基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法

图象的二值化分割算法是图象处理中最基本的预处理方法，二值化结果的好坏将直接影响后期的处理或识别．本文提出了一种基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法，该算法能够将图象中的物体从有噪声的背景中有效地分离出来，具有较好的二值化结果。     

基于动态阈值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取

角膜细胞图象轮廓提取的关键是分隔出细胞与背景,生成二值图象．由于角膜细胞图象的光照不均匀,用单一域值无法兼顾亮区与暗区．提出了一种基于动态域值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取算法．首先对处理图象进行灰度平均和中值滤波平滑处理,消除细胞内部的不均匀性和保持细胞之间的边界;然后用动态域值选择算法分割细胞和背景;最后使用细化算法抽取细胞的轮廓．此算法应用于角膜细胞图象,处理结果证明了算法的有效性．     

三维CT图象的重建与显示

本文综述了重建三维ＣＴ图象的各种方法，同时仔细研究了彩色分域重建法，提出了一种交互式进行图象灰度分割及消除噪声的方法，并获得了满意的结果。利用彩色分域法，我们能够在几秒钟内重建并显示出色彩鲜艳的三维ＣＴ图象。     

汽车图象中字符目标的提取算法

针对汽车图象的复杂背景和多变的光照条件,提出一种用于汽车图象的字符目标提取算法,该算法采用了基于边缘分析的二值化算法结合自适应的形态滤波方法,对字符图象的灰度和纹理分布进行了分析,设计了一种基于一维边缘分析的二值化方法,与其他传统分析方法比较,该方法在运算速度和抗干扰能力上明显优势,在对二值化图象进行分割时,不采用固定形态滤波结构元素,而是根据子域及其邻域关系自适应地调整用于滤波的结构元素,更有效     

基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法

图象的二值化分割算法是图象处理中最基本的预处理方法，二值化结果的好坏将直接影响后期的处理或识别。西文提出了一种基于二维灰度阈值的图象二值化分割算法，该算法能够将图象中的物体从有噪声的背景中有效地分离出来，具有罗好的二值化结果。     

基于空域滤波和空间相关的钢丝绳图像分割算法研究

在钢丝绳断丝实时检测中,由于复杂环境因素的影响和钢丝绳自身结构特点的原因,钢丝绳图像经常受不均匀光照、阴影、油泥、粉末等干扰,导致图像降质严重,给钢丝绳的分割带来困难.本文提出了一种有效、快速的分割算法:首先采用改进的空域同态滤波器对钢丝绳图像进行滤波,去除不均匀光照和削除阴影边缘,然后根据钢丝绳的几何对称性,结合边缘方向信息测度的差异和钢丝绳区域的局部特征统计,消除干扰,实现钢丝绳的分割.实验结果表明,该分割算法能够快速、完整地分割出钢丝绳图像.     

多叶光栅适形放射治疗系统图像图形处理软件研究与开发

论述了多叶光栅适形放射治疗系统图形图像处理子系统的组织结构和程序流程,提出并建立了系统数据结构;该数据结构能较好地描述系统数据的层次关系和表达重建的几何模型,针对输入的CT或MRI图像,提出了自动分割与手工勾画轮廓的方法,可对分割出的组织重建其三维几何模型,并对模型表面网络进行简化处理,实现治疗射束的设置及多叶光栅轮廓的计算。     

基于区域增长及边缘检测的一种图象分割方法

提出一种图象分割算法．这种算法综合了三种算法，即区域增长、边缘检测及保持边界平滑方法．它可以明显地克服区域增长及边缘检测各自的缺点．在这种方法中还引进了边界平滑算法使得分割所产生的边界更可靠．可直接应用到三图象分割、医学图象分割的实验中，证明了这种方法的有效性     

HSV彩色空间的室内外运动人检测与阴影消除

提出一种用于运动目标的分割,基于最大统计概率的自适应背景模型,采用简单的背景重建方法,用于维护背景以适应场景的动态变化.利用阴影区域亮度和色调的特点,在HSV(Hue Sataration Value)空间消除运动阴影,使得运动目标的分割更为准确.为了客观的评价所提出的阴影检测算法的性能,引入一种量化的方法,对不同光照和环境条件视频的实验结果及量化分析表明,方法是有效的.     

基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构

针对沥青路面微观形貌常用检测方法的不足,融合显微视觉的局部放大特性和数字图像处理技术,提出了基于显微视觉的沥青路面微观纹理三维重构方法。根据激光三角测量原理建立显微视觉三维重构数学模型;利用立体显微镜采集序列图像,对图像进行插值处理和阈值分割,并提取光条中心线;采用Delaunay三角剖分算法实现表面三维重构。与基于聚焦深度的沥青路面微观纹理三维重构方法进行试验对比分析,结果表明,本文方法对光照均匀性无特殊要求,具有精度高、操作简便、三维直观性强等特点。     

