基于区域的三叉树图象编码新方法

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。文中介绍了四向递归二分法的基本算法和二叉树图象编码方法，同时给出了若干实验结果。     

基于直线边缘识别的图象区域定位算法

介绍了一种基于直线边缘识别的图象区域定位算法。算法主要分为两个部分,其一为基于样本线对边缘点进行搜索的边缘检测算法,其二为利用层次逼近的霍夫变换对所得到的边缘图象中车牌区域的边界直线段进行提取以对其定位的算法。算法充分利用了原始图象的灰度分布特征,同时在霍夫变换中采取了深度优先的递归搜索策略,取得了较好的实现结果。     

复杂背景下的人脸检测

提出了一种亲折复杂背景下的人脸检测方法。首先,根据图象的灰度直方图,把图象分割成若干子图象区域,然后分别在这些子图象区域中搜索可能的人脸,进行全局特征－奇异值特征的提取,最后根据特征匹配检验的结果作出决策。     

线性四元树到边界链码的一种新转换算法

在图象编码过程中，往往需要将四元树转换为边界链码，针对这一问题，本文提出了一种线性四元树到边界链码的新转换算法，与以往一些算法相比，该算法实现起来非常简单而又不失通用性，在该算法中，四元树上所有大于最小黑结点的黑结点被递归划分为最小黑结点大小，随后采用一种堆栈的方式实现结点的邻接寻找，最后通过求得组成区域边界的有向线段从而得到区域的边界链码。     

基于图象内容的链码检索方法

针对数字化图象检索问题,提出了一种基于图象内容的检索方法。这种检索方法是基于图象的灰度特征值,按照一定的分割方法,将图象区域化,并获取该区域的灰度特征描述值;然后把各个区域的灰度描述值按着规定的方向连接起来,生成一个用于检索图象的链码。实验结果表明这种基于图象内容的检索方法,较方便和准确地达到了图象检索之目的。     

综合颜色及空间特征的图象检索方法

针对目前的CBIR,没能有效地结合图象中对象空间信息的问题,提出了一种新的图象分割方法,该方法以线性加权方式融合颜色、纹理特征采用区域增长法对图象进行分割,避免了传统的由于单独采用颜色或纹理特征分割图象而产生的欠分割或过分割问题.根据分割区域的灰度、形状、位置等特征计算图象间的相似度,提出采用图象的灰度特征代替彩色信息以提高查询速度.     

一种航空照片中的小目标识别方法

提出了一种能够从具有复杂背景的航空照片中识别出小目标的模式识别方法。此方法先对图象进行二值化，其中二值化所需的门限值是通过对图象的灰度直方图进行形态滤波并结合小波变换而得到的，然后从二值图象中提取出各非零区域，接下来对原始图象中与这些区域位置对应的灰度区域进行第二次门限化，最后对各小二值图象块进行平移、尺度和旋转不变性变换，求出每个变换图象块的ｎ阶几何矩做为其不变性特征输入ＢＰ网完成各目标的识别。     

一种提取图象细节边缘的新方法

边缘是图象的基本特征，边缘信息是进行图象分析和识别的重要属性，但由于常用的边缘提取方法在提取边缘的同时，容易丢失图象的细节边缘信息，为此提出了一种基于灰度形态学和图象分解技术相结合的图象细节边缘提取方法，该方法首先运用灰度形态学方法检测出包含图象细节的边缘图象并去除部分背景和噪声，然后进行区域分解，再通过对不同的区域选取不同的阈值来保证边缘提取的完整性．仿真结果表明，与传统方法相比，该方法能有效地提取一般图象的细节边缘，甚至能提取被噪声污染图象的边缘．     

用四次多项式插值消除医用X射线CT中的金属伪影

当今X射线CT技术已是医疗领域最重要的诊断手段之一,但实践中有时会碰到金属异物吸收X射线等问题,使得重构的图象上出现大量的条纹,因而干扰诊断,为了消除这种金属伪影,提出一种用四次多项式来以对缺失的投影值进行插值,并对重构的图象进行值裁剪的方法,该四次多项式是按若干准则确定的,即在投影缺口两端点处光滑过渡,并在缺口的内部尽可能保持线性,以使各方向上投影值之和为常数,而值裁剪是通过统计图象上灰度值的分布,然后剔除不合理的灰度值来实现的,实验表明,这种新方法极大程度地消除金属伪影,并能显著提高图象的对比度。     

自动图象边缘检测方法的研究

本文提出了一种新的自动图象边缘检测方法,该方法使用新的隶属函数将图象转化为等效的图象模糊特征平面,在此基础上进行模糊增强,然后再转换为空域图象,顾后进行边缘提取,模糊增强提高了低灰度区域和高硬功率和高灰度区域之间的对比度,从而使提取的边缘效果更好,最后本文对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测问题进行了
了推广。