切片图象中的多目标检测及特征提取

描述了一个多目标检测及特征提取的新方法.它是在边界跟踪过程中,自动确定一个包含目标区域的虚拟矩形窗口,利用差分技术提取窗口内的目标区域的同时;将其抹去.当处理完整幅切片图象时,能获得切片图象上存在的目标个数及每个目标区域相应的特征(如面积、周长等).     

一种新的物体连续切片图象的截面三维重建

描述了一种新的截面三维重建方法,它是在截面重建法的基础上,引入仿射变换作为旋转、投影变换,利用线性插值消隐填充算法,生成物体的可视侧面,直接利用重建图象的深度信息计算可视侧面的灰度,在显示平面获得物体可视侧面的三维结构及形状信息.并可通过旋转投影变换获得物体任一可视侧面的重建显示图象.     

非监督图象分割的神经网络方法的研究

本文提出了一种新的神经网络模型UMAN,以实现非监督的图象分割。该神经网络采用广义信息熵作为描述系统稳定和收敛的定量判据,克服了广义能量函数的缺陷;改进的Kohonen非线性映射结构,既突出了分类信息又减少了信息冗余;网络内部层和结点数由系统内部动态地确定,不需人工干预和先验知识;非监督自学习功能反映了低层次视觉信息处理的特点,可处理一般的图象,具有较强的适应性.实验结果表明该模型及算法是有效和实用的,具有一定的鲁棒性.     

基于模糊阈值的图象分割方法

叙述了采用模糊阈值进行图象分割的基本原理，提出了简化资格函数形式和采用直方图中值滤波处理方法，算法简单直观，计算机仿真表明图象分割结果比较理想．     

噪声图象边缘增强的W滤波器

本文提出一种新型噪声图象增强的滤波器-W滤波器。该滤波器能够在有效地滤除噪声分量的同时,增强图象边缘。在图象平坦区,W滤波器输出图象具有足够的分辨率和保真度;在边缘区,避免了传统方法形成的由噪声分量引起的假边缘;改善了图象的视觉效果。理论分析和实验结果表明,W滤波器能够增强任何形状的噪声污染边缘。同CS滤波器(比较选择中值滤波器)性能相比较,本文提出的方法能同时达到滤除噪声和边缘增强的目的,一维和二维信号测试结果有力地支持上述结论。     

一种基于小波分析的混合编码研究

提出了一种基于小波分析的图像混合编码方案。首先，应用二维小波变换对图像进行分解，然后根据分解后不同分辩率下的数据特点，对各级子图像采和没的量化编码方法进行处理。如对最低频子图像进行预测编码，地中频和次高频子图像进行门限量化和一种新的游程编码，最后对打包后的编码数据进行Ｈｕｆｆｍａｎ编码，计算机模拟结果表明，该方法压缩效果好，处理速度快，对“Ｇｉｒｌ”标准头肩像压缩比达到了２５倍，峰峰信噪比大于３４     

运用微机对卫星遥感图象进行几何精校正

运用ＩＤＲＩＳＩ软件系统对遵义市ＴＭ图象进行了几何精校正，发现几何畸变系数为５％，经校正降为０．０１％．并据此总结了运用微机对ＴＭ图象进行几何精校正的一般方法