一种区域基图象编码新方法

本文提出了一种基于区域的图象编码新技术，它根据图象区域灰度分布特点，以灰度误差最小平方和为准则，采用四向递归二分法逐渐将图象表面划分为若干凸多边形，使之逼近原始图象．软件模拟实验表明，当头肩灰度图象压缩比超过20：1时，重建图象主观质量仍然较好．文中介绍了区域基和表面描述图象编码方法，着重论述了四向递归二分法的基本原理和算法，同时给出了若干实验结果。     

用基函数神经网络实现多阈值图象分割

本文介绍了一种用基函数神经网络实现多阈值图象分割的新方法。它从函数逼近的角度研究基于灰度直方图的多阈值分割问题，提出了一种模糊反向传播学习算法，采用该算法的高斯基函数网络能够准确检测直方图中包含的子区域和它们的分布函数，而且速度很快。实验表明本文的方法在实际图象分割中是有效的。     

用于图象运动模糊检测及轮廓提取的空间域相关法研究

本文提出一种用于匀速直线运动模糊图象模糊检测的新方法。这种方法基于图象的自相关函数,并且用图象的轮廓特征代替灰度特征,用以减少运算量。本方法的优点是运算量小,处理速度快,并适于解局部运动模糊,尤其有利于图象的轮廓提取。计算机模拟证实了上述结论。     

基于矩的异分辨率图象边界检测

（１）本文引入仿射变换，提出了一种用矩算子以民分辨率图象直接进行边界检测的方法，利用同分辨率图象正方形窗口的模板行矩的计算，推导出了相应用的边界参数公式。（２）本文提出一种隐线笥插值矩计算方法，得到一组与正方形窗口对应的正方形模板，避免了费时的预插值过程，（３）对本文提出的方法进行了实验验证，并给出了实验结果。     

基于边界和模糊集理论的三维图像分割

本文提出了一种基于边界和模糊集理论的三维图象分割方法，利用高斯－拉普拉斯算子检测出图象中各结构的边界后，通过区域增长获取感光趣结构的三维二值模板，由高斯－拉普拉斯图象和二值模板出发，利用模糊集理论，确定感兴趣结构的三维模糊模板，从而达到在体积图象中分割出感兴趣结构的目的。     

基于边界追踪从胸部X线图象中抽取肺区的算法

提出一种基于边界追踪法的从胸部X线图象中抽取肺区的新算法。该方法能从肺区边缘与背景邻接部分的象素灰度变化非常平缓的X线图象中以最大阀值分离肺区与背景。     

基于特征检测和小波变换的SAR图象的智能压缩

在地质普查、安全监控等众多任务中，合成孔径雷达成像系统产生着海量的图象数据．必须通过有限的通道传回地面，迫切需要一个能从图象的信息中自动检测目标或兴趣区域的智能压缩技术。为此，本文提出了一种基于标准特征检测方法的Bayes网络融合检测方法检测兴趣区域，并据此对图象的小波分解系数进行变化和编码，从而既实现高压缩，又保持了关键区域图象的质量。     

基于Canny算子的简化PCNN电力故障区域提取方法

为了较好地实现电力设备红外图像故障区域提取,提出了一种基于Canny算子边界检测的脉冲耦合神经网络(Pulse-coupled Neural Network,PCNN)红外图像区域提取方法.在该方法中,首先以PCNN模型同步点火特性为基础,通过优化原始PCNN模型内在的参数,使得模型迭代过程中将图像转换成为时间点火序列,然后引入Canny边界检测算子并结合区域灰度特性,获取最佳时刻的脉冲输出信息,实现红外图像中热故障区域的有效提取.最后通过真实红外故障图像测试,验证了文中方法的有效性和适用性,同时方便了后续的特征提取与识别.     

一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法

肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。     

受噪声污染图象中的基于排序统计的非线性边缘检测器

本文主要研究了如何对受混合噪声污染的图象进行边缘检测,并提出了一种基于排序统计的非线性边缘检测算子。该算子将输入样点集划分成两个具有不同灰度值的子集,通过子集的运算值之差判断边缘是否存在。子集的划分和输出形式的选择是减少噪声对边缘检测器影响的关键。计算机模拟实验表明,基于排序统计的边缘检测算子能较好地同时消除高斯噪声和脉冲噪声对边缘检测器的影响,并且能精细地提取图象的边缘,效果优于其它边缘检测算子。     

