基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像，提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波，抑制噪声；利用最大类间方差阈值法分割图像，分割出特定目标；选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀，去掉细小背景杂波干扰；对二值化的图像进行面积统计，搜索出面积最大的目标．在原实时图中，以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明，利用裁剪的新实时图进行匹配，可以有效去除背景对匹配的不利影响，弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

基于SVM的虚拟人彩色切片图像自动分割

为实现对数字虚拟人彩色连续切片的自动分割,提出了一种基于支持向量机的自动分割方法.该方法首先利用虚拟人连续切片图像间在颜色、纹理等特征的相似性,使用支持向量机分类方法对相邻图像进行分割.在分割结果达不到预定允许最小相似度条件或一次训练结果用于连续分割切片次数达到给定的最大允许次数时,则再利用相邻切片在空间上的相似性,自动对当前切片进行重新采样,然后继续训练、分割.使用虚拟中国人女性一号(VCH-F1)数据集中切片图像进行实验,对比研究了允许的最小相似度测度及允许最大连续分割次数对分割质量和分割时间的影响,并给出了受噪声污染图像的自动分割结果.该方法能有效实现对虚拟人连续切片图像的自动分割,能在保证一定分割质量的同时,兼顾分割速度,并能较好地克服噪声影响.     

一种改进的阈值分割算法在复合材料图像处理中的应用

针对纤维增强复合材料微观结构图像的特点,提出了一种改进的基于模糊思想的阈值分割算法,该算法利用整体阈值、局部阈值和像点梯度信息之间的关系,构造了一个双输入单输出的模糊逻辑系统,合理计算出像点的最佳分割阈值.实验结果证明了算法的有效性.     

图像处理技术在大梁装配孔自动检测中的应用

采用一种基于计算机图像处理的方法,对由CCD摄像机采集到的多幅图像,结合图像拼接、阈值分割、特征提取和模式识别等算法进行处理和分析,最终实现了对大梁装配孔质量的自动识别。实践证明了这种方法的快速性与实用性。     

异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真

异构双腿行走机器人（BRHL）是一种全新的类人机器人模式。首先阐述了BRHL的概念及研究意义。基于分割建模思想，推导出BRHL运动学、动力学方程。针对高阶微分代数方程组动力学正解问题，提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法。最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算。结果表明，一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪。     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上，提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法，从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验，证明此方法是有效的，可以在保证识别精度的前提下，快速识别机器人。     

新型低功耗320×288 IR ROIC 中列读出级的设计

介绍了320×288红外(IR)读出电路(ROIC)中列读出级的低功耗设计。采用新型的主从两级放大的列读出结构和输出总线分割技术相结合。其中主放大器完成电荷到电压的转换,从放大器完成对输出总线的驱动来满足一定的读出速度,总线分割是把320列分组来减少输出总线上的负载电容。通过spice的仿真可以发现,与传统的列读出级相比,这种新型结构的功耗由原来的47mW降到了现在的6.74mW,节省了80%以上的功耗。     

武器系统输出数据的视频采集与恢复

为了提取显示器的显示数据,提出一种自动提取视频中显示区域的方法,该方法利用多帧视频图像信息,根据录取的视频图像的特点,采用帧间差分方法,分割出显示区域。然后,针对由于摄像头和显示器刷新率不同带来的阴影问题,采用一种保持对比度的灰度变换方法,消除了阴影的影响,同时增强了视频信息,为后续的图像处理扫清了障碍。     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。