基于代数特征的多光谱图像特征提取方法

多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析（1DPCA）、二维主成分分析（2DPCA）、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分,通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明：①与可见光图像目标识别相比,PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别;②训练样本分类时,PCA和SVD特征的识别性能改善不明显;③训练样本少时,SVD重构图像、2DSVD和1DPCA特征的识别性能较好。     

基于序列图像处理技术的高分辨率红外图像重建方法

红外成像系统由于探测器阵列对图像的欠采样和成像单元尺寸等因素的影响,图像分辨率低,无法满足实际应用的需要.介绍了目前主要研究和采用的基于序列图像处理技术的高分辨率红外图像重建方法,包括空间域的的常用方法,如贝叶斯法、凸集投影法、迭代反投影法及频率域方法,指出了红外序列图像高分辨率重建的研究和发展方向.     

基于联合代数迭代的非视域激光图像重建方法

非视域成像技术采用非传统光学技术,利用间接成像的方法对无法直接观测的隐藏物体进行探测。针对目前试验系统复杂且需要场景扫描,导致数据采集过程复杂且需要大量时间的问题,提出基于阵列式APD的透射式非视域成像试验设置,试验设置操作简单且不需要场景扫描,实现快速数据采集。针对非视域成像技术一般只能获取不完全(缺失)角度的数据,使用反投影算法不能得到理想的重建结果的问题,提出利用联合代数迭代(SART)重建算法对非视域成像物体进行三维重建。试验结果表明：SART算法能够在部分角度数据下,更好地去除反投影算法中的伪影和噪点;在最初的第2和第3次迭代后,通过计算,其峰值信噪比PSNR值提高了1.392 8、2.466 3,其结构相似度SSIM值提高了0.119 8、0.231 2,表明该方法能有效提高非视域物体的图像重建精度。     

图像代数重建算法的并行性研究

针对CT图像重建中不完备投影数据重建问题,提出了基于迭代的代数重建(ART)算法。为了解决ART算法重建速度慢这一问题,文中采用计算机集群的并行加速处理技术,将投影角度均匀地分配给适当的多个CPU,再将多个CPU并行独立运行的重建结果进行加权平均。实验数据表明,图像重建速度提高近6倍(CPU个数为6),图像重建质量优于传统的串行重建质量,且提高了ART算法的实现效率。     

图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用

主要论述了采用图像边缘检测和图像跟踪算法对采集的关节镜图像进行图像处理和分析的过程。在图像处理的基础上，系统自动测量出指定目标的形状参数，实现了系统的测量要求。本研究为实现关节镜手术过程图像的保存和手术的准确性提供了可行的方法。     

基于图像处理的版图优化方法

随着集成电路技术进入深亚微米技术节点,提高成品率成为研究热点问题。文中提出了一种基于图像处理的版图优化方法来提高成品率。该方法首先确定两个待优化线网和其可移动空间,再找出两个待优化线网的最佳移动位置,将两个待优化线网移动后所减小短路关键面积最大的线网,作为本次优化的线网,实现对版图的优化。文中提出的优化方法不但考虑了缺陷的真实轮廓特征和粒径分布特征,而且不受版图线网的形状的制约,为版图优化提供了更准确的依据。     

基于统计方法的数码图像处理

本文首先把学生证上的单个印刷体数码图像转化为位图格式，然后根据一定的阈值对图像进行色调过滤和二值化处理，并分块求其亮度平均，得到0和1组成的兼顾精度和复杂度的二值矩阵，最后把矩阵存储为文件供后续人工神经网络识别使用。实验结果表明该方案是可行的、有效的。     

旋转运动空间可变模糊图像的代数复原

提出了一种基于最小二乘和空间相关约束沿模糊路径卷积的代数复原方法。为了有效和快速地恢复角点处的图像信息,采用了最优估值理论。在微机上对算法进行了验证,实验结果表明,算法能有效地去除旋转运动的空间可变模糊。     

面阵CMOS图像传感器性能测试及图像处理

CMOS图像传感器具有驱动简单、单电源供电、集成度高、功耗低、抗辐射能力强等优点。但是在航天光学遥感领域,CMOS图像传感器应用还不普遍。在该领域亟需大规模、高读出速度、大动态范围的图像传感器,CMOS图像传感器LUPA4000正是这样一款高性能面阵图像传感器,因此,选择LUPA4000作为研究对象,对其缺陷像元、光响应非均匀性、信噪比等性能指标进行测试。测试结果表明存在缺陷像元数量多、光响应非均匀性较大、信噪比较低等问题。根据测试结果采用暗背景扣除、缺陷像元替换、非均匀校正三种方法进行图像处理。对每种方法单独处理和各种方法组合处理的处理效果从图像信噪比和成像图像质量两方面进行分析评估,结果表明:非均匀校正联合缺陷像元替换的处理方法处理效果最佳。     

