保持线宽与线型信息的图像轮廓矢量化方法

对工程图进行矢量化,提取有用信息,用于工程设计,可以大大提高设计效率.在图像矢量化的方法中,基于细化的算法容易丢失一些有用信息,造成数据畸变,影响矢量化结果.因此,在矢量化过程中,沿图像边缘进行轮廓匹配时,同时求出拟合段图线的曲率和法向量,充分利用其特性,从而兼顾线宽和线型,为图像矢量化提供了一个实用的方法.     

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓扑结构，所获得的骨架对称性好等优点，在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图像细化方法解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。     

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓朴结构，所获得的骨架对称性好等优点。在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图象细化方法为解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。     

基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法

为了解决传统Sobel算法在边缘提取时存在的定位不准确、边缘线条较粗、细节缺失的问题,提出了一种改进算法。首先使用增加方向模板后的Sobel算子对图像进行卷积,再对梯度图像进行边缘检测得到双线条图像,并以此作为掩膜来消除原梯度图中的伪边缘,从而对边缘线宽进行细化,然后使用Otsu算法将图像进行二值分割,最后通过数学形态中基于击中击不中变换的细化对图像进行全局处理来消除图像纹理干扰点。实验表明,与传统的边缘提取算法相比,改进后的算法定位准确,边缘较细,并保持了原图像的细节。     

散乱数据云的自适应网格划分

提出了一种基于图像边缘检测的自适应网格划分算法，用此方法可以根据测量曲面的几何特征控制型值点的疏密分布，并在保证模型精度的同时，减少了模型数据量，该算法分图形-图像灰度映射，细化点检测，网格自适应细化三个部分，图形-图像灰度映射将三维数据云映射为灰度图像，通过图像处理检测细化点，定位细化点的位置，由此实现网格自适应细化，在柴油机引擎的测量数据云上的应用表明，该方法可以显著地降低模型数据量，提高建模效率。     

双能量摄影胸片图像的小波融合方法

根据双能量摄影胸片图像的各自特点，采用一种新的基于小波能量尺度分析算法，有效实现了基于像素级的多模图像融合。通过对同一病人双能量摄影下的胸片图像的实际应用，表明基于该方法的医学图像融合方法能有效地集中原始多源图像的优点信息，融合图像较清晰且方法简单、实用，并可用于其他图像融合处理上。     

基于两极复合式指纹图像细化算法的研究

针对现有指纹图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多，细化速度慢，图像局部细化不完全等问题，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点，提出了一种基于两极复合式算法的指纹图像细化算法，该算法在保证对图像完全细化的同时，能较明显提高细化处理速度。     

一种混合的文本图像细化方法

基于Manjunath Aradhya等提出的四步细化算法（MA）和Hilditch算法思想的分析,充分融合两种细化算法各自的优点,提出了一种新的文本图像细化方法。该算法首先采用改进的MA细化算法对二值图像作预处理;然后采用Hilditch算法进行细化。实验表明,提出的算法能有效的避免断笔,更好的保留字体拓扑信息,细化结果无畸变。     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

一种检测宽度的线特征提取方法

线特征提取是计算机视觉及图像处理中的低级处理过程,应用广泛。有关的研究大多数关注于线的位置而忽略了线宽。定义了高斯模板作为局部图像区域,考察区域内灰度值的相似性,通过灰度比较函数获得线响应进行线检测,模板半径与检测到的线宽有着密切的联系。实验结果表明该方法有效地提取了线位置及线宽。     

热轧窄带钢模糊边界的精确求解

在基于图像处理的非接触式热轧带钢宽度测量中,存在采集图像边缘模糊的情况.由于图像边缘模糊导致边缘检测不准确,从而严重影响宽度测量精度.为了正确定位,消除模糊边缘对测量精度的影响,在分析比较各类边缘算子的基础上,改进了边缘检测算子,提出并应用双模板法,获得了稳定的和较精确的测量结果,并成功地应用于热轧带钢宽度的工业测量.实测证明了双模板法可以比较精确检测出模糊边缘的带钢宽度.     

