基于新模糊准则与 DE算法的红外人体图像分割 *

人体目标的抽取是红外人体图像处理的基础 ,为了有效获取红外图像中的人体目标 ,提出了一种新的图像阈值化方法。首先在对模糊熵方法本质分析的基础上 ,通过参数变换定义了一种新的最小化模糊准则 ,然后将差分演化 ( differential evolution, DE)算法与新模糊准则相结合用于快速、有效地获取最佳阈值 ,最后在真实红外人体图像上与其他方法进行了对比实验。实验结果表明 ,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果 ,而且 CPU耗时也较少 ,满足实时性处理要求。     

植物病害图像压缩与传输的研究

为实现植物病害监控,研究了基于DSP的图像压缩编码,构建植物病害监测系统．系统通过CCD进行视频信息的采集,基于TMS320DM642DSP多媒体处理芯片采用H．263编码技术进行压缩编码,并将压缩后的数据经以太网传输至控制中心,进行图像识别分析,从而实现病害监控．测试表明,系统可成功进行图像的采集、压缩编码,并在PC端接收到压缩的图像．     

基于空间邻域加权的模糊C-均值聚类及其应用研究*

针对模糊C-均值聚类法用于图像聚类时仅利用了像素的灰度信息,而忽视空间位置信息,导致在噪声区域和边界处有误分类现象,提出一种新的基于空间邻域加权的模糊C-均值图像聚类法。首先,定义了一个空间邻域信息函数,该函数能够有力抑制噪声点,同时能够很好保留边界的特性;其次,设计了具有空间约束的样本邻域信息加权隶属度矩阵;最后,将该方法应用于人工合成图像和模拟MR脑图像的聚类。实验结果表明,该方法能够获得较好的聚类效果,同时具有较强的抑制噪声的能力。     

基于小波分解和最大互信息的图像配准方法研究

研究了基于最大互信息图像配准的理论和实现算法,提出了将小波分解与之相结合的算法,证明了该算法优于基于最大互信息的图像配准。通过实验数据比较可以得出,提出的基于小波分解和最大互信息的图像配准的算法可以有效地提高配准的速度和具有较好的配准效果。     

论中西方龙形象及其文化意义的差异

中西方由于生存环境、民族意识和风俗信仰的不同而注入＂龙＂形象的象征意义及其文化内涵存在明显差异,了解此文化差异无论是对促进相互理解还是进行国际文化交流都有着积极的作用。应该以一种兼容并济的心态对待异域文化,积极正面地对外宣传本国文化。     

Monitoring slope deformation using a 3-D laser image scanning system:a case study

An ILRIS-36D 3-D laser image scanning system was used to monitor the Anjialing strip mine slope on Pingshuo in Shanxi province.The basic working principles,performance indexes,features and data collection and processing methods are illustrated.The point cloud results are analyzed in detail.The rescale range analysis method was used to analyze the deformation characteristics of the slope.The results show that the trend of slope displacement is stable and that the degree of landslide danger is low.This work indicates that 3-D laser image scanning can supply multi-parameter,high precision real time data over long distances.These data can be used to study the distortion of the slope quickly and accurately.     

基于Matlab的数字散斑干涉图像处理

数字散斑干涉技术(DSPI)是一种高精度的光学测量技术,它适用于物体的形变及位移测量。因为其具有较高的测量精度,所以在航空航天、工业检测和生物医学等精度要求较高的领域都得到了广泛的应用。在数字散斑干涉技术中,条纹图像的处理是十分重要的。本文介绍了利用Matlab对散斑图像进行处理的各种方法和实际效果,包括令两幅图灰度值相减得到条纹图,图像的灰度增强处理,滤波处理,二值化处理和条纹的细化处理,最后提取出较清晰的条纹骨架线,为后续处理工作提供了基础。     

大尺度高分辨率遥感图像机场目标的快速识别

基于对机场的图像特征、目标特征的全面分析,提出了一种从大幅面高分辨率光学遥感图像(10000×10000 pixel)中快速识别机场目标的算法。首先通过预处理去除图像中大部分与目标特性不相关的区域,然后在剩余区域中作精确的检测,其中用到的目标特征有空间频率、均值、方差和能量等,使用canny边缘检测、线段分割与四邻域跟踪技术对目标进行精确识别。研究结果表明,本文算法能够实现对机场的快速识别,识别算法时间小于2 s。     

CIS片上系统中伽玛校正的低功耗设计

为了实现CMOS图像传感器(CIS)片上系统(SoC)中伽玛(γ)校正的低功耗设计,同时又保证校正的精度,提出一种查找表和直线拟合相结合的γ校正技术。算法对灰度值较低的像素使用直接查找表方法校正,对于γ曲线上升缓慢部分的像素采用分段直线拟合的方法。在直线分段时,使用外层分段与内层分段相结合的方法,达到了分段优化的目的。算法保证了图像校正精度,与使用完全查找表法相比,误差在0.5 pixel之内。基于该方法设计了一个8 bit输入/8 bit输出的VLSI模块,通过FPGA对模块进行了验证,模块占用723个LE和195个LC寄存器,比完全查找表法减少了硬件资源耗费,实现了低功耗设计。系统最大工作频率可达148 MHz,完全满足实时处理的需求。     

数据同化框架下红外与可见光图像的可控融合

针对现有图像融合方法的规则不易根据融合图像的后续使用要求进行自适应调整,并且各种方法的优点不易综合的问题,提出一种数据同化框架下的基于粒子群优化(PSD)和差分进化(DE)算法的融合方法。该方法把比率低通金字塔变换作为数据同化系统的模型算子,把非下采样的Contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transform)作为观测算子,根据后续处理对图像各个属性指标值的依赖程度构造目标函数,再利用PSD和DE的混合算法来优化目标函数从而获取合适的影像。两组实验从视觉效果和定量指标两方面验证了方法的有效性。