基于块缺失图像修复技术的研究与应用

图像修复是数字图像处理的重要内容，在图像润色、视频图像复原等诸多领域都有着非常广泛的应用。该文以对图像块粗糙度的分析为依据，优化纹理合成算法，并结合JPEG算法，应用于图像压缩，使图像压缩率得到显著提高。     

基于业务规则的电信网络数据处理框架

通过对电信领域网络管理技术的研究，对电信领域中的术语和概念进行抽象，建立事实模型，并结合实际项目提出基于业务规则的电信网络数据处理工作框架。这种方法使用事实模型中的术语和概念建立控制规则和采集任务，并且使用面向对象的Rote算法组织业务规则，使数据处理具有更大的灵活性和更高的效率，实现了业务逻辑和过程的分离。用户可以针对具体网络情况定制具有良好可读性的业务规则，而不必频繁修改那些复杂的业务决策语句。     

人脸图像中人眼的检测与定位

利用人脸几何特征和图像分割原理，提出了一种在有背景的灰度和彩色人脸图像中自动检测与定位人眼的新算法。首先，基于人脸器官几何分布先验知识建立人眼位置判定准则；其次对人眼的分割阈值范围进行粗估计；然后采用分割阈值递增法，并结合人眼位置判定准则判定分割图像中双眼黑块是否出现；最后利用二雏相关系数作为对称相似性测度，检验检测到的双眼的真实性。为了避免图像背景对人眼检测的干扰，还运用了肤色分割原理来缩小检测人眼的搜索区域，从而进一步提高人眼定位的准确性。实验验证表明，所提出的人眼检测与定位方法在速度和准确性方面具有良好的性能。     

一种基于粗糙集理论的票据图像识别分类方法

本文根据票据图像的版面特点,选取表格线、背景信息及纹理信息作为主要特征,采用粗糙集理论进行特征属性约简、规则提取及规则约简。并提出了一种基于多规则集的综合决策分类方法,巧妙的利用其分类及拒识的特点,有效地实现了票据图像分类。     

基于神经网络的机器人视觉伺服控制

视觉伺服可以应用于机器人初始定位自动导引、自动避障、轨线跟踪和运动目标跟踪等控制系统中。传统的视觉伺服系统在运行时包括工作空间定位和动力学逆运算两个过程,需要实时计算视觉雅可比矩阵和机器人逆雅可比矩阵,计算量大,系统结构复杂。本文分析了基于图像的机器人视觉伺服的基本原理,使用BP神经网络来确定达到指定位姿所需要的关节角度,将视觉信息直接融入伺服过程,在保证伺服精度的情况下大大简化了控制算法。文中针对Puma560工业机器人的模型进行了仿真实验,结果验证了该方法的有效性。     

基于OPC和Java的远程监控系统架构研究与设计

目前,OPC技术在过程控制系统中获得了广泛的应用,但OPC技术以Microsoft公司的OLE/COM技术为基础,应用基本上仍然局限在Windows系统平台,而目前企业级的上层应用系统大多采用的是J2EE体系结构,如何在J2EE体系结构下应用OPC技术这将是本文要讨论的问题。本文探讨了Java与OPC相结合的技术,并构建了一种基于OPC和Java技术的分布式远程监控系统。这种系统具有良好的开放性、可扩展性和平台无关性特点。     

Brovey 融合与小波融合对QuickBird 图像的信息量影响

图像融合是解决多源遥感图像综合的最有效技术手段, 针对不同数据源选择最佳的融合方法是提高图像融合质量的关键。在分析了Brovey 融合和小波融合的理论、算法和融合过程的基础上,对QuickBird 的全色波段图像和多光谱波段图像数据进行融合实验, 然后从定性和定量两个方面对融合效果进行了分析与评价。定性分析是从色调、纹理和清晰度等方面进行分析, 而定量分析是根据熵、平均梯度和光谱真实性等指标进行分析, 实验结果表明: 在处理QuickBird 遥感图像时, 采用小波融合的图像既保持了较高的空间分辨率, 又具有较好的光谱特性; 而采用Brovey 融合的图像虽然图像空间分辨率也较高, 但光谱信息丢失较大, 因此Brov ey 融合方法并不适用于处理QuickBird 遥感图像。     

基于小波变换的彩色图象数字水印算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）域的彩色图象序列加密数字水印新方法，算法选用了彩色图象RGB色彩空间的G分量嵌入水印，数字水印图象含有密钥信息，因此算法具有很好的安全性。同时利用人类视觉系统（HVS）的亮度掩蔽特性和纹理掩蔽特性，把低频分量根据局部纹理的强弱分成两类，将二值水印图象加密后自适应的嵌入到宿主图象的DWT域的低频分量中，从而很好的兼顾了水印的不可见性与鲁棒性。大量仿真结果表明本算法对于诸如JPEG压缩、高斯噪声干扰和图象剪切具有很好的鲁棒性。     

超分辨率图像重建方法研究

超分辨率图像重建就是由低分辨率图像序列来估计高分辨率图像，已成为当前研究的热点。对超分辨率的概念和应用场合进行了阐述，对空域的几种主要重建方法进行了详尽分析与比较，并研究了压缩域中的重建方法，指出了各自的优点与不是。研究表明，超分辨率重建具有广泛的应用前景，其成像模型、运动估计、重建算法和实时实现将是今后研究的重点。     

基于图像识别的微型倾斜传感器

通过人眼观察进行识读的传统水准器式倾斜仪表，直观但精度不高、灵活性不强。通过引入CCD图像传感器采集水准器中气泡图像并结合图像识别算法分析计算气泡图形边缘，研究开发了具备倾斜角度数值输出能力的新型倾斜传感器。并进一步通过采用DSP处理器并应用嵌入式设计方法，设计了该类型倾斜传感器的小型化原型，从而显著地提高了测量精度和应用的灵活性．克服了传统仪表的不足。