基于二维经验模式分解的医学图像融合方法

基于多尺度多分辨率的图像融合是医学图像融合的重要方法,二维经验模式分解（BEMD）方法是一种新的多尺度多分辨率图像分解方法. 本文提出了一种基于BEMD的医学图像融合方法. 首先将待融合的两幅图像进行BEMD分解,获得多个BIMF分量和一个剩余分量;然后针对BIMF分量和剩余分量采用不同的融合规则进行图像融合;最后对融合后的各分量进行BEMD逆变换,得到最终的融合结果. 实验结果表明,本文方法可得到较好的融合效果,融合图像清晰,含有的更多信息.     

基于数字图像处理的生物柴油-柴油雾化粒度的测量

生物柴油与普通柴油任意比例互溶的混合物可以代替石化柴油供内燃机使用,为了使得这种混合物在内燃机应用中达到好的动力性和排放效果,就需要研究不同比例的生物柴油—柴油混合物的雾化效果。利用数字图像处理的方法对生物柴油-柴油混合物雾化图像进行处理,获得了单位面积内雾化粒度的数量和平均直径,处理速度快捷、准确,减少了传统人工方法分析的主观性和较高的失误率。     

基于体感技术的手势追踪与识别

体感技术使人们更直接的通过自己的肢体动作与电脑设备产生互动,减小了鼠标、键盘等传统输入设备带来的束缚。使用Kinect 体感设备,对体感关键技术及 Kalman滤波器算法进行了深入的研究,并在此基础上提出了一种基于骨骼坐标的手势识别算法。最后详细阐明了基于 Kinect 的手势追踪与识别系统的具体设计与实现方法。     

基于手势识别的智能输入

针对在人机交互中键盘远远不能满足人们的要求,提出了一种手势识别算法,并结合键盘的按键实现智能输入．该算法采用肤色分割提取出手部区域,根据手形检测出大拇指和伸出的手指数目及位置,把手势转化为计算机所能接受的二进制语言．根据二进制数,结合键盘的按键,把不同手势定义为不同的按键,实现对计算机的智能输入．实验结果表明该算法具有一定的鲁棒性,并能达到较高的成功率．     

Image Mosaic Techniques OptimizationUsing Wavelet

This essay concentrates on two key procedures of image mosaic--image registration and imagefusion.Becauseof the character of geometric transformation invariance of edge points, wecalculate the angle difference of the direction vector ofedge points in different images anddraw an angle difference histogramto adjust the rotationproblem. Through this way, algorithm based on gray information is expandedandcan be used in images withdisplacementand rotation. Inthe term of image fusion, wavelet multi-scale analysis is used to fuse spliced images. In order to choose the best method of imagefusion,weevaluate the results of different methods of image fusion by cross entropy.     

Adaptive Face Recognition via Structed Representation

In this paper, we propose a face recognition approach-Structed Sparse Representation-based classification when the measurement of the test sample is less than the number training samples of each subject. When this condition is not satisfied, we exploit Nearest Subspaee approach to classify the test sample. In order to adapt all the eases, we combine the two approaches to an adaptive classification method-Adaptive approach. The adaptive approach yields greater recognition accuracy than the SRC approach and CRC_RLS approach with low ~ample rate on the Extend Yale B dataset. And it is more efficient than other two approaches.     

Edge Contour Extraction in MR Image Using Edgeflow Contour Model

This paper presents a new model for edge extraction of MR images, based on curve evolution and edgeflow techniques. At first the model for curve evolution is constructed, which automatically detect boundaries, and change of topology in terms of the edgeflow fields, and then the numerical approximation of the model is introduced, which is based on semi-implicit scheme to speed up the proposed approach. Finally, the numerical implementation is present and the experimental results show that the proposed model successfully extracts the edge contours, regardless of the heavy noise.     

基于稀疏表示的多特征融合害虫图像识别

为提高害虫图像识别的准确率,针对不同害虫具有不同的颜色、形状、纹理的特点,提出一种将颜色、形状、纹理特征与稀疏表示相融合的害虫识别方法.该方法利用已标注的训练样本构造不同特征下的训练样本矩阵,通过求解样本的最优稀疏系数以实现害虫图像识别.由于相同样本通过不同特征训练字典求解的稀疏系数不同,进而识别结果也不同.因此,文中进一步通过设计不同特征下的识别分类器实现多特征的融合.在实验室环境与农田环境下的实验结果表明,相较于其他方法,该方法的害虫识别率获得较大的提高.     

一种基于核K-SVD和稀疏表示的车辆识别方法

车辆分类与识别是智能交通的重要研究内容.针对车辆识别中的两类监督分类问题,提出一种基于核KSVD字典训练结合稀疏表示的分类方法.该方法首先利用PCA对训练图像(车辆类、非车辆类)进行特征提取及降维,然后对所得矩阵利用核函数映射到高维空间,应用K-SVD方法训练高维特征矩阵,分别得到相应的两类特征字典.最后在对测试图像进行分类时,利用基于l1最小化稀疏系数训练图像线性表示测试图像.文中给出该方法与其他几种经典方法的实验比较,重点是遮挡情况下的分类效果.实验结果表明,该方法识别率有明显改善,能够有效消除部分遮挡对车辆识别的影响.     

一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法

图像分类是图像处理研究中重要且基本的问题之一,而设计有效的特征提取方法和快速高精度的分类器则是图像分类研究的关键.文中以随机权网络算法为基础,结合多项式函数能有效逼近目标函数相对平缓部分的优点,提出调和随机权网络算法,并以此算法作为分类器,结合快速离散曲波变换和局部判别定位法,给出一种图像分类方法.该方法首先利用快速离散曲波变换提取图像特征,然后依据局部判别定位法对所提取的图像特征降维,最后运用所提出的调和随机权网络分类器识别降维的特征,从而有效实现图像分类.实验表明文中方法具有更高的识别率和更快的识别速度.