基于边缘正则化小波描述的多传感器图像自动配准研究

本文提出了一种新的基于边缘的多传感器图像的自动配准方法,在本方法中,首先提出了一种基于正则化小波描述子的边缘描述方法,这种正则化小波描述子具有平移、旋转、尺度不变性;其次,在边缘匹配算法上,根据最小距离分类器原则提出了边缘匹配判据,并提出了一种基于小波系数域的快速边缘匹配算法,且进行算法复杂性分析;最后,从匹配成功的边缘中抽取匹配控制点并采用一致性检验方法来去除错误匹配点。讨论了图像变换模型与基于最小均方根误差准则的图像变换参数估计。该算法匹配精度高、运算速度快。实验结果验证了这种方法的有效性与实用性。     

一类基于实数局部的分形

通过将整数同余的概念推广到实数范围，定义了实数“局部”的概念。即通过某种方式（例如进制分解或连分式分解）将实数表示成无限序列，称无限序列中包含的有限序列为实数的“局部”，具有相同局部的实数称为“同局”。考察实值函数函数值的局部，有如下结论：函数值同局的点组成的集合构成二值分形，构成规则图形是特例；对函数取局部得到新的函数，它的图象是多值分形，构成规则图象则是特例。这种分形复杂性的根源是数的无限性，其规律性的根源是它受到某个指定函数的控制。与传统的分形生成方法不同，文中提出的分形生成方法勿需迭代过程。更进一步，它把“数”和“分形”直接沟通了起来。     

基于Haar小波的地形匹配技术

在传统相关地形匹配的基础上，提出了一种基于Haar小波的多尺度地形匹配方法。这种方法用Haar小波对地形作多尺度分解，然后，利用分解后的HL和LH分量分别进行相关匹配，对匹配后的结果用Dempster-Shafer证据理论进行融合，得到正确匹配结果。由于Haar小波分解后减少了数据量，保留了原始地形的主要几何特征，所以，它的计算速度和匹配精度都优于传统的匹配方法。     

基于模糊信息理论的景像匹配方法

传统的景像匹配方法是基于图像统计信息，但实际的图像带有许多模糊信息，文章基于模糊贴近度的概念提出了一种模糊匹配算法，由于模糊集理论可以较好地描述图像的模糊信息，因此基于模糊贴近度的景像匹配方法具有较好的匹配性能。     

地形生成技术与方法的研究

三维地形生成与仿真有助于更好地理解地形结构和提高地理数据分析的水平,但由于实际地形起伏千差 万别,非常不规则,因此按给定条件进行地形的生成与仿真是非常困难的.本文把地形看成随机统计过程,将分形 几何模型与随机点生成技术及实用回归技术相结合,提出了一套切实可行的地形生成技术与方法,在给定地形特 征或地形参数(如平均高程、最大高程及其位置、最小高程及其位置、高程标准差、相关长度等)条件,通过模拟符合 地形统计特征的随机过程,即可通过计算机自动产生符合要求的“真实”的三维地形。模拟与仿真的结果证明了本 方法的可     

泥浆触变性对顶替效率的影响

通过室内实验，研究了泥浆触变性对注水泥顶替效率的影响。研究结果表明，泥浆触变性对顶替效率有严重的负面影响，泥浆的触变性越强，就越难于被顶替，就越不利于提高顶替效率，因此，如井下条件允许，应在注水泥作业之前，适当降低泥浆的触变性，以提高顶替效率。     

嵌入式块编码的快速算法和结构

为了更加有效地解决JPEG2000位平面编码算法实现的低效问题,提出了一种快速的基于字级顺序的嵌入式块编码方法。新的编码方法采用对样本的编码通道预测和样本的上下文形成并行流水线执行的技术,实现了对一个子块系数的所有位平面多通道编码的一次扫描顺序完成。提出了一种新的实现字级顺序且多字并行的高速结构,能够在一个时钟周期同时执行对一个条带列4个系数的上下文形成,完成对一个N×N子块系数的上下文形成只需大约N2/4个时钟周期。理论分析和实验结果表明,新的结构比较同类最新设计具有更快的数据处理能力和良好的加速比成本的性能。     

二维平面内的增强现实虚实配准问题研究

增强现实是把计算机产生的虚拟物体或其它信息合成到用户看到的真实世界中的一种技术。实现虚拟信息与真实景象的正确匹配或有机结合是每个增强现实实用系统都必须完成的一项重要任务。文中在对二维平面内增强现实应用研究分析的基础上,重点讨论了图像分析技术在虚实配准问题中的应用,提出了一种基于数值背景表达的快速虚实配准策略,以提高虚实配准过程中场景特征点提取的精度和速度。     

小波理论及其在图象处理中的应用

小波分析被认为是现代分析学的一个重大突破,它正在科学技术界引起一场轩然大波。短短几年里,它已成为信号分析、图象分析、量子物理等众多领域的研究热点。本文介绍了小波理论的发展历史,综述了小波理论的研究现状,讨论了小波理论在图象处理中的具体应用,展望了理论的发展前景。     

遥感图像的边缘检测

一、引言遥感图像的边缘检测,在遥感技术应用研究中有着重要意义。本文是利用陆地卫星图像,根据土地资源分类调查的需要,提取图像的边缘信息。通过理论分析和实验证明,采用本文提出的处理方法可得到较好的边缘检测结果。图像边缘通常定义为局部区域内图像特性的差异,它表现为图像的不连续性(如灰度级、纹理的突变等)。在图像分割技术中,常用微分法进行边缘检测。通常选用一个阈值对梯度的幅值作二值化处理,以得到实际边缘。此时的困难是难以找到最佳阈值。这种