自适应中心加权的改进均值滤波算法

为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像的细节，文中提出了基于改进均值滤波（ Ｍ Ｔ Ｍ）结构的新算法，其特点为： １） 用中心加权中值滤波算法替代 Ｍ Ｔ Ｍ 方法中的中值滤波算法以更好地保护细节； ２） 提出了一种直接利用滤波结果来估计混合噪声中高斯噪声方差的方法，估计的结果被用于滤波器系数的调整，使得新算法有很好的鲁棒性。实践证明新方法的处理结果优于传统的 Ｍ Ｔ Ｍ 方法  

自动指纹识别技术的发展与应用

自动指纹识别技术是利用人类指纹的唯一性，通过对指纹图案的采样、特征信息提取并与库存样本相比较的过程来实现身份识别的技术。与帐号＋密码、IC卡等传统的身份识别手段相比，自动指纹识别技术具有不完全丢失、不会遗记、唯一性、不变性、防伪性能好和使用方便等优点，已经逐步在门禁、考勤、金融、公共安全和电子商务等领域得到应用。介绍了自动指纹识别技术的研究现状和指纹特征定义和提取、指纹比对等主要研究内容，分析了该技术面临的主要困难：指纹采集、指纹分类和缺乏相应的系统性能评价体系，提出了该技术的发展方向为非接触式复皮层指纹采集、兼容主流采集设备的识别芯片的开发和多种生物识别技术的融合，对该技术的发展进行了预测。  

利用数字图像处理技术测量几何尺寸

针对传统接触式尺寸测量方法的缺点，探讨利用数字图像处理技术进行几何尺寸测量的方法，对产品的尺寸测量提供实时，快速，有效，经济的测量途径。给出了利用数字图像处理技术进行非接触式尺寸测量的方法，它包括图像的预处理，二值化，图像分割，轮廓线条的提取，拟合，光滑，系统的标定，尺寸的计算等，并从理论和实践上证明该方法的可行性和正确性。  

图像处理用于织物疵点自动检测的研究进展

织物疵点自动检测、代替传统的人工检测方法是纺织品质量控制和管理的重要环节，同时又是纺织自动化的重要标志之一，基于图像处理的织物疵点检测，主要是通过图像分析，从图像中发现与正常纹理不同的部分，这方面的研究一直在持续，新的方法不断出现，但较为成熟的检测系统较少，开发适合我国纺织业的织物疵点自动检测系统，具有深远意义。  

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．  

基于小波域中视觉门限模型的数字水印技术

给出了一种在小波变换域中给图像加水印的方案，本方案利用了小波分析的优良性质，结合人类视觉系统（ＨＶＳ）的特性，基于小波变换域中的视觉门限模型，对小波变换后的图像系数按不同的方向，层次子带分别加水印，使得在每个小波系数所加的水印的幅值不超过此系数所能掩盖的失真，这样可以保证水印在不可视的前提下尽可能提高坚固性，模拟实验结果表明这个方案取得了良好的效果。  

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法，该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象，先进行绝对差运算，再作均值滤波，保证了算法能很好的检测出复杂背景中的低信噪比，运动小目标，单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理，可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率，实验表明，该方法性能比图像差分法要好，与累积图像差分法相差无几，且硬件实现容易。  

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。  

数字图像区域标定的方法

给出了二值图像区域的标定方法。对于八近邻和四近邻的图像，分别建立了一组最小的完备图。利用图像标定的基本图，为二值图像边界的识别构造了一个自动机，自动机的输出就是顶点链编码，为二值图像区域的标定提供了一个有效算法。  

基于数字图像处理的路面裂缝自动识别与评价系统

在论述国内外路面裂缝检测技术发展现状的基础上,分析了基于数字图像处理的路面裂缝识别与评价系统的工作原理。通过研究路面裂缝图像的特点和现有裂缝识别算法,提出了该技术应用中尚存在分析结果的可靠性、图像处理的速度以及路面裂缝评价技术的完善等几个关键技术,并探讨了解决这些问题的途径。