Log Gabor小波性能分析及其在相位一致性中应用

对Gabor函数与log Gabor函数进行比较，构造了log Gabor小波，从人类视觉系统认知特性的角度分析了该小波的性能，并与Gabor小波进行了比较，最后将log Gabor小波应用在相位一致性的图像特征检测中，实验证明，使用log Gabor小波不但可以提高特征的定位精度，而且在检测效果相似的情况下，log Gabor小波比Gabor小波可以节约一半的计算量。     

基于自适应直线拟合的角点检测

角点检测是计算机视觉的一个基本问题，进行角点检测的关键是估算曲率。笔者给出了一种新的基于参考点的前后曲线方向估计的曲率计算方法。我们以离散点远离直线垂直距离误差最小为目标进行直线拟合，同时根据误差大小来自适应的选择拟合窗口的大小。很好地解决了角点曲率计算时拟合窗口大小和计算精度间的矛盾，实验证明，该方法抗干扰性好，且运算量不大，对于存在明显转折点的曲线角点有很好的检测和定位能力。     

面向自主机器人的实时彩色视觉系统

设计开发了一种新型的机器人实时彩色视觉系统，以及基于颜色的实时分割和识别软件系统，采用即插即用型的USB接口数字摄像头，简化了系统的使用和维护，首先把输入的彩色图像从RGB空间转换到YIQ颜色空间，提取出和颜色有关的IQ平面的信息；然后根据目标颜色在IQ平面里分割图像，再对图像进行游程编码，并从游程编码中提取出有效的图像信息；最后通过TCP／IP接口将视觉信息发送给机器人控制系统，为了抑制光强变化的影响，采用了一种阈值学习方法，实验结果表明，整套系统具有很高的实时性和较好的识别效果。     

一种彩色图像的二维纹理识别方法

基于仿射矩正则化技术，推导出了新的光照仿射不变特征：Zernike矩、多波段相关函数，通过正则化方法实现仿射不变矩，采用组合矩方法和奇异值分解方法实现光照不变性，在推导光照不变性时必须使用复数值矩(如Zernike矩)，因为实数值仿射不变矩不能实现独立于光照变化的仿射不变性。实验结果表明，所提出的纹理识别方法具有很好的识别效果。     

CI战略在企业形象设计中的应用

“CI”是英文Corporate Identity的缩写，可译为“企业形象识别设计”，主要含义是指企业形象的同一性策划它是企业理念精神、企业行业行为规范和视觉传达特征的综合体现。在整体营销活动中导入“CI”企业形象战略体系，是企业转换经营机制，走向市场，籍以改变企业形象，注入新鲜血液，从而在竞争中发展和壮大自己的重要战略。     

基于Kruppa方程的相机分步自标定方法

提出一种运动变焦相机分步自标定的,邓事先标定相机的纵横比和主点，在假设像素为矩形及主点为图像中心的情况下，基于Kruppa方程线性求解焦距，算法中只需输入基础矩阵，不必预先进行任何类型的投影阵分解或投影束校正。线生求解焦距避免了非线性法的不确定性，实际数值实验表明该方法简单实用。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

复杂零件多直径的快速测量

基于计算机视觉技术，介绍了由一个通用的十字线激光器和一个CCD相机组成的视觉测量系统及其标定方法，辅以被测点的共面性约束，建立了系统的测量数学模型，并用其对一个复杂的多直径零件进行了测量实验，只需一幅图像，就可以同时测量出零件的多个直径。该方法不需要精密的夹具对零件进行严格定位，方便、快捷、实用，激光器也不需专门定做。     

LS区存在对光流敏感细胞

猫视皮层LS（Lateral supersylvian）区细胞的感受野面积远大于初级视皮层细胞,对运动光棒有良好的反应,约有80％的细胞对方向敏感,主要处理运动信息。有人认为它相当于猴子的MT（Middle temporal）区。MT区的作用是将来自初级视区的信息输入进行加工,进而输出给MST（Middle superior temporal等高级视区,最终形成对旋转、收缩/扩张、平移、形变等由本体运动引入的大范围较复杂的光流信息的反应。尚不清楚猫视皮层是否存在能对较复杂光流信息反应的高级脑区,对光流信息加工方式是否与猴相同。基于猫LS区细胞感受野网膜位置与最佳运动方向关系的研究,Sherk等认为,LS区细胞可能参与对光流刺激的信息加工。然而,直接用光流刺激进行的研究,在猫中尚未见报道。我们采用旋转、收缩/扩张、平动等刺激模式研究,结果显示LS区一些细胞对旋转、收缩/扩张等光流刺激敏感。     

从多面体图象到线画图表示

如何在单幅线画图上进行空间多面体形状信息的定量恢复，魏在其论文［１］中已给出了主要的理论结果。为了从所摄入的多面体图象得到相应的线画图，要对图象进行一系列处理，包括：提取边缘、细化、跟踪及拟合。本文着重对该过程所涉及的图象处理问题及有关算法作一较为详细的讨论和介绍。