造影图像中的心血管边缘提取

提出一种新的造影图像心血管边缘提取方法——最大成本法．通过微分法建立边缘成本空间，利用中心线对血管边缘进行区域划分，采用动态规划理论提取边缘区域内最大成本曲线作为血管边缘．结果表明，该方法具有适用性强，提取边缘连续等特点，有助于造影图像血管直径测量和心血管狭窄病变部位检测．     

基于高次曲线拟合的人脸特征表示

基于数字化曲线拟合技术, 提出一种新的人脸图像不变特征表示方法. 该方法先将人脸边缘图像分割为高次多项式及抛物线段构成的特征曲线段集合, 再运用极惯性矩度量不同人脸图像在特征曲线段两侧的局部纹理及形态差异. 实验结果表明, 该方法与直线边缘图法和抛物线边缘图法相比, 能更好地描述人脸图像的分布特征.     

基于图像边缘检测的扭曲文档矫正

扭曲的文档图像会干扰文档图像的光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）.为了对扭曲形变的文档图像进行矫正，提高扭曲文档识别的正确率，基于目标检测与分割的网络，提出文档图像的边缘检测方法，使用贝塞尔（Bezier）曲线拟合文档图像的边缘曲线，通过目标检测的算法回归Bezier曲线的控制点.将文档图像的边缘检测转化为边缘曲线Bezier控制点的回归，使用文档的边缘点计算扭曲文档矫正后的矩形模板，然后将文档图像通过薄板样条插值（Thin Plate Spline,TPS）算法重映射到矩形模板中，完成文档的矫正.实验结果表明，提出的矫正方法能够对扭曲文档进行精确的边缘提取，和其他算法相比，经该算法矫正后的文档图像，其OCR的正确率有较大的提升.     

联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标

研究了飞机在天空飞行图像中的飞机跟踪问题．在分析飞机在天空飞行图像特点的基础上，提出了联合光流技术和区域轮廓模型跟踪运动目标的方法．首先，对图像进行高通滤波预处理，提取一些高亮度的斑点，获得运动目标的特征图像；然后用特征图像求解运动目标的光流，以光流对运动区域进行分割，获得运动区域的中心和半径，以该中心和半径的圆作为水平集的初始曲线；再采用Songand Chan方法快速检测运动目标的边缘．实验证明，该方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标．     

序列图像合成中基于关键帧的动态掩模算法

研究建筑设计方案的计算机虚拟图像序列与真实环境图像序列相合成时，分割边缘随时间而变化的动态掩摸问题，提出了基于关键帧的闭合Ｂ样条曲线拟合真实环境图像序列分割边缘的动态掩模插值算法，和掩模分割曲线样本点运动关键帧的判定规则，实验结果表明本动态掩模插值算法是可行的并符合实用要求。     

基于Hermite样条轮廓模型的图像轮廓提取

提出了一种采用Hermite样条曲线拟合方法与主动轮廓模型相结合的方法．采用Hermite样条轮廓曲线作为描述主动轮廓线的基函数，给出了这种轮廓模型的能量表达式，利用动态规划技术实现能量最小化的优化过程．采用传统的主动轮廓模型与本文方法分别对两幅颅脑图像中的病变区域提取轮廓，对比实验结果表明，采用Hermite样条轮廓模型可以取得更加令人满意的效果．     

扩展Ｈough变换在图像识别中的应用

指出了在二进制边缘图像中，Ｈough变换是一种利用曲线上的点二象性和非解析曲线的参数来检测曲线的方法，Ｈough变换技术也可扩展到检测具有灰色层图象中的任意非解析形状，讨论了物体形状检测方法的改进以及在一些人工图像中的测试和在实现区域图像中的运用。     

基于Curvelet变换水下声纳图像去噪研究

为了更好地消除水下声纳图像噪声及保持图像边缘效果，提出将Curvelet变换方法应用在水下图像去噪技术中．该处理方法克服了Ridgelet去噪只对直线边缘敏感的缺点，并对图像中存在的曲线特征起到了很好的边缘保持效果，并在实验输出数据比较中获得较好效果．     

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.     