基于平板扫描仪的印刷线条宽度检测方法研究

基于平板扫描仪的印刷线条宽度检测方法是先通过反射系数标定卡的设计和输出进行反射系数标定,再根据ISO 13660提出的线条宽度定义在MATLAB平台上编制出具体算法及系统,最后将扫描仪和印刷质量检测系统相互结合,对设计好的检测图进行线条宽度测量.经检测数据分析证实了此种方法可用于印刷线条宽度检测,同时也反映出该方法的正确性和检测过程的稳定性.     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。     

混合谱梯度方法及其在医学图像弹性配准中的应用

 大规模优化问题一直是理论研究领域的研究重点,求解无约束最优化问题的混合谱梯度方法将多元谱梯度方法和谱梯度方法有效地 结合在一起,综合了二者的优势,引入非单调线搜索后,形成了全局收敛的混合谱梯度算法,并用于医学图像弹性配准B样条参数 模型的求解。医学图像弹性配准是医学图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数 目较大时传统的方法求解费时,而混合谱梯度算法较多地利用梯度信息,避免了梯度计算的浪费,与层次B样条结合可以极大地提 高参数配准的优化速度和精度,算法中的非单调线搜索还有助于避免局部最优。     

一种新的基于破损区域分块划分的图像修复算法

针对破损区域较大、结构信息复杂的图像修复难题,在分析手工修复方法的基础上,提出一种基于破损区域分块划分的图像修复算法。根据边界线破损而断裂的图像,先估算破损区域边缘各断裂边界线的走向;再将同一条边界线的各断裂边界线进行平滑连接,可将破损区域划分成不同的块;然后分别计算各块的优先等级;并利用BSCB算法,按优先级对各块进行修复;最后,将算法与BSCB算法及近年来提出的图像修复算法进行比较。结果表明,所采用的图像修复算法修复结果图像结构信息更清晰、图像边界过渡更自然、更符合视觉感知;并具有更高的峰值信噪比。     

视觉皮层中线条检测器的改进算法及应用

在简单细胞的视觉模型基础上，提出一 线条检测器的改革算法，该算法利用边缘检测器与线条检测器在形状和功能上的和两个方向相反的边缘检测器来实现线条检测器，避免了传统有不同宽度线条的骨架的提取，并且在指纹识别、字符识别等研究领域有着广泛的应用前景。     

工程扫描图象去噪和细化处理

针对工程扫描图象的特征，提出一种简单的基于密度划分的去噪算法和细化方法．基于密度划分的原理，定义了密度函数，讨论了灰度图象和黑白二值图象的情况．给出了一种直接根据中心像素8-邻域情况进行细化的算法．实验证明，该方法对工程扫描图象处理速度较快，实现简单．对各种质量的扫描图象均能在有效去除噪声的同时，锐化了图象的边缘，细化效果较好。     

光测法在混凝土表面裂缝测量中的应用

针对采集到的裂缝图像特征,提出一种裂缝定量分析法,即根据裂缝图像灰度.利用otsu提出的类判别法计算出图像分割的最佳阈值,进而提取图像的裂缝信息,然后通过编制的图像处理程序分析出研究区域的裂缝宽度及其方差.实验结果表明:该定量分析法处理图像效果好,数据稳定,相关的计算结果可为实际工程的安全可靠性评估提供准确的基础数据.经实践验证,该方法简单易行.     

基于时间分割插补及轮廓误差补偿的精度分析与仿真

基于时间分割思想的数据采样插补算法,是根据进给速度将轮廓曲线分割为每个插补周期的进给直线段,以此来逼近轮廓曲线.然后采用轮廓误差补偿的控制算法,由伺服系统进行精插补,补偿粗插补算法所带来的插补误差,并减小插补数据的不连续对跟踪精度的影响.最后根据该算法,利用VC++进行仿真编程,验证该方法的控制精度.