图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

二维小波变换在粮虫图像处理中的应用

提出了用小波变换检测储粮害虫图像边缘的方法,这种方法通过对二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息.计算表明,将二维小波变换应用于储粮害虫的图像去噪和边缘检测,不仅可以保留图像的边缘特征,视觉效果好,还可以得到较清晰的粮虫特征图像,为粮虫图像特征提取打下了良好的基础.     

拓扑理论在图像处理中的应用

本文从流形拓扑学的概念与理论出发，与数字图像处理理论相结合，提出了一种全新的数字图像的概念结构，并在此基础上产生了边缘检测方法，形成了一个完整的图像二值化分割算法体系，操作简单，适应性较强，并有多种方式可供选择。     

计算机图像处理技术在眼底图像中的应用

许多疾病的初期病变都发生微循环和微血管，眼底视网膜血管是惟一可以非创伤性直接观察到较深层的微血管，有效地提取出清晰的眼底血管是医生进行准确诊断的前提．结合眼底视网膜血管的自身特点利用计算机图像处理技术中的对眼底图像进行噪声滤除，边缘检测和粗骨架提取，可以方便、快捷、简单地获取眼底血管的信息．     

基于图像处理技术的工件长度在线测量

针对轧钢厂加热钢锭传输线,提出了一种工件长度在线测量方法.利用CCD摄像机对生产线上工件的图像信息进行远距离采集.考虑到实时在线检测要求算法简单计算速度快,在对图像信息进行边缘噪声滤除的基础上,利用图像灰度的梯度算子提取工件边缘特征,并进行边缘识别,从而实现工件长度的在线测量.为补偿摄像镜头的非线性影响,进行了二次多项式拟合处理,以提高测量精度.同时,介绍了实时在线测长系统的组成和功能,并对其测量速度和精度进行了实际测试分析,结果表明,被测工件长度在400~1 200 mm之间,运行速度不高于5 m/s时,测量误差低于0.4%.     

形态学算法在干涉图像处理中的应用

介绍一种干涉图像识读的图像处理技术－形态学算法。通过选择合适的结构元素和变换形式,此算法可以自动实现对干涉条纹的特征提取。作者详细阐述了此方法的算法实现,并给出了高精度的计算结果。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

小波边缘检测在焊缝图像处理中的应用

将小波变换边缘检测技术引入焊缝图像的处理过程,有效解决了算子边缘检测技术在抗噪声能力和精确定位能力间的矛盾.通过采用二次B样条小波检测焊缝图像的边缘,并定义了相似性距离定量的比较各类检测结果的优劣,通过该距离的定量计算和比较,充分显示了小波变换技术在抗噪声能力和精确定位能力方面的优越性.     

空中目标姿态测量中的图像处理方法

基于一种利用光测图像获取目标空中飞行姿态的方法,对高速电视获取的目标图像进行预处理的方法进行了研究。检验了姿态获取方法的可行性。人工模拟炮弹目标的试验结果证明了该图像提取方法简单易用,通用性较强,提高了参数测量的精度,为姿态获取方法的实际应用提供了依据。     

膜计算在图像处理领域应用研究综述

随着计算机与信息技术的高速发展,图像处理已深入到各行各业,海量数据以及复杂算法所面临的高速实时处理成为图像处理领域急需解决的问题.膜计算是由生物细胞(群)相关机理启发的一类分布式、并行计算模型,已被证明能以多项式时间求解计算难问题.综述膜计算在图像处理领域中的应用,着重从图像低层处理(图像平滑、骨架提取)和中层处理(图像分割、立体匹配、图像配准、图像分解与重建)两方面对膜计算在图像处理领域的应用进行了介绍和分析,并给出了膜计算应用于图像处理领域的今后可能的发展方向.     

管内强制流动结霜研究

以蒸汽分子扩散模型为基础，建立了预测霜层生长过程的数学模型，并建立了以液氮为冷媒的管内强制流动结霜实验台。由数值计算预测的结霜参数如霜层厚度等与实验数据符合较好。     

一种陡峭边缘检测的改进Laplacian算子

介绍了一种改进Laplacian阶跃边缘检测算子.它类似于传统的Laplacian算子,但用x和y的最大值代替了两者之和.将两种算子作用于一组实验图像,并对检测的结果进行了比较.     

引进Canny边缘检测算子的噪音强度估计

常用的噪音强度估计方法,没有考虑边缘像素点的影响,使估计值不彳艮准确．针对这一问题,可先用Canny边缘检测算子提取边缘后再进行噪音强度估计．通过实验数据可以看出该方法提高了噪音强度估计的精度．     

用于图象处理的两种新边界检测算子

通过对线性和非线性拉普拉斯算子的分析，提出了一种新的边界检测算子－中值非线性拉普拉斯算子，该算子无方向性，既可保留边界，又可去除噪声，此外，还提出了另一种用图象灰度变换与边界提取相结合检测边界的方法，由此，产生了另一种非线性边界提取算子－灰度均衡化中值非线性拉普拉斯算子。最后对一幅加了盐－颗粒噪声的人物图象进行了计算机验证。     

基于Java的有噪图像边缘检测算法的研究

为解决提取图像后的图像显示质量问题,利用基于模糊隶属度的加权均值滤波器抑制各种噪声,根据Pal的区域对比模糊增强边界检测算法实现图像边缘的提取,并对图像处理过程进行了分析和讨论,实验结果表明,所提出的方法是可行的和有效的。     

小波多尺度方法用于边缘检测

小波极大值有达式给出重构图像信息的一种新方法,它能从图像边缘的属性上扩展解决图像处理问题的方法,由此提出小波多尺度方法对边 进行检测和重构,实验结果表明图像近似值可以从小波模极大值点中重构,而视觉效果却不受影响。     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

基于K邻近均值滤波器的自适应Canny边缘检测

本文在分析传统Canny算子的优缺点基础上,针对其在平滑滤波和阈值选取上的不足,提出了新的改进算法.该算法首先采用K邻近均值滤波器对图像进行预处理,然后利用非极大值抑制过程后图像本身的信息来自动产生高低阈值对图像进行边缘检测.经过实验证实,使用本算法检测到的边缘连续性更好,边缘细节更丰富,同时阈值选择的自适应能力有所提高.     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Ral模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，并提出了改进的模糊增强Tr变换。采用该快速算法，简化了Ral算法中复杂的G和G^-1运算，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。