基于显著性的OTSU局部递归分割算法

针对OTSU方法的局限性，提出了一种基于显著性的OTSU局部递归分割算法。该算法的思路是把一次OTSU分割得到的目标区域作为新的图像进行下一次OTSU分割，依次递归下去，直到满足一定条件为止，然后把每次分割得到的目标区域按照一定加权原则累加起来，得到分割结果图像。实验结果表明，在不同的冷背景下，基于显著性的OTSU局部递归分割算法能够稳定地实现目标分割提取，具有较好的鲁棒性。  

大转角下高质量图像旋转快速算法

针对大旋转角情况下三步旋转算法的复杂性和灰度误差随着旋转角度的增加而迅速增加问题，提出了一种修正的三步平移旋转算法，它在大旋转角度时对仍具有较小的复杂性和较高的图像质量，实验结果表明了该算法的正确性有效性。  

一种基于边缘知识的雷达图像匹配定位算法

针对低信噪比实孔径雷达图像的特点，选用适于提取多尺度稳定边缘的Ｃａｎｎｙ算子，结合具有视觉非线性的门限准则、Ｎｅｖａｔｉａ细化和跟踪准则及Ｈｏｕｇｈ变换，提取可靠稳定的边缘特征描述，根据可见光参考图提取与ＳＡＲ图像共性的稳定边缘特征的知识以及稳定边缘的知识描述，提出一种基于边缘知识的雷达图像与可见光图像匹配定位算法，实验结果表明，该算法能可靠地完成雷达图像的匹配定位。  

利用FFT实现图像的快速高质量旋转变换

提出了一种快速高质量的图像旋转方法，即使用快速傅里叶变换来实现图像的旋转．该方法将旋转分成三步来实现，每一步使用一维的FFT变换对图像进行重采样来实现，将图像旋转中几何位置变换和灰度插值合二为一，不需要另外的插值运算．理论分析和实验结果表明，与以往的算法相比，本算法具有较低计算复杂废和较好的保真度。  

基于计算机视觉的汽车流量检测统计

利用计算机视觉和图像处理的方法对交通路口通行车辆进行流量统计.首先,由摄像机视场的标定原理和标定公式,得到了摄像机成像平面内的像素距离与实际三维空间距离的对应关系;然后,采用基于光流场的车辆检测方法,对所有经过设置的虚拟线圈的车辆进行实时检测和信息提取;最后,对提取的车辆信息进行统计和计算,得到实时路况信息.实验结果表明,该算法具有较高的检测概率,能够满足系统的精度和实时处理要求.  

一种多尺度目标的序贯识别新方法

提出了一种基于分级特征模型的多尺度目标序贯识别新方法，研究了不变矩特征的尺度变化规律；建立了多尺度目标不变矩的分级特征模型，进而完成多尺度目标的序贯识别，多尺度舰船目标的模拟实验表明，这种基于不变矩分级特征模型的序贯识别算法，能有效地完成多尺度目标的识别，从而证实了分级特征模型符合多尺度目标特征的变化规律，有利于表达多尺度目标的特征，提高目标的检测，识别概率，减少计算复杂性。  

一种模块化多DSP实时图像处理系统

提出并实现了一种基于 VXI的双总线多 DSP实时图像处理系统 ,通过采用 VXI总线协议保证系统的模块化及模件间的可靠通信 ;同时采用专用高速双工视频总线簇解决 VXI总线带宽限制及总线争用问题 ,从而实现 DSP模件间高速数据通信  

大转角下高质量图像旋转快速算法

针对大旋转角情况下三步旋转算法的复杂性和灰度误差随着旋转角度的增加而迅速增加问题，提出了一种修正的三步平移旋转算法，它在大旋转角度时仍具有较小的复杂性和较高的图像质量．实验结果表明了该算法的正确性和有效性．  

基于峰谷点特征和红外目标自动识别方法

研究了红外目标图像峰谷点特征提取的方法，提出了一种目标识别相似性度量准则，证明了这种相似性度量在尺度和小角度旋转等变化情况下的不变性，并在此基础上提出了一种基于目标峰谷点特征的自动目标识别算法，真实场景下长波红外目标图像实验证明了该算法的正确性和有效性。