数字图象传输系统的损伤描述及其客观测量参数的选取

数字图象传输系统的客观测量是最近五年在数字图象传输领域内的热门研究课题,但是直至今日尚没有一种理论和测试方法被大家接受,更没有形成国际标准。本文试图从图象编码的基本算法和图象损伤的表现形式入手,提出了“综合质量评估”的概念和三种测量用的质量参数及其测试方法。     

基于边缘检测的SAR图象分类融合技术

从基于象素的SAR图象分类和基于邻域的SAR图象分类特点出发,提出了一种基于边缘检测的SAR图象分类融合方法。该方法既保留了图象的边缘,避免了以往图象分类中出现的边缘模糊问题,又有效地对图象进行了区域划分。     

基于边缘邻域形态分析的纹理视觉模式识别

本文应用灰度邻域的空间形态预测边缘，以边缘处邻域形态的近似计算作为纹理测度，基于边缘处纹理测度的统计，提出了一种新的图象纹理特征的统计分析方法。为检验该方法的特性，作者选择了四种具有不同纹理的图象和扫描电子显微镜（SEM）的所口图象进行了分类实验，获得了理想的分类精度。     

基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测

该文针对载机不同航迹条件下所得多时相UWB SAR图像灰度值存在较大起伏,严重影响了基于像素灰度值差异的变化检测算法性能,提出了一种基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测方法。该方法将Gram-Charlier展开理论同秩序滤波器相结合对多时相图像中每个像素邻域的统计分布进行估计,进而借助K-L散度理论对多时相图像邻域统计分布变化进行定量分析以检测目标对应的变化区域。实验结果表明,该文方法能够更好地适应不同航迹UWB SAR图像间灰度起伏的影响,取得更好的检测结果。     

具有细化和抗噪声功能的边缘检测

本文提出一种新的利用55窗口的边缘检测方法。它可以明显地抑制噪声,并且克服了55窗口使被检边缘宽度增加的副作用。另外,针对图象成象时曝光不足的区域,对比度下降的缺陷,对不同灰度背景的区域,采用不同的判别门槛,因此能够正确识别不同灰度背景的物体边缘。     

基于液晶显示器的摄像头质量检测软件系统设计

图象匹配技术已经越来越广泛地应用于各个领域,本文是以开发液晶显示器的摄像头质量检测系统为研究背景。为了提高软件系统的图象检测功能,本文简单的介绍了常用的图象匹配算法,选取了两种图像匹配算法：基于相似度比较的图像灰度匹配算法和基于内容检索的颜色特征匹配方法。并实现了这两种算法以提高软件系统的准确度,从而可以实时在线判断液晶显示器摄像头品质的好坏,大大提高了产品的品质。     

基于海天线提取和混合灰度差的船舶检测方法

为了快速、准确检测海天背景下远距离水平观测的船舶目标,提出了一种基于海天线提取和混合灰度差的船舶检测方法.首先,利用边缘检测算法将图像分为天空、海天线和海面三个区域,并根据海天区域连接点,采用直线拟合方法确定海天线的直线参数;然后提取海天线区域作为目标感兴趣区域,并在去除海面杂波和噪声等干扰后利用混合灰度差水平投影和垂...     

基于水平集的光学层析图像重建

为解决重建图像中异常区域边界不规则这一问题,提出一种基于水平集的光学层析图像重建方法.该方法在背景区域光学参数已知情况下,可以使重建异常目标区域的位置更加接近其真实位置,且实现了异常区域位置和光学参数的同时重建.采用扩散方程作为光子传输模型,基于有限元方法实现正向模型的数值求解,用零水平集曲线表示异常区域边界.实验结果...     

一种新的边缘检测算法

本文提出了一种基于边缘马尔可夫随机场和波尔兹曼机的边缘检测算法,不仅考虑图象的灰度分布信息,而且利用局部的边缘元素结构。边缘检测过程主要包括两个步骤:(1)利用波尔兹曼机学习算法估计模型参数;(2)波尔兹曼机的迭代搜索算法。实验结果证实了算法的可行性。     

一种基于灰度连续区域分割的视频对象分割方法

针对目前许多分割方法中分割边界不精确、计算复杂和缓存帧多等问题，提出了一种结合空间区域分割和运动象素检测的自动分割方法：先将当前视频帧分割为不同的灰度连续区域，再利用二次帧差确定视频图像中的运动象素，然后按一定的规则确定哪些灰度连续区域属于运动区域，从而有效地从静止的复杂背景中分割出运动对象区域。实验结果表明这种分割方法计算简单、分割边界比较精确。