一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。     

基于时频域特征和分层决策的通信信号调制识别

针对实际通信信号具有时变、非平稳的特性,将时频分布引入通信信号调制类型识别,提出了新的品质优良的时频域识别特征和使用时频域特征的分层决策分类器。即以基于Wigner Ville分布(WVD)的一阶时间矩特征和基于Margenau Hill分布(MHD)的局部时频域特征作为分类特征向量,通过特征向量与判决阈值的逐层比较以实现通信信号调制分类。仿真结果表明,该方法在低信噪比下的识别性能明显优于基于单纯的时域特征或频域特征的传统方法。     

卫星数字图像的智能处理研究

在借鉴成熟的数字图像特征分类模型基础上，通过特征抽取及采用神经网络方法对特征树训练，得到卫星数字图像的典型特征和在图像分析中的权重。提出利用数字图像的经验处理知识来实现卫星数字图像的自动处理，并建立分类数字图像集的经典处理案例，采用基于案例推理的方法，实现了卫星数字图像处理经验的复用和效率的提高。     

基于稀疏编码的自然图像特征提取及去噪

主要讨论稀疏编码在自然图像统计特性中的应用，利用稀疏编码实现图像的特征提取以及消除图像中的高斯噪声。丈中利用双梯度算法对自然图像的基向量进行迭代学习。实验表明，提取的基向量在时域和频域上都有方向性和局部性。与小波收缩法相比，稀疏编码法提取的特征要优于小波法提取的特征。对特征提取的实际应用，就是利用稀疏编码收缩法对图像消噪，并通过仿真实验证明稀疏编码收缩法去噪效果要优于任何低通滤波方法。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

从设计模型中提取制造特征的方法

提出了一种从设计模型中提取制造特征的方法,利用STEP中性文件重构零件模型,进一步利用目标面上的环数建立制造特征的类关系图,即可实现从设计模型中提取制造特征.     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

基于特征塔集的遥感图像融合方法

提出了图像特征塔集的概念，给出了一种基于特征塔集的融合方法．算法主要包含两部分，子图像的融合及对应残差图像的融合．图像的大部分能量和信息包含在子图像中，因此，在图像金字塔的子图像融合过程中，特征塔集的构造由局部能量和局部熵组成．考虑到残差金字塔包含了原始图像的边缘或高频成分，因此采用梯度作为其融合特征．最终的融合结果，可利用金字塔反变换获得．由于将残差金字塔也引入到融合算法的设计过程中，因此融合的精度得到一定的提高，另外，采取简单的金字塔可以有效地控制算法的复杂度．实验结果表明了算法的合理性和有效性．     

动名兼类和动词名用的区别

本文力求说明汉语动名兼类词和动词名用的区别，并根据双音节复合动词与数量词组(几)“个”的组合能力来划分两者的界限。