B(k)nf的逼近问题

Lagrange算子与Bernstein算子是用于处理多项式逼近问题的两个重要算子，这两种算子各有优缺点．为此，Sablonniere P．引入并研究了一种新的算子Bn^（k），它是一种介于Lagrange算子与Bernstein算子之间的拟插值算子．笔者研究了如何利用这种算子来完成满足某些给定条件的多项式曲线的设计．由于最适合应用的多项式是三次多项式，研究Bn^（k）（k=0，1，2，3）的性质，此时，算子B3^（0）、B3^（1）是Bernstein算子B3，B3^（3）是Lagrange算子L3，且B3^（2）f≠B3f，B3^（2）≠L3f，B3^（2），在体现逼近效果以及f的性质方面表现是最好的，且B3^（2）f型多项式曲线可以通过基变换方法得到新的控制点再由Bezier曲线作图法做出．     

图像强化去噪的一种偏微模型

给出了图像处理中加强去噪的一种方法．具体作法是在能量泛函中用模糊算子作用后的原图像与获得图像之间的距离代替原图像与获得图像之间的距离．实验结果表明，这样的处理不仅加强了去噪效果，而且保持了现有处理方法的其他优点．建立了与这一模型对应的流方程Cauchy问题的逼近问题的古典解的存在惟一性，使得这类问题的讨论完善化了．     

基于各向异性韦伯二值模式的局部特征提取算法

复杂光照场景下图像局部特征提取一直是图像处理的研究热点,针对韦伯局部描述符(WLD)简单的量化方法以及方向特征提取不足,提出了一种新的图像局部特征描述符,称为各向异性韦伯二值模式(AWLBP)。该算法中WLD算子中的差分激励分量由引入尺度参量和角度参量后改进的各向异性LOG算子来代替,方向梯度分量由局部二值模式(LBP)来代替,将二者融合生成二维AWLBP直方图,然后转化为一维直方图,最后使用KNN分类器进行分类。算法在CMUPIE人脸数据库和Pho Tex纹理图像库的大量的实验中验证了其有效性和准确性。实验结果表明,提出的图像特征提取算法在复杂光照的场景下具有很高的有效性和鲁棒性。     

基于点特征匹配的SUSAN，Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法，包括特征提取和特征匹配2个步骤。在介绍保持结构的形态学方法——SUSAN算子和Harris算子原理的基础上，根据真实影像，就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较。编程实现SUSAN，Harris算子影像的点特征提取，基于匹配支持度的松弛匹配算法，从而获得研究实验数据。实验表明：这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势，且均具有操作简单、易于实现的特点。     

图像匹配中点特征提取方法的研究

图像特征提取是图像匹配和三维信息提取的基础,是影像分析与单像处理技术领域中最重要的任务之一．有效的特征提取算法是影像分析与处理的关键．基于特征的图像配准中,特征主要针对点特征．基于点特征的图像配准,特征点的提取是图像配准的关键步骤,本文从点特征定义出发,分析和研究了几种常用的点特征提取方法,如：Moravec算子、Harris算子、SUSAN算子、Forsmer算子等,最后得出一些有益的结论．     

Forstner特征点分类和精确定位方法探讨

针对无人机影像空三处理对特征点定位精度要求高的问题,基于Forstner点特征提取算子探讨一种Forstner特征点分类和精确定位方法。首先利用一定的方法判定Forstner特征点的类别(即角点、圆点、中间点中的一种),然后根据该特征点的类别进行精确定位。通过对一组无人机数据进行实验,试验表明:相比Forstner算子的初步定位,精确定位的特征点精度显著提高。     

数学形态学梯度算子的钢轨端面几何特征测量

针对传统的接触式钢轨端面几何特征测量误差大且测量结果不稳定的问题,基于数学形态学梯度算子的方法实现钢轨端面几何特征的非接触测量.测量采用工业CCD数码相机采集钢轨端面图像数据,将其灰度处理并得到图像的二值矩阵,用数学形态学运算获得钢轨端面图像的边缘,结合Sobel梯度算子实现钢轨端面几何尺寸的测量.测量数据显示,该方法可获得比较准确的钢轨端面几何特征测量值.     

基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤.在介绍保持结构的形态学方法--SUSAN算子和Harris算子原理的基础上,根据真实影像,就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较.编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取,基于匹配支持度的松弛匹配算法,从而获得研究实验数据.实验表明这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单、易于实现的特点.     

提取数字图像相对灰度特征的Robust估计及其快速算法

以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景，研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题．文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路，给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的统计 估值方法．针对实际饮料瓶一致性差．图像复杂的特点，提出一种ｒｏｂｕｓｔ估计方法 来解决特征提取的可靠性问题．同时为了满足在线处理的实时性要求，文中在给出两 个有关数字图像相对灰度信号及其方差函数的定理的基础上，给出了一种实现ｒｏｂｕｓｔ 估计的快速算法，从而解决了特征提取中的可靠性与实时性之间的矛盾．文中方法已 在一套计算机图像处理系统上实现．结果完全满足实际要求．     

保算子乘积数值域的映射

算子数值域是一个非常重要的概念，它在理论和应用方面都得到了广泛的研究．在保持问题的研究方面，人们已经在不同的算子代数上做了许多刻画保数值域映射的工作。本文主要在某些算子代数或算子空间上研究保算子乘积数值域的映射的刻画问题。我们得到β(Hi)或I^α(Hi)(i=1，2)之间保算子乘积数值域的映射的刻画、保算子斜乘积数值域的映射的刻画、保Jordan三重积数值域的映射的刻画以及保Jordan斜三重积数值域的映射的刻画．我们的结果表明上述映射具有良好的结构且在许多情形给出了*-同构或*-反同构的新特征．