工程图扫描图象中交叉区域识别处理方法的研究

利用工程图样扫描图象的整体形状特性及图面在内容关联性的特点,深入分析了基于条块图的结点的形态结构,阐述了扫描图象线条交叉区域的识别处理方法。     

工程扫描图象的直线整体识别算法

利用工程图纸的整体形状特性，提出了对扫描图象的直线整体识别算法，该算法对图象线条轮廓上的关键点进行了精确记录，并对它们进行了分析和处理。该算法不必单独处理线的交叉问题，但交叉点处的效果明显。它的基本思想是：首先检测原图象线宽，然后依据原图象线条的不同线宽，把原图象转化为一些由梯形块组成的条块图，并对不同的条块图分别进行整体识别     

一种图象预处理的新算法

由于图象信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性,在处理过程可能出现不完整性和不不精确性问题。粗糙集理论是一种新的处理数学工具,它作为一种新的软计算方法,为智能信息处理提供了有较的处理技术。     

传真图象缩放的快速操作

主要讨论一种改进了的图象缩放算法,针对二值图象的特殊性。采用生成固定的进取序列来代替重复繁杂的浮点运算,达到图象缩放的整数化实现。最后用Ｃ语言加以实现。     

基于图象集合运算的矿图扫描图象二值化方法

在分析了多种类型的图象二值化方法在矿图扫描图象分割中存在的问题后，依据图象的集合运算原理，提出了一种兼顾图象整体灰度水平及象元邻域特征的二值化方法——多阈值动态自适应二值化方法。该方法可克服矿图扫描图象二值化过程中出现的线划粘连或断线现象，且方法简单、容易实现。     

染色体图象的预处理

本文论述了染色体图象处理中的一个重要组成部分—输入原始图象的预处理。文章进行了染色体原始输入图象处理的理论分析,并提出了各种算法。     

二值图象广义边界编码压缩方法

本文提出一种与游程相关的二值图象广义边界概念和及对编码方法，并给出实现算法的恢复方法，最后通过对几幅二值图象压缩结果与游程编码，二维自适应跳白块编码方法进行比较和分析，表明本文提出了的广义边界编码压缩方法的压缩性能比另两种压缩方法优越，是一种易于实现的高效率的二值图象压缩方法。     

彩色图象去噪方法探讨

应用二值图象的腐蚀和膨胀运算原理,提出了一种基于象素点识别并利用领域结构对其进行着色的彩色图象“去噪”方法,数值实验结果令人满意,在实验部分,将该方法与单纯的彩色腐蚀滤波进行了对比和分析,证明这种方法更为有效,可行。     

扫描图象曲线轮廊关键点的提取及其处理

针对工程图样中线段的识别和提取问题,提出了一种提取扫描图象曲线轮廊关键点的算法和相应的提取条件准则,该算法可自动逐行检测扫描行中的黑游程,当相继行中的黑游程满足一定的条件准则时,即可提取出相应的黑游程边界点,并形成关键点,依据这些关键点,利用B样条曲线理论来拟合曲线,最终即可实现对图象曲线的提取,该算法不仅速度快,抗噪声性能强,且提取识别也到得了满意的效果。     

基于图像的工程图视图分离

视图分离是工程图三维重建的关键步骤之一。该文提出了一种新的工程图视图分离方法，通过将二维视图中的图元转换为图像，利用图像域中离散像素点的连贯性，快速稳定地在图像域中找到视图轮廓和轮廓的最小包围矩形，达到分离视图的目的，然后在图形域中精确确定视图最小包围矩形。该方法的分离过程与视图中图元组合复杂性无关，并能自动分离任意视图数目的工程图。     

工程图图面处理系统

在工程设计中,图面设计及文字信息处理要花费设计师们很多宝贵的时间和精力,作者经过多年的探讨,研究并开发了工程图图面处理系统。工程图图面处理系统多年来用于巨型机的研制中,取得了很好的效果。本文简要介绍了工程图图面处理系统的设计原理及实现方法。     

图像扫描抖动性度量方法

论文针对实时交通路况图像,定义了两种描述图像扫描数据抖动性的度量指标:局部性指标和连续性指标。证明了Hilbert曲线扫描优于其他传统扫描;分析了图像扫描方式对基于多项式拟合图像压缩编码效果的影响;实验还表明,这两种度量方法不仅可以对现有图像扫描方法进行评价,还可以指导设计新的图像扫描方法。基于多项式拟合的图像压缩方法是该文的另外一个新思路。实验表明,它简单且有效。结合光栅扫描的基于多项式拟合方法对象素为256乘以256的复杂交通图像可以得到峰值信噪比大于20且压缩比小于20%的恢复图像。     

基于位图图像锐化处理算法的设计与实现

随着计算机技术的不断发展,数字图像处理也越来越重要,原始的数字化图像包含很多信息,为了进行图像信息的进一步处理,往往需要对原始的数字图像进行后续处理.论文主要针对常见的BMP位图图像,基于拉普拉斯算法设计并实现了一套锐化处理机制,并把该机制应用到具体的社会实际应用中.从实际的实验结果可以得到锐化后的图像在对比度、清晰度以及灰度特征等方面都有明显的改善,非常适合后续的数字图像处理工作,有较强的社会应用价值.     

Two Image-Template Operations for Binary Image Processing

This paper presents two new image algebra image-template operationsmatchand mismatch derived fromthe general image-template product. These image algebra operationsextend the binary morphological erosion and dilation operations andcan be used to express elegantly most of binary image processingalgorithms in a more natural way than binary morphological operationsfrom the image processing viewpoint. In addition, the match andmismatch operations are easy to implement efficiently on SIMDbit-serial parallel computers.     

一种离焦模糊图像的复原方法

图像复原是一种去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降的方法。为了获得更好的离焦图像复原质量,在通过对离焦模糊图像复原进行了较为系统的研究后,提出了一种基于维纳滤波频域的复原方法,结果表明该方法具有较好的改善图像复原效果和较快的速度。图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善。     

一种离焦模糊图像的复原方法

图像复原是一种去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降的方法.为了获得更好的离焦图像复原质量,在通过对离焦模糊图像复原进行了较为系统的研究后,提出了一种基于维纳滤波频域的复原方法,结果表明该方法具有较好的改善图像复原效果和较快的速度.图像散焦信息的干扰得到有效排除,噪声得到有效抑制,信噪比得到明显改善.     

一种图像综合中值滤波方法

本文描述了图像中值滤波的原理,提出一种图像综合中值滤波算法,通过测试表明,该算法可明显改善图像中值滤波处理效果。     

A Novel Variational Image Model: Towards a Unified Approach to Image Editing

In this paper we propose a unified variational image editing model. It interprets image editing as a variational problem concerning the adaptive adjustments to the zero- and first-derivatives of the images which correspond to the color and gradient items. By varying the definition domain of each of the two items as well as applying diverse operators, the new model is capable of tackling a variety of image editing tasks. It achieves visually better seamless image cloning effects than existing approaches. It also induces a new and efficient solution to adjusting the color of an image interactively and locally. Other image editing tasks such as stylized processing, local illumination enhancement and image sharpening, can be accomplished within the unified variational framework. Experimental results verify the high flexibility and efficiency of the proposed model.     

大幅图像的分块细化加速算法

文章在分析大规模二值图像特点和细化算法基本原理的基础上,提出一种分块细化大幅图像的算法。该算法首先将大幅图像分割成若干子块,然后分别对各子块进行细化,最后将子块细化的结果拼接成原图的骨架。算法有效地解决了大幅图像细化处理的时空矛盾,提高了大幅图像的细化速度。