折反光学系统最佳红外像面位置的研究

较深入地研究了折反光学系统的红外像面,为确定实际的红外像面提出了一个新方法—计算从可见光边缘无色的弥散圆到红外最佳像面的距离。实践证明,这是确定这类光学系统最佳像面的一个方便、可靠的方法。     

Image segmentation towards new image representation methods

Very low bit-rate video coding has recently become one of the most important areas of image communication and a large variety of applications have already been identified. Since conventional approaches are reaching a saturation point, in terms of coding efficiency, a new generation of video coding techniques, aiming at a deeper “understanding” of the image, is being studied. In this context, image analysis, particularly the identification of objects or regions in images (segmentation), is a very important step. This paper describes a segmentation algorithm based on split and merge. Images are first simplified using mathematical morphology operators, which eliminate perceptually less relevant details. The simplified image is then split according to a quad tree structure and the resulting regions are finally merged in three steps: merge, elimination of small regions and control of the number of regions.     

基于神经网络的特征分析在烟叶分级中的应用。

通过数字图像技术可以自动提取烟叶的颜色和形状特征,而不同特征值对分部位、颜色和等级的决定程度不同,文章结合广义回归神经网络定性分析各种不同特征对部位或颜色分级的影响,分别得到对分部位、颜色和等级有决定影响的特征量,通过建立不同神经网络得到最终等级。     

一种基于数据竞争的高分辨率图像的聚类分割算法

近些年,机器人技术得到了迅猛的发展,应用越来越广泛.随着机器人技术的推广和普及,对机器人使用的要求也越来越高,其中对智能机器人的要求尤显迫切.机器视觉是智能机器人研究领域的一个重要研究方向.在机器人视觉系统中,核心问题是目标提取,对目标实时、准确、快速提取的关键技术是图像分割.由于机器人感知的环境的复杂性及目标的多样性,往往导致机器人感知获得的图像数据量较大且图像本身存在不可预知的复杂性,这就对准确的目标分割和提取处理提出了挑战性问题.本文针对高分辨率图像数据集的分割处理,提出一种新的聚类算法,即根据数据点能量和的大小识别类代表点和类成员点,通过数据点间的竞争识别出最有能力成为簇成员的数据点,并将其与mean shift聚类算法有效地结合应用于彩色图像分割问题中,能够快速高效地实现高分辨率图像的目标分割,并得到较好的图像分割效果.实验结果表明,本文算法在分割效果和分割效率上明显优于传统聚类算法.     

基于森林火灾平台的红外图像识别技术研究

森林火灾探测一直是森林资源保护工作中的老大难问题。早期的火灾探测技术多是基于火灾的烟雾和温度特征的,但其判别标准过于单一,误报率较高。随着计算机技术的发展和红外探测器的发明,出现了基于红外图像处理的森林火灾防护技术,该技术主要对红外探测器获得的森林现场的红外图像进行一定的处理后识别图像中是否有火灾出现。本文的主要工作是进行红外图像增强算法的研究,通过对各种算法的描述和仿真实验结果分析,提出一种相对较适合森林背景红外图像的处理算法一将基于频域处理的提升小波变换与直方图修正结合起来的红外图像增强算法。     

基于像素拓展的图形分割与合成的方法研究

提出了一种新的图像分割与合成方法。对于图像的分割,提出了新的分割算法,先是手工将一些明显属于物体和明显属于背景的像素分割出来,然后创建一个小矩形区域进行像素拓展迭代,迭代到图像边界为止。对于图像的合成,采用平均法,设计了新的算法,使物体的基本颜色保持不变的同时,降低了合成图像中从源图像分割的物体与新背景的差异,并使得其饱和度、色度、强度更加自然真实。     

基于网络图像的阿奇姆博多拼图

拼图是使用不同形式的素材进行组装的合成艺术.文中介绍了一种崭新的拼图创作方法,通过挑选主题相关的网络图像的前景抠图来表现一幅输入图像,能够生成奇异的具有阿奇姆博多风格的拼图.鉴于网络图像数据的海量规模,总能够找到合适的前景抠图来匹配输入图像的各个分割部分;通过将挑选的前景抠图按照一定的规则进行组装,使其在整体上可以从形状和颜色表现输入图像,而在局部每个前景抠图仍然可以辨识.实验结果和用户体验表明,采用文中方法可以有效地生成具有娱乐性的阿奇姆博多拼图.     

基于互联网图像集的室外场景建模技术综述

目前在互联网上有海量的室外场景照片,它们不仅内容覆盖面广,对同一场景有大量不同视点和光照条件下的采样,而且获取成本很低.如何利用这些照片中包含的丰富场景信息,快速、方便地构造各种逼真的虚拟场景,是互联网迅猛发展给虚拟现实、计算机图形学和计算机视觉带来的新的研究课题之一.文中分析、总结了近年来国内外互联网图像的真实场景几何建模、自然光照建模和材质反射属性建模的最新研究进展,并对其未来的发展趋势提出了一些看法.