一种基于轮廓配准的包装缺陷检测方法

提出了一种基于包装图像轮廓配准的包装缺陷检测方法.该方法先对包装图像进行轮廓提取,计算目标轮廓的质心,从而得到配准平移参量.围绕目标质心每隔一定角度抽得质心到轮廓的距离值,得到一个距离值的序列.通过计算标准图像和待配准图像的距离值序列的圆周相关的最大值来确定旋转的角度.然后对已配准的包装图像进行缺陷检测,实验证明,本方法对包装缺陷的检测是快速的,有效的.     

基于拉普拉斯金字塔分解的多尺度边缘检测

边缘表现为图像中具有奇异性点的集合,利用改进的拉普拉斯金字塔分解捕获这些奇异性点,得到各尺度下的带通图像,通过分析,得出分解后的带通图像在边缘处产生零交叉点,构造统计量帮助提取零交叉点,再通过多尺度边缘融合实现多尺度边缘提取.与LOG和Canny边缘检测的对比实验表明,所建立的算法能够可靠、有效、精确的获得图像的边缘.     

角度编码染色体量子遗传算法

为了进一步减少QGA应用中的存储量,并提高其搜索效率,本文提出了一种新型角度编码染色体量子遗传算法.该算法基于量子比特在二维Hilbert空间上的极坐标表示,以角度编码染色体使原有量子染色体的基因位由复数对变成一个实数,存储量大大减少.同时,染色体的更新过程和基因位的变异过程都由矩阵与向量相乘简化成了角度加减,相应的染色体观察方式也由概率对比简化成了角度对比.这些措施的应用使算法在存储性能和时间性能上都有了极大的提高.实验结果表明,角度编码染色体量子遗传算法是一种十分有效的寻优算法,其性能较QGA有了明显的提高.     

一种基于光流场的医学图像配准方法

提出了一种基于光流场的医学图像弹性配准方法。方法先对图像进行小波分解,从最低分辨率的近似图像开始,采用光流场的方法进行逐级配准,再对配准的各分量进行重构,直至得到最高分辨率的配准图像。实验表明,这种方法对于具有较小形变的医学图像的配准是有效的。     

高斯扩散特性图象的盲解卷积

图象的盲解卷积恢复具有重要的理论和实际意义,许多情况下系统的扩散特性不能精确获得。针对一类相对平滑或类似高斯分布的扩散特性,建立一种图象盲解卷积算法,采用交替迭代方法。适合总体最小二乘求解。算法能有效地确定点扩散函数,图象恢复质量有明显改善。最后的仿真实验表明了算法的有效性和稳定性。     

基于视觉梯度的图像非线性扩散滤波

各项异性非线性扩散滤波方法自诞生以来,许多研究者致力于该方法的改进和优化,并取得了很大的进步。然而,这些改进模型都很少关注到人类视觉系统信息的利用。把视觉系统信息融合到梯度信息中,定义了视觉梯度这一全新的概念。在此基础上,用视觉梯度替代经典的各项异性扩散模型中的图像梯度,得到了基于视觉梯度的各向异性非线性扩散滤波模型。最后,数值实验结果说明了该模型的效果。     

感知编组综述

回顾了感知编组技术的历史,并对其原理、步骤、需要解决的问题和分类进行了系统详尽的总结,对近几年用的较多的编组机制的方法进行了介绍,并论述了感知编组技术在目标识别中的应用。最后对感知编组技术中的研究热点和感知编组的应用领域发展趋势作出了展望。     

局部傅里叶变换系数各阶矩的纹理鉴别性能分析

局部傅里叶变换（LFT）是一种重要的纹理特征提取方法.该文首先分析了LFT系数各阶矩的纹理鉴别性能,然后采用特征空间中由不同纹理形成的聚类之间的Fisher判据作为评价指标,研究了纹理特征的鉴别性能,并通过纹理分割实验来验证相关结论,从而使结论具有更高的可靠性.分析结果表明,纹理图像的LFT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,而奇数阶矩的纹理鉴别性能则较差,由于以LFT系数的2、4、6阶矩作为纹理特征,其纹理鉴别性能和分割结果优于Yu Hui和Haralick提出的纹理特征,因此,建议选用LFT系数的各偶数阶矩作为纹理特征.     

基于ARG模型特征的目标阵列群识别方法

以往目标识别技术多针对独立目标。但事实上目标有时会以成群的方式出现,目标之间呈现出明显的有规则的阵列分布关系,即目标阵列群。针对该类目标群的识别问题．可以通过提取目标群中子目标之间的空间分布关系的规律与特征,来弥补子目标的其他特征的不确定性。提出一种可有效识别低分辨率环境下(遥感、红外、多光谱等图像中)具有规则阵列分布特征的斑点目标集合的方法。该方法使用ARG模型描述目标阵列群,将目标相互之间的空间分布关系(距离关系)与目标自身的简单属性相结合,通过寻找空间分布关系特征与自身属性的统计规律,即估计特征的联合概率密度分布,利用其分布特点识别目标阵列群。     

CMOS图像传感器芯片OV5017及其应用

阐述了CMOS图像传感器的一般特征,详细介绍了CMOS黑白图像传感器芯片OV5017的性能与使用特点,讨论了OV5017在图像采集中的应用。