一种基于离散Tchebichef正交多项式和傅里叶梅林矩的局部多特征图像检索算法

提出了一种基于离散Tchebichef正交多项式和傅里叶梅林矩的局部多特征图像检索算法。通过对图像进行正交变换和多分辨率重排序,在变换域中提取出纹理、颜色和形状特征,生成具有较强区分能力的图像特征。由于傅里叶梅林矩具有旋转不变性,因此在处理发生旋转变换和平移变换的图像时,检索效果较好。最后,对提出的算法用多个数据集进行了检索实验,并对实验结果进行了比较和分析。     

基于小波变换的视频编解码芯片ADV611的原理和应用

图像压缩在信息的传输中和存储中起着至关重要的作用。这篇文章论述了一般9－7双正交小波滤波器的构造方法，介绍了一个基于9－7双交小波滤波器的数字视频编解码芯片ADV611的基本结构和原理，给出了用ADV611进行视频图像压缩的实验结果。     

一种新型偏转线圈的大偏转角技术

为了利用现有 CRT颜色逼真、分辨率高、技术成熟等优点 ,克服其体积大、笨重的不足 ,提出将两组平面主线圈和两组圆柱形辅助线圈组成一个全新的偏转线圈 ,利用这种新型偏转线圈制作成的 CRT能较大幅度减薄显像管的厚度 ,并在保证图像质量前提下实现电子束的大角度偏转 .实验结果表明 ,电子束最大偏转角可达 1 2 6°以上 ,光点测试结果良好 ,电子束聚焦特性有所改善     

基于OPED的有限角投影数据快速重建算法

针对Radon投影的计算机断层(Computer Tomography,CT)重建问题,提出了一种新的基于单位圆上正交展开法(Orthogonal Polynomial Expansions on the Disk,OPED)的有限角投影数据快速重建算法。该算法通过求解缺失投影与已知数据分别对应的正弦变换数据集之间所满足的线性方程组,得到完备数据正弦变换数据集的近似值,之后运用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)及线性插值算法提高重建速度从而缩短重建时间。分别推导了单、双边投影数据缺失时的快速重建算法并给出了重建结果,实验结果证明,该方法能够有效提高重建效率。     

两变量离散正交多项式及其在图像重建中的应用

主要讨论了构造于三角域上的两变量离散正交多项式的性质,包括正交性和矩阵形式的三阶递推公式。在此基础上,提出了直接计算这类两变量离散正交多项式的矩阵公式,并用这种构造于三角域上的两变量离散正交多项式作为基函数,首次构造出相应的两变量离散正交矩。仿真结果表明:该方法具有较好的可行性和较广的适用范围;在图像重建等方面,两变量离散Charlier正交矩的性能优于Zernike矩。     

具有完全重构二维FIR菱形子带滤波器组的设计

提出了一种具有完全重构的二维零相位有限冲击响应（ＦＩＲ）菱形子带滤波器组的设计方法，该方法采用变量代换并通过调整窗函数的参数和传递函数来改变频率特性、能方便，灵活地控制频率特性，设计实例表明，所设计的滤波器频率特性较好，用设计的滤波器对一真彩色内窥镜图像进行处理，达到了满意的效果。     

基于灰度-梯度共生矩阵的视网膜血管分割方法

提出了一种新的、有效的视网膜血管分割方法．它包括二维匹配滤波预处理以增强血管的灰度，以及用灰度-梯度共生矩阵的最大熵阈值化方法．该方法同时利用了图像的灰度和梯度信息．在计算梯度时选用了三次B样条小波．实验结果表明，该方法能较好地提取视网膜血管网络．     

基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法

传统的高斯混合模型对于含有噪声的图像不能进行有效的分割。针对有噪声图像的分割问题,提出了一种基于狄利克雷分布和参数分析的高斯混合模型图像分割算法。首先采用高斯函数对像素计算先验概率值,然后采用狄利克雷分布和定律关联像素间的邻域信息,并利用梯度下降法优化参数。实验结果表明,本文算法对无噪声和有噪声图像的分割结果比传统方法更有效,误分率更低。     

一种基于选择性卷积特征和最大后验高斯混合模型的细粒度图像分类算法

提出了一种新颖的细粒度图像分类算法。首先从神经网络VGG 16中提取出卷积特征后进行特征筛选,得到选择性卷积特征;然后利用最大后验高斯混合模型对特征进行分类,从而解决细粒度图像分类问题。造成细粒度图像分类困难的主要原因是类内差异和类间差异。利用卷积特征对图像具有更细致的描述能力,可以有效地减小类内差异;同时,对从VGG 16中得到的卷积特征进行筛选,能够较大程度地摆脱背景干扰,从而提高类间差异。最后,采用基于最大后验的高斯混合模型对这些选择性卷积特征进行分类。实验结果表明,本文算法不仅克服了两种差异带来的问题,还解决了传统高斯混合模型缺少大量实验数据的困难。在目前流行的5种细粒度图像数据集上,本文算法都有更好的分类效果。