基于图像处理的螺丝钉计数方法研究

针对传统仓库管理系统中螺丝钉统计计数难题,将数字图像处理引入到螺丝钉检测计数中。提出了一种基于图像处理的螺丝钉自动计数方法。首先对未放置螺丝钉的货架进行处理,检测并记录放置螺丝钉的位置等信息,建立模板。在建立模板的过程中,采用人机交互的方式进行校正,能够有效地解决光照、噪声等带来的影响,从而建立准确的模板。然后将未放置螺丝钉的图像（模板图）与待检测图像相减,突出放置螺丝钉后的位置的特征。最后采用模板匹配法,检测对应位置是否存在螺丝钉。实验表明：该方法能够有效地解决货架受损、螺丝钉氧化和噪声干扰等情况带来的影响,并且实现简单。计数准确率高达98%以上,平均检测时间为3.67 ms,很大程度地提升了仓库管理性能。     

基于图像处理的路面裂缝特征提取方法

裂缝是一种常见的路面损坏形式,及时、准确地检测和评估路面裂缝的状态,对于路况监测和养护决策具有重要的意义。文章提出了一种基于图像处理的路面裂缝特征提取方法,首先,对分割得到的路面二值图像进行连通域分析,利用裂缝区域和干扰区域之间的特征差异,筛选出真正代表裂缝的连通域;然后,采用改进的快速并行细化算法提取出裂缝骨架,以端点所在分支的长度为标准来去除骨架中的毛刺,针对骨架断裂和向内缩短的问题,通过端点方向以及端点间距离来进行骨架的连接和生长。实验结果表明,该方法能够有效去除分割结果中的干扰区域,提取出清晰完整且无毛刺的裂缝单一像素骨架,较好地反映了裂缝的主要结构和形态特征。     

二维灰度图像尺寸测量计算机图像处理算法研究

提出了一种基于边沿的二维灰度图像尺寸测量的算法,通过对输入二维图像的映射投影得到一维的投影图像,对投影图像进行滤波后,得到包含加强边沿信息的滤波图像,最后根据坐标信息和标定得到实际尺寸,算法速度快,精度高.     

基于图像处理与DSP的复杂图像分类器的设计与实现

复杂图像分类需要处理海量数据,缩小数据量是必经之路。根据这种情况,设计基于图像处理与DSP的复杂图像分类器,采取DSP辅助图像处理进行分类主从结构,通过图像处理器ARM870T接入复杂图像模拟数据并去噪,由数字编码器将图像模拟数据转换成数字数据,通过DSP进行像素点估计,聚合像素点估计值得到复杂图像分类结果。设计了分类器接口、控制和计算的结构与资源,描述了图像处理在DSP上的实现方法。实验结果显示,所设计的复杂图像分类器具备鲁棒性强的特点。     

基于图像处理的激光远场光斑仿真方法

提出了一种基于图像处理的激光远场光斑仿真方法,通过对已有特定条件下的远场光斑图像进行处理,仿真出在各种条件下类似的光斑图像,并对这种方法进行了实现。然后分析指出了该方法不尽完善之处,并提出了解决的办法。     

基于图像处理算法增强数字视频信号的方法

随着数字视频技术的迅速发展,数字视频信号的重要性在数字时代得到了充分的体现。通过增强数字视频信号,获取高清、流畅、清晰的视频质量,已成为现如今各行各业共同追求的目标。为此,研究基于图像处理算法增强数字视频信号的方法,以期通过图像处理算法不断改进视频质量,使大众能够享受到更加清晰、真实的视觉体验,满足大众对于高品质视频的需求,提升视频内容的传播效果,进一步推动数字时代各行各业的发展与创新。     

基于FPGA实现传真图像处理算法的方法

为了更快速地实现对传真图像的预处理,提出了以FPGA为平台的硬件传真图像处理算法.应用HDL硬件描述语言设计并实现中值滤波,边缘锐化,像域分离等图像处理算法.此外还提出了一种改进的快速中值滤波算法,通过验证表明,该算法不但加快了处理速度,也节省了硬件资源.