一种新的图象分割方法

大多数图象处理系统都需将目标从背景中分离出来。本文介绍一种新的自适应门限图象分割方法。门限曲面通过梯度值较大的象素点即可能的边缘点灰度值内插得到。     

指纹图象的数据压缩方法

提出了一种指纹图象的数据压缩方法，该方法采用动态门限对指纹图象进行二值化，门限的选择过程具有一定的学习功能，然后利用指纹图象本身所固的性质，通过跟踪指纹隆线来对图象进行细化。     

一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法

利用小波分析对局部具有良好的时域和频域分辨率的特点 ,将其引入到红外热图象的分割中 ,提出了一种基于小波变换的多分辨率门限选择方法。实验结果表明 ,这种方法不但能有效地解决红外热图象中存在的图象模糊、噪声过大的问题 ,而且改变了传统分割方法中人为选取阈值参数的作法。     

基于灰度直方图的快速K—MEAN图象分割算法

K-MEAN图象分割算法本质上是一种迭代运算,分割结果虽不受初始类中心的影响,但分割处理速度明显依赖于初始类中心的选择.对此,本文根据K-MEAN图象分割算法的原理,提出了基于灰度直方图的快速K-MEAN图象分割算法,该算法直接在灰度直方图上进行迭代运算,不仅减少了数据处理量,且无需人工确定初始类中心,图象分割只需简单的门限判别.理论分析和实验结果证实了该算法能明显加快迭代过程和提高处理速度.     

一种基于Kullback—Leiblar距离的自动多门限图象分割方？…

本文根据Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌａｒ距离的统计意义，提出一种基于Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌａｒ距离的自动多门限图象分割方法，这种方法与Ｎ．Ｒ．Ｐａｌ和Ｓ．Ｒ．Ｐａｌ等人提出的方法完全不同；此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题，最后用几幅图像进行算法检验；实践表明，该方法和其它方法相比较，效果较好。     

一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法及应用

本文根据Kullback－Leiblar距离的统计意义,提出一种基于Kullback-Leiblar距离的自动多门限图象分割方法,这种方法与NR．Pal和S．R．Pal等人提出的方法完全不同;此外此文还将从前研究的对象从单目标与背景推广到多目标及背景的自动多门限选取问题,最后用几幅困像进行算法检验;实践表明,该方法和其它方法相比较,效果较好．     

一种基于直方图的分割方法

对Ｏｔｓｕ准则的内在缺陷进行了改进,提出了一种基于直方图的分割方法．通过对直方图的预处理及轮廓追踪,可以很好地确定其峰谷结构,从而找到理想的分割门限．这种分割方法对红外图像具有很强的针对性．经实验证明,只要图像直方图中存在着多波峰结构并且存在一个理想的分割门限,这种方法就有很好的分割效果     

旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的     

细胞图象的背景分割方法

对内分泌细胞图象分析的基础上，克服常规背景分割方法的缺陷，提出了采用阈值曲面方法对内分泌细胞图象进行背景分割的技术，获得了令人满意的效果     

基于自适应形态学Top-Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

针对红外序列图像中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于自适应形态学Top-Hat算子和改进的自适应门限的弱小目标检测方法，其中形态学滤波嚣的结构元素采用两层前馈神经网络通过大量样本训练优化．将Top-Hat运算作为一个整体当作一层，输出层节点定义为作Top-Hat运算后图像矩阵的最大值，并针对所检测的大多数弱小点目标采用自适应门限进行分割，同时对SNR〉4左右的点目标用固定门限进行分割．实验结果表明，该方法对SNR较低的复杂图像具有良好的滤波效果．     

一种适合于昏暗光线下的驾驶员脸部定位方法

采用CCD摄像机获得驾驶员脸部图像.由于黑天光线不足,肤色较暗,在将彩色图像转变为黑白图像的过程中,首先通过腐蚀和膨胀结合的方法去除图像部分的噪声.采用图像差异的阈值处理方法,初步选定灰度阈值,再利用二次非线性方程对灰度值进行归一化处理,强化了图像灰度集中各灰度值之间的差异,以此灰度阈值作为分割人脸和背景的界限值,得到图像的灰度直方图,再把灰度直方图向水平和垂直方向投影,获得驾驶员脸部区域,实现对驾驶员面部定位.该方法可以在昏暗光线下,定位人脸区域,有效去除干扰.根据上述算法,进行了不同环境和路况下的监控试验.结果表明:在昏暗光线下。驾驶员脸部定位的平均准确率达到83%,该方法具有实时、准确的...     

