在有效抑制图像中的“阶梯效应”的同时能更多地保留图像的纹理细节特征。     

基于自适应气球力Snake模型的图像分割

针对气球力Snake模型存在对初始轮廓线位置敏感和弱边界泄露的缺点,将图像的全局信息融入到气球力Snake模型中,提出了基于模糊聚类的自适应气球力Snake模型,并应用于图像分割。该模型可以根据图像的区域信息自适应地改变气球力的方向和大小,使得轮廓线能正确收敛到目标边界。实验结果表明:改进模型放宽了对初始轮廓线位置的限制,克服了弱边界泄露的缺点,能使轮廓线在深度凹陷区域得到正确收敛,对噪声的鲁棒性强,且不存在GVF场的临界点问题。     

一种基于马尔科夫随机场的脑MR图像分割改进算法

高斯混合模型（GMM）易受噪声影响,马尔科夫随机场（MRF）模型能够很好地刻画空间特性。两者结合适用于对含有噪声的图片进行分割,但MRF模型用于图像分割时,容易出现过分割现象。针对这个问题,提出一种自适应权值系数的图像分割改进算法,从核磁共振成像（MRI）中较好地分割出脑脊液、灰质和白质组织。首先,使用K?means算法得到初始分割结果,通过期望最大化算法（EM）估计GMM参数,进而得到图像像素灰度的联合概率能量函数。然后,利用MRF邻域系统中心像素与邻域像素的灰度值、后验概率和欧式距离得到自适应的权值系数,使用MRF模型得到先验概率能量函数。最后,借助贝叶斯准则得到最终图像分割结果。实验结果表明,该算法具有较强的自适应性,能够较好地克服噪声对图像分割的影响织。与同类算法相比,该算法对含有噪声的脑部MRI图像具有较高的分割精度,可得到较好的图像分割结果。     

形象经济学导论：形象经济学及其基本内涵

形象经济现象由来已久,在信息时代正成为主流经济形态,是对应于信息社会的全新概念,也是网络时代的必然产物。形象经济学其实是在企业可识别系统（CIS）及名声经济学创立和发展的基础上进一步创立、发展起来的。从形象设计的角度出发,阐述了其基本内涵,包括形象决定一切、形象依靠设计和形象需要通过修炼来塑造。     

工业检测中图像采集标定与预处理技术研究

为了较好地解决工业现场劳动强度大、效率低下的不足,彻底消除工业现场中可能存在的威胁和危害操作人员人身安全的因素,针对工业图像检测技术中的校正、识别问题,提出了摄像机的快速标定方法及视频信号的有效提取算法,并给出了工业现场应用的案例。测试数据及现场运行情况表明,对有一定变形的检测对象,该算法仍可以准确地提取其几何特征,达到了系统要求。经测试,定位精度为±3mm。较好地解决了工业现场摄像机参数的快速标定及噪声条件下图像信号的有效提取问题。     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法．该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理。包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法．试验结果表明。该方法能够实现对交警手势准确的识别．     

一种改进的塔形结构图像分割算法

本文介绍了一种改进的塔形结构图像分割算法,对原算法的迭代过程作了修正,设计了新的连接强度及面积因子公式,并在分割过程中同步地完成区域的合并以及区域特征值的计算。与原算法相比较,改进算法具有收敛速度快、运算量减少、实现方便、功能较全面等优点。对红外前视图像的分割结果表明:改进算法是行之有效的。     

基于数字图像处理技术的实况视频图像处理系统设计

本文基于FPGA和DSP的图像处理卡设计了实况图像处理系统,介绍了针对不同背景条件的图像,采用了高斯滤波器和中值滤波器的图像滤波算法,以及拉普拉斯锐化和同态滤波的图像增强算法,而改善图像质量的技术方案。实验显示:该系统可提高实况图像质量,满足靶场试验要求。     

一种半调图像分类识别算法

分析影响逆半调质量的各种因素,引出半调图像识别研究的目标,并运用增强一维自相关函数、共生矩阵和游程矩阵研究半调图像的相关周期和纹理特征,通过构造多级分类器及其标准向量建立了一种常见半调图像的类型识别算法.实验表明,该算法的平均识别正确率可达99%,解决了估值类逆半调技术的实用化问题,也为其他逆半调方案的针对性设计和参数自适应优化奠定了基础.     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明：将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

基于贝尔模型的手机品牌形象探索性实证研究

结合文献综述和以往的研究总结,选择了贝尔品牌形象模型作为研究的参照模型,通过对问卷调查数据的因子分析验证了贝尔品牌形象模型亦适合于手机产品,手机品牌形象亦可划分为产品形象、企业形象、使用者形象三个维度。同时,提出的手机品牌形象及其三个维度与品牌忠诚度存在正相关关系的研究假设得到了问卷数据的验证。此外,研究还对国外手机品牌形象及国内手机品牌形象与品牌忠诚度的各自关系进行了对比分析,在数据分析结果的基础上,对国产手机厂商的品牌形象提升策略给出了相关的建议。     

图像计量技术在细度计量中的应用

针对目前细度计量的要求，提出了图像计量的方法，详细论述了图像计量的基本原理，传感器建模方法，通过标准比对和图像变换方法实现了对物体的细度计量，同时在MATLAB和Photoshop6.0的基础上使用C语言编程，建立了一套图像细度计量系统，能够完成对物体细度的自动计量、自动存储、自动边缘跟踪等功能，同传统的细度计量方法相比，本系统操作简单，速度快，可重复性好，实践证明，通过使用图像计量技术，细度计量精度可以达到5％左右。     

TBIR与CBIR结合检索Web图像的探讨

在阐述TB IR(基于文本的图像检索)和CB IR(基于内容的图像检索)的同时,指出综合运用TB IR和CB IR共同检索W eb图像,并列举了较为先进的图像检索系统,探讨了当前研究中存在的问题以及今后的研究方向。