多姿态人脸图像处理方法研究

通过对传统人脸识别系统图像处理的方法以及具体的特点进行研究，然后结合多姿态人脸识别技术的要求，提出了适合多姿态人脸识别的人脸图像处理方法。该文主要采用的是人脸图像的标准化方法、归一化处理以及由单视图生成多姿态的图像处理技术，最终形成了对多姿态人脸图像进行综合处理的技术。     

基于二值文档图像适宜网上管理的处理方法探讨与研究

着重介绍对二值图像的各种压缩方法，并对其进行了系统比较，给出了适合将文档图像进行网上传输以及网上批量文档图像管理和查阅的一种高效率软件压缩方法，扫描处理方法及去噪声方法等。     

同态滤波在红外图像增强中的应用

本文提出用一种改进的同态滤波方法对红外图像进行增强。该方法根据红外图像的特点，通过对红外图像的非线性处理，采用巴特沃斯滤波器进行滤波。实验结果表明该方法在处理暗背景下的红外图像非常有效。     

高维数据的降维方法研究及其应用

讨论了高维数据的降维方法及应用，采用进制分解的方法将数字图像无损转化为二值图像，从而将原图像的处理转化为对二值图像的处理．从理论上，论证了二值图像的无损性，以此为根据对二值图像进行了相应的分析，包括压缩、图像分析、信息融合等．     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

舰船图像序列的电子稳像技术

针对船载摄像系统获取的图像序列抖动的问题,提出一种基于信息融合的电子稳像方法,对因风浪作用产生晃动的视频图像序列进行稳定处理,使输出的视频图像序列稳定而清晰.基于信息融合的电子稳像方法是指在运动估计过程中,对于传感器获取的运动矢量与软件算法获取的运动矢量进行信息融合,得到更为准确和有效的运动矢量,并对视频图像序列进行补偿的一种方法.给出采用软件方法、硬件方法和信息融合3种方法获取运动矢量,进行补偿得到的结果.与参考图像进行比较分析,结果表明信息融合的方法可以使稳定精度大大提高,更适合人眼观察.     

基于细胞图像肺癌诊断系统的设计与实现

基于细胞图像的肺癌诊断系统主要是利用数字图像处理和模式识别的技术对肺癌细胞的图像处理，并根据提取出的细胞特征对肺癌进行早期的病理诊断．不同于以往的细胞诊断系统，文中提出了新的细胞分割和重叠细胞重构的方法．首先把彩色肺癌细胞图像转化为灰度图像，对其进行平滑、去噪，然后用一种新的基于强化学习的方法寻找合适的灰度阈值，把细胞区域分割出来，形成二值图像，并对图像进行基于形态学的二值滤波，再针对此时分割出的重叠细胞，利用一种改进的deBoor—Cox方法分离与重构，最后进行特征提取，根据提取出来的多种特征对细胞分类，诊断出肺癌细胞．     

基于色彩恒常理论的图像去雾技术

针对户外图像采集处理系统，讨论了1种有效的图像去雾方法。由于雾退化图像对比度较低，从图像增强角度入手，将雾的退化作用等效成景物的照度变化，根据色彩恒常理论，采用Frankle—McCann Retinex（FMR）算法进行图像去雾处理；结合人眼对亮度的指数视觉特性，采用软复位算法对其进行改进。仿真分析表明，改进后的算法可以有效增强雾退化图像的对比度，获得满意的视觉效果。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于局部多分辨特征的SAR图像自动目标识别

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别是图像识别领域的一个重要方向。受视觉细胞感受野模型的启发,该文提出了一种从图像局部点出发,对图像进行多分辨分解的图像处理方法。采用一组简单的八邻域正交基对图像进行多级滤波采样处理,得到原图像的多级类Gauss差分图像尺度空间,并将其应用到MSTAR数据集中的SAR图像目标的特征提取;同时,基于多级特征的整合思想,运用基于多尺度核方法的SVM模型,对不同级别图像特征采用不同尺度的核函数分别映射,然后进行合成,实现多类目标的分类。对MSTAR数据集的实验结果表明,该方法具有很高的正确率,并且实现简单快速。此外,该方法还可方便地应用于SAR图像场景中多类、多个目标的分割与自动目标识别,并且对相干斑噪声具有较强的鲁棒性。     

抑制震荡的自适应小波阈值去噪方法

分析了小波阈值去噪方法在信号的间断附近产生震荡的原因,根据产生机理的不同将它们分为属于伪Gibbs现象的震荡和由于小波阈值去噪在信号的间断部分因为去噪能力下降而属于噪声残留的震荡.为了消除这些震荡, 结合软、硬阈值方法的特点提出了一种新的阈值函数自适应地处理小波系数.试验表明,该方法有效地抑制了信号间断点处的震荡,获得了优于传统阈值方法的去噪效果.     

Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

时滞反向响应过程的数字控制设计方法

基于单位反馈控制结构,提出了离散域中对于时滞反向响应过程的直接设计新方法.该方法分析了反向响应系统控制器输出的振铃问题,给出期望闭环传递函数,并由此推出数字控制器的结构;通过分析设计参数,给出控制器单一调节参数的整定规则和获得更好控制器输出的参数选取方法.通过对一高阶的时滞反向响应过程进行仿真实验比较,结果验证了所提出的方法在抑制振铃方面具有较为明显的优势.     

竹节纱的纺纱原理及常用纺纱方法研究

介绍了竹节纱研究的发展趋势,比较了四种纺纱原理,并重点论述了环锭纺竹节纱和转杯纺竹节纱的方法,和对纺制竹节纱的工艺和质量控制作了探讨.     

视频压缩中环效应的分析与消除

分析了降低视频主观质量的环效应的成因 ,澄清了边缘增强导致环效应的误解 ,认为环效应是由于图像中的锐利边缘所包含的高频分量在量化过程中受到过度损失引起的 ,进而提出基于宏块的在编码器端消除环效应的算法。该算法根据图像中各个宏块分别含有锐利边缘的多少来调节每个宏块的量化精度。在 MPEG- 2编解码器上的实验结果表明 ,该算法在保持视频平均码率和客观质量几乎不变的情况下可以有效地消除环效应 ,提高视频主观质量。该算法无需修改视频编码标准的码流语法 ,因此便于在实际应用中推广     

显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法

针对主动视觉中运动载体和云台抖动导致图像模糊的问题,提出一种显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法。为了克服经典 Canny 算子只能对边缘进行标注的缺陷,设计了图像边缘搜索-增强算法,并基于此提出了仅依据图像中显著边缘邻域完成点扩散函数优化估计的方法;为解决传统残差图像方法不能适应预测图像错位的问题,提出图像解模糊的递归残差修正算法来抑制复原图像波动;设计了图像复原的分层迭代处理流程,保证模糊图像复原的可靠性和精度。理想光照条件下的仿真表明,算法能准确恢复模糊图像的边缘,同时抑制复原图像中的波动。非理想光照条件下的仿真也验证了算法对环境有良好的适应性,具有较高的实际应用价值。     

环剥和扭梢对普通富士苹果花芽形成的影响

本文就普通富士苹果对不同时期环剥和扭梢的成花反应进行了观察分析。结果表明,5月18日至6月18日环剥对普通富士苹果有明显的成花效果,且以6月8日环剥的成花率最高;同时发现促进长梢成花的最佳措施为5月18日至6月18日(环剥+扭梢)。     

一种基于约束边界模式的超分辨率图像重构算法

超分辨率图像重构是利用多帧低分辨率图像重构出一幅具有更高分辨率图像.一般的凸集投影算法在放大倍数上升时存在两个问题: 一是计算复杂性急剧上升, 二是边缘振荡效应的加剧导致成像质量迅速恶化.本文针对凸集投影算法, 提出了一种基于约束边界模式的算法.实验结果表明, 新算法能够在有效抑制边缘振荡效应的同时, 较大地提高了重构速度.     

一种基于边缘增强扩散的凸集投影图像重建方法

将边缘增强扩散与凸集投影算法相结合,提出了一种基于边缘增强扩散的凸集投影方法.该方法能在一定程度上减少噪声的影响,解决重建后图像的振铃问题,且信噪比有一定的提高,改进超分辨率重建图像的效果.实验表明两者能实现很好的结合.     

基于神经网元的自适应Dahlin数字控制器

在常规Dahlin数字控制器基础上,提出了1种基于神经网元的自适应Dahlin数字控制器.它具有收敛速度快、鲁棒性强的特点,而且学习算法是自适应的.它既可以用于参数时变和时滞未知的受控对象,又适用于逆不稳定过程,同时不存在控制器的振铃现象,是解决具有慢时变和时滞未知工业过程控制的有效方法.