基于错位检测的高空间分辨率ICT重建技术研究

介绍了基于像素错位的多幅图像重建高分辨率图像技术,分析了错位检测图像各像素位置及灰度值的对应关系,并通过计算机仿真实现了计算机层析成像检测的错位扫描和图像重建,并得到了满意的重建结果。     

结合邻域信息的带钢表面明暗域缺陷图像配准

为解决带钢表面明暗域缺陷图像检测方式采集到的同一位置处的图片之间存在位移及旋转问题,同时考虑到因板带振动及现场生产环境造成的噪声影响,提出采用结合邻域内像素间空间与灰度信息的互信息配准方法.在互信息配准计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域内像素的灰度值按照距离及灰度变化关系分配不同的权值共同得到.实验证明,该方法的配准精度完全可满足带钢缺陷检测需求,有效减弱了噪声对配准精度的影响,为带钢表面缺陷识别及质量评价奠定了基础.     

三角范逻辑的模糊形态学分析

模糊数学形态学是由模糊逻辑和数学形态学相结合而产生的一种新理论,是模糊信息处理方法的一个重要发展．在分析现有几种模糊数学形态学的基础上,提出用三角范逻辑来统一构造模糊形态学算子的思想．并对这一设想进行了理论分析,对构造出的算子分别进行了一维、二维空间上的特性分析和计算演示．实验结果表明,模糊形态学算子应用在灰度图象上能体现传统数学形态学的性质,能平滑图象,去除噪声,还可用来进行多尺度的边界提取等．     

基于物体信息的图像显著性区域检测

针对目前图像显著性检测存在的显著性图边缘模糊、缺乏视觉高层信息等问题,提出了一种基于物体信息的显著性检测算法。将似物性计算与显著性计算相结合,可以将前景与背景分离,抑制高对比度干扰区域的影响。首先采用改进的L0平滑算法对图像进行滤波处理,然后通过超像素分割将图像分成若干图像块,再通过聚类算法进行合并,得到待检测图像块。采用似物性检测算法计算物体可能存在的区域,与待检测图像块进行融合,得到物体显著性图,再通过颜色对比度及空间分布特征计算显著性图,最后将二者融合,得到最终结果。实验结果表明,算法能够得到清晰的物体边缘,对图像的显著性区域能够较为全面地覆盖,有效地抑制高对比区域的干扰。     

微光图像实时对比度增强处理

对比度低是微光图像主要特征之一，对比度扩展是微光图像增强处理的重要技术手段。该文详细叙述了采用灰度变换方法提高对比度的基本原理，在分析不同照度下微光图像直方图分布的基础上，建立了专门的灰度变换函数，并完成了硬件电路的设计与调试，实现微光图像的实时处理。该方法可直接应用于微光电视系统，能够显著地提高微光图像质量。     

基于形态重构的分水岭岩石图像分割方法

阐述了灰度数学形态学进行图像处理的基本原理,针对岩石图像的复杂结构,提出了数学形态学滤波去噪方法。实验结果表明,该方法能够获得清晰的岩石图像特征,便于提取边界,是一种有效的图像分割方法。     

基于二维灰度图像的规则形体三维重建

对二维灰度图像恢复形体的三维形状问题做了深入研究,提出了一种基于单幅图像,利用几何对称特性进行规则形体重构的方法,即从一幅二维灰度图像中提取规则形体作为研究对象,通过角点检测方法获取其有效特征信息,根据相关特征信息构造对称面或者对称轴,结合形体的几何特性实现规则形体表面的三维重建.实验证明,该方法可以根据形体的二维灰度图像方便有效地重建出其三维形状.     

基于Halcon的蒸汽发生器堵板操作机器人视觉定位算法

蒸汽发生器的工作环境复杂、危险,施工人员在完成堵板螺栓紧固时存在一定的风险。介绍了一种基于图像识别的螺栓紧固方法。机器人自主作业平台主要包括机器人系统和图像采集系统两个部分,采用图像处理软件Halcon,实现基于灰度值的图像阈值分割,利用圆形曲线算法得到圆后,最终得到圆的几何中心。此外,还显示了采用扭矩和时间控制方法的紧固螺栓方法。最后通过螺栓实验和精度验证了图像识别和螺栓紧固的过程。结果表明针对堵板机器人螺栓定位问题采用的基于阈值分割的定位算法识别率为100%,定位最大误差为1.10mm,最小误差为0.92mm,满足堵板机器人螺栓自主定位的精度要求。     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。