基于多通道Gabor滤波器的纹理图像非监督分类

提出了一种快速、实用的Gabor滤波器设计方法.首先根据人类视觉特性选定Gabor滤波器的频率带宽参数,利用图像大小确定滤波器的中心频率,构造一组多通道的Gabor滤波器在时域和频域中提取图像多方向和多分辨率的Gabor能量特征,对特征空间进行非线性变换和Gauss滤波处理,最后通过K means方法实现纹理图像的分割.实验结果表明,该方法能有较好的纹理分割效果.     

基于小波变换的多分辨率图像分割

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容。该文介绍了基于小波变换的多分辨率图像分析和分水岭分割算法的综合分割方法。小波变换的多分辨率应用可以有效地减少分水岭算法图像过分割现象;给出了低分辨率下的分割图像到高分辨率图像层上的映射策略,完成了图像从粗糙到精细分割,从而保证了分割准确性,降低了分割的复杂性和计算量。分析了形态学滤波器降低图像噪声和保护图像中对象边界的处理方法,进一步减少了图像过分割的现象,提高了图像分割效果。经实验证明该方法的有效性。     

多分辨率图象锥的产生方法及分析

利用多分辨率技术处理和分析图象是近年来的一个研究热点。多分辨率图象锥为多分辨率处理和分析图象提供了一种帝用的、有铲的数据结构和工具,本文阐述了多分辨率图 象锥的概念,用统一的框架分析了现有的多分辨率图象锥产生方法,建立了产生多分辨率图象锥的统一模型,分析了利用多分辨率图象锥解决图象处理和分析任务中面临的问
问题。     

基于Facet模型产生多分辨率图象锥

提出了一种产生多分辨率图象锥的新方法。它基于Ｆａｃｅｔ模型在最小二乘法的准则下，把图象的灰度函数用二维平面拟合，达到直接在二维空间滤波的目的，而不同于以往的先在一维空间产生滤波器，再去近似二维空间滤波器的方法。实验结果表明，该方法比现有的其它产生多分辨率图象锥的方法具有信息能量损失小的优点。     

锥束CT的图像分块OSEM重建算法

在计算机断层成像（CT）中,有序子集最大期望值算法（OSEM）能够在较短的时间内重建出高质量的图像。对含有噪声的投影数据,投影旋转分度子集划分的不同会影响到图像的重建质量和收敛速度。针对三维锥束CT情况,研究了一种基于图像分块的变子集OSEM重建方法,该方法将图像空间分割成等大小的图像块,然后在迭代过程中,对于不同的图像块用变化的子集进行图像重建。计算机仿真实验表明：该方法在锥束CT图像重建中,能够在抑制噪声的同时提高重建图像的收敛速度。     

基于小波变换的图像分割研究

基于多分辨率分析的图像分割技术是当前图像处理的重要内容,提出了小波变换多分辨率分析方法与改进分水岭分割算法相结合的综合分割方法.此方法利用逐层影射和小波反变换可以得到高分辨率图像,与在原始图像上直接进行传统分水岭分割算法相比较,该方法的实验结果能有效地减少分水岭算法图像过分割现象,经实验证明了该方法的有效性和实用性.     

三维锥束重建中滤波器的设计

设计了几种用于CT三维锥束图像重建的滤波器,并将其对图像质量的影响进行了分析。CT是一种先进的成像技术,现已被应用于多个领域。CT图像重建算法多采用滤波反投影法,滤波是此方法的核心部分。本文介绍了三维锥束近似重建的基本原理,分析并设计了几种用于CT锥束图像重建的滤波器,并且通过投影数据的图像重建结果分析了不同滤波函数对断层图像重建质量的影响。实验结果证明：所设计的几种滤波器能较好的满足实际图像重建的要求。     

一种新的基于多尺度似然比检验的SAR图像分割方法*

提出的图像分割新算法利用当图像分辨率改变时,不同目标斑点模式变化方式的不同以及相邻图像尺度间的Markov性,推导得出了多尺度似然比的表达式;该方法同时考虑了多尺度自回归（MAR）模型产生的残差信息和较粗尺度图像的灰度信息,增强了区分度,分割结果更精确;考虑了被分类像素的邻域特性,使其对噪声不敏感,具有稳健性。实验结果表明分割效果是显著的。     

一种基于视觉特性的遥感图像分割

SAR图像存在乘性相干斑的影响,传统的图像分割方法不能很好保持图像的结构信息．文章研究了基于视觉特性的组合分割方法,该方法通过塔型方向滤波器组进行去噪,发展了各向异性的核期望转移滤波器,核的形状、尺度和方向都能自适应图像的局部结构,最后结合边缘检测对图像分割进行修正．分析和实验表明该方法对SAR图像是有效的．     

基于MAR模型的SAR图像的聚类分割

合成孔径雷达（SAR）图像中的斑点噪声是SAR图像处理困难的主要原因,如何抑制斑点噪声及图像处理一直是SAR图像研究的热点。根据SAR图像的成像机理,采用能够描述不同尺度（分辨率）下固有特性的多尺度自回归（MAR）模型,提出一种有效的多尺度抑制斑点噪声和分割方法。首先对SAR图像多分辨率序列建立MAR模型,然后依据模型对SAR图像抑制斑点噪声,重构,最后用Ward聚类分割方法对SAR图像进行分割、比较。