一种确定三维锥束CT精确重建域的方法

三维锥束CT精确重建是近几年图像重建领域的研究热点,完全条件、源点轨迹和重建方法是精确重建的主要研究内容。在已知源点轨迹形状和尺寸的情况下,确定物体精确重建的区域,是一个在实际应用中需要解决的重要问题。基于3D Radon变换的性质和三维锥束CT精确图像重建的一般公式,提出了一种在锥束源点轨迹给出之后确定物体精确重建域(ERR)的方法——“Radon壳图解法”。该方法使原有分析复杂轨迹ERR的工作大大简化,且更加直观、有效,使精确重建方法向实际应用又前进了一步。     

布尔雷唐变换及其性质的研究

针对三维重建中数字减影（DSA）的成像模型不够精确的问题,提出了一种二值图像的二值投影模型－布尔雷唐（Radon)变换。在连续域内,给出了布尔Radon变换和逆变换的定义,证明了完全重建条件。讨论了布尔Radon变换的4个性质,利用这些性质和三角多项式逼近方法,很好地解决了有限角和稀疏投影下的二值重建问题。     

一维子空间的三维重建方法

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向量外加一个行向量就可以组成该子空间的一个基底的特性,线性地求取子空间中的行向量,最后完成三维重建.模拟和真实实验结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点,而且能够将图像平等地对待.     

非接触式三维重建技术综述

三维重建是获得物体三维信息的技术,是计算机视觉和计算机图形学领域的研究热点,广泛应用在机器人视觉导航、工业制造、医学等领域,具有较高的研究价值。目前,三维重建技术的方法众多,三维重建的外界环境、使用设备和物体的几何形状等因素都会对三维重建效果的准确性、稳定性产生一定的影响。通过分析原理,对主动式三维重建的飞行时间法、光栅重建、结构光重建和被动式三维重建的单目、双目、多目重建等非接触式三维重建技术进行了分析。     

冠状动脉树三维重建方法

为定量分析狭窄血管的长度和选取最佳造影角度，以指导冠心病的介入性治疗，研究了基于两幅冠脉造影图像重建三维冠状动脉树的两种理论方法，即根据透视成像原理推导三维坐标的“最小二乘解”及根据两条异面直线间公垂线的几何性质推导三维坐标的“几何解”，比较了这两种重建方法的目标函数，同时讨论了三维重建误差的两种评价方法3D重建误差和2D重建误差，最后利用两幅不同角度的单面冠脉造影图像成功实现了冠状动脉树的三维重建，重建误差统计证明了该三维重建方法的正确性。     

医学图像三维重建中的关键算法

本文主要讨论了基于序列图像的三维重建中的两个关键算法:特征数据点列的重采样算法与三角化算法.本文把Douglas-Peucker线性简化算法应用在特征边界的重采样上,数据的压缩比得到了明显的改善,也显著地提高了可视化处理速度.并使用一种简单的三角化算法,对重采样后的数据点列进行三角化,实现目标的三维重建.     

不完备轮廓图像小天体三维重构算法

受光照角度的影响,探测器拍摄的小天体图像不完整,三维重构困难。针对此问题,本文提出一种基于不完备轮廓的小天体三维重构算法。该算法利用太阳的方位信息,确定图像上二维太阳光的矢量方向,结合不完备轮廓,计算出扩展轮廓,然后计算出三维包围盒,划分体素,进行三维重构。利用平均半径对重构结果与参考模型的豪斯多夫距离进行归一化,评价重构质量。仿真结果表明,重构误差小于4%的分布概率占95%以上,并对光照角度变化具有一定的鲁棒性。     

多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法

针对多轮廓三维立体模型进行高精度建模中,因为视觉切换和光线强度衰减产生斑点和投影,需要进行投影检测分离,提高图像品质的问题,提出一种基于相似度特征纹理分割的多轮廓三维立体视景图像的投影检测算法.该算法先根据已知的多轮廓三维模型雏形对所有的建模点进行遍历建模分析,再对遍历后的建模点进行模型重构,构造含积分递推多项式的平面起控基函数,最后采用多轮廓图像的曲线混合函数初始化检测模型,得到改进的三维立体视景图像投影检测迭代方程,用相似度特征纹理分割方法实现对视景图像的投影检测改进,解决了图像投影检测不准确的问题.仿真结果表明,该算法能有效实现对图像的投影检测分离,图像成像保持度更好,提高了图像成像品质.     

基于互补曲线拟合的格雷码亚像素边缘定位

精确定位格雷码光条纹边缘是结构光三维重建系统的关键问题之一.提出了一种互补曲线拟合的光条纹亚像素边缘定位算法,在对互补编码图像进行光强成分分析并二值化处理的基础上,通过边缘检测算法获得准确的初始像素边缘,然后映射回互补编码图像并对其边缘过渡区域进行拟合,最后通过计算互补曲线的交点得到格雷码光条纹的亚像素边缘点.采用平均相对等宽性误差进行评价,得到的最小边缘定位误差为1.97277×10-3,分别对不同投影方向和条纹数量的图像进行处理,都保持了较小的定位误差.实验结果表明,提出的算法能够很好地解决初始边缘定位困难的问题,具有较好的准确性和鲁棒性,提高了光条纹定位精度.