边界连接算法探测尿沉渣管形边界

图像的边缘信息是图像分割的重要基础．在图像噪音较小的情况下，经典边界算子可以得到较好的处理结果．但是在处理噪音较大的图像时，经典算子就难以满足要求了．在经典算子的基础上，结合边界跟踪和曲线拟合的理论，得到了能较好处理一般质量图像边界的算法．将该算法应用于模拟图像和实际尿沉渣图像管形边界的探测，比较准确地得到了对象的连续边界。     

任意形状二值线图边缘跟踪的实现

边缘跟踪是计算机数字图象处理中一种重要的处理方法，本文通过对实现边缘跟踪条件的分析，提出了邻域连续性的概念，得出了边缘跟踪方法能正确跟踪所有边缘的充分条件，从而实现了任意形状线图的边缘跟踪、实际用于处理手画图结果表明，这种方法是可行的．     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

基于支持度变换的水平集人脸轮廓提取方法

提出了一种新的人脸轮廓提取方法,该方法将水平集与支持度相结合.首先将人脸图像进行支持度变换得到支持度图像,在此基础上,用支持度图像计算几何活动轮廓模型的边缘指示函数,在演化过程中先选取参数较小的边缘指示函数,使得边缘指示函数对眉毛不敏感,演化曲线过眉毛后选取参数较大的边缘指示函数,使得演化正确收敛于人脸轮廓.实验结果表明该方法的人脸轮廓提取效果较好,收敛速度快.     

基于线性CCD阵列的弹头轮廓误差测量

提出了一种运用CCD成像测量技术进行大型机械零件轮廓测量的图像测量方法，该方法利用CCD成像技术获得零件轮廓的图像，并使用Marr边缘检测算子精确确定零件轮廓的边缘位置，利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置，并对轮廓分段识别。最后采用直线和任意曲线轮廓拟合的数学模型及误差评定方法，判断所测零件的轮廓度是否满足公差要求。该方法代替了传统的模板手工测量，测量效率高，实验表明，此方法达到了理想的测量结果。     

一种基于熵优化的区域生长图像分割方法

提出了一种基于熵优化的结合区域生长的图像分割算法，它利用边缘检测和区域生长算法对图像进行一次预分割，然后再沿着图像中每个类的边缘试探性地调整分割，以熵的大小作为优化分割的指标逐步优化图像的分割．实验结果证明了该算法的有效性，而且比其他一些常用的灰度图像分割算法更准确．     

一种改进的掌纹定位算法

定位掌纹图像中的信息区域ROI(region of interest)是掌纹图像预处理中一项重要的内容.现在的掌纹ROI定位方法都是以边缘提取为基础的.然而边缘提取有其局限性,在一些情况下,无法利用提取的边缘定位一个有效的ROI.提出了一种改进的ROI定位方法,利用二值掌纹镶嵌图来取代传统的边缘提取定位掌纹ROI.与以边缘提取为基础的算法相比,此算法显著地提高了ROI定位的鲁棒性.     

基于三阶样条曲线拟合的改进Snake模型在医学超声图像分割中的应用

鉴于医学超声图像所具有的复杂性,采用基于样条曲线拟合的改进Snake模型来实现对心脏超声图像的分割.为了克服传统Snake模型对初始轮廓的依赖性,采用扇形法获得靠近目标边界的初始轮廓点,并且得到的轮廓点是有序点集.能量最小化过程运用贪婪算法来获得图像的特征边缘点,最后采用三阶样条拟合的方法来获得连续的图像边缘.实验结果表明,采用本方法可以获得连续、封闭的边缘曲线,能够较好地将目标从图像中提取出来.     

用BP网络进行彩色图像分割和边缘检测

采用ＢＰ网络模型,研究了彩色图像分割和边缘检测的神经网络方法．选取训练样本图像,并分别以区域增长分割法和Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得结果为导师信号,将图像的特征向量采用ＢＰ算法进行训练,然后对实测图像进行分割和边缘检测．与采用区域增长法所得分割结果和采用Ｓｏｂｅｌ边缘检测方法所得边缘检测结果进行比较,ＢＰ网络方法能取得同样较好的效果     

多项式拟合屋脊型边缘及在梁弯曲变形检测中的应用

梁侧面在图像中是一长条形影像,其边缘为屋脊型,很难以单一函数逼近边缘灰度数据.文章以正交多项式函数对其进行拟合,可按算术除法解优化方程,避免了求逆和解方程组.对生成的具有屋脊型边缘图像的分析表明,新方法的边缘识别精度较高.静载模型实验表明,新方法可以高密度检测梁全长度的弯曲变形,单一点的检测精度与传统方法的检测精度相当.