工程图纸轮廓提取方法及其在工程手写字符识别中的应用

提出了一种新的适用于大幅面二值图象轮廓提取方法，该方法具有数据量少、速度快、边缘噪声不敏感、轮廓近似度任意和易于以专用硬件实现预处理等特点，还提出了一种基于ＦＦＴ的字符轮廓特征提取和识别方法，并给出了实验结果。     

连续断层图象计算机三维重建轮廓点匹配插补算法的研究

提出了一种连续断层图计算机三维重建轮廓点匹配插补算法。该算法对连续断层图象相邻轮廓进行轮廓点匹配，继而插补出中间轮廓，形成被重建物体的三维形貌。     

利用弹簧模型提取物体轮廓

复杂背景下的物体轮廓提取是一个实际的图象处理系统必须面对的问题,而传统的轮廓提取方法在此情况下往往因为大量的噪声而失效,本文所处理的胃部的SDC图象中物体的边缘就处在与边缘的斜率和灰度梯度极为相近的噪声中,所以较难提取,我们利用UBF图象已提取的轮廓建立弹簧模型,根据两种图象中胃部的形变关系,较好的提取了SDC图象中的胃部轮廓,该方法对其它复杂前景下的图象处理有较好的参考价值。     

图象轮廓间插值的一种矢量计算方法

在计算机图象处理和图形学中、图象轮廓间的插值经常应用于三维图形综合,三维图形的逼真显示等方面。本文介绍一种轮廓间插值的方法——动态弹性插值法。该方法给轮廓间加以力的作用,使一个轮廓逐渐向另一轮廓逼近,从而完成插值。文中给出了插值的实验结果。     

基于阴影轮廓差分投影方法的快速定位车体算法

利用阴影轮廓特征，提出了一种快速分离和定位车体算法．该算法利用车体形成的阴影轮廓曲线，根据不同的阴影方向模型进行水平和垂直方向的轮廓差分投影，利用轮廓差分投影曲线定位阴影与车体边界的特征点，从而分离和定位车体．实验图象数据研究表明，该算法具有较好的鲁棒性和准确性，同时从其运行的时间来看，完全能满足实时的车型识别系统的需要．     

可视信息建模及可视信息检索

介绍三种典型的可视信息建模方法，特别是逻辑图象建模方法；借用人机通信中轮廓与细节相分离的原理，提出轮廓与细节相分离的可视建模方法。最后给出了各种不同的可视信息检索方法。     

一种新的低空间分辨力阵列触觉图象的处理方法

本文根据低空间分辨力阵列触觉图象的特点，分析了噪声来源、形式和分布，提出了一种新的基于平滑的噪声消除方法。讨论了在图象基本顶点的基础上，运用了顶点分裂和合并技术找出相应的图形顶点，并通过最小二乘法复原出离散图象的连续轮廓，从而为提高触觉图象辨识率奠定了基础．     

关于活动图象中自动进行图象分割的研究

在活动图象中进行图象分割，不使用人机交互方式，而是自动检测移动目标，确定包含目标轮廓的区域，然后分割目标与背景并提取移动目标的轮廓．     

有灰阶图象轮廓检测的细胞神经网络设计和应用

提出了一种用ＣＮＮ网络检测有灰阶图象轮廓的方法，与标准的ＣＮＮ网络不同的是，这种网络的输入系统矩阵随图的灰质而变，文章论述了该网络的原理，结构和设计，并用计算机进行了模拟，得到了良好的结果。     

基于立体三角形网络建立模型物体的方法

本文探讨一种在模型图象编码中建立模型物体的方法，主要途径是双阈值处理的外轮廓提取，多层轮廓曲线族生成与多边形逼近，椭圆距离变换，立体三角形网络生成，最后给出了计算机模拟结果。     

基于多通道步态集合的跨视角步态识别

为了提高步态识别的识别效率,提出了一种基于多通道步态集合的步态识别算法.算法中将一个周期的步态轮廓图进行归一化处理后,通过步幅的大小将周期内的轮廓图划分为7个通道,每个通道内的轮廓图按照平均步态来处理,得到7通道的步态模板.结合卷积神经网络的优异性能,将该多通道步态模板(period energy im-age,PEI)当成图像集作为网络的输入,让网络自身去提取步态模板之间的时序关系.在此基础上,使用增强约束的Triplet Loss函数来学习到最优的特征和距离度量,使最终的训练更加有效.通过在标准数据集CASIA-B上的实验结果表明,与之前多数算法相比,所提出的算法在跨视角的情况下能取得很好的识别效果.     

基于颜色特征的胸环靶图分割算法

胸环靶图的识别是自动报靶系统的重要研究内容之一。在分析胸环靶颜色特征的基础上,提出了一种基于颜色特征的胸环靶分割方法。首先从RGB颜色模型颜色空间分析了靶环绿色恒量的存在性;并基于绿色恒量特征初提取胸环靶图像。然后在HSI颜色空间中基于色调和饱和度分量进一步提取靶环图像。最后对二值化后的图像作投影变换,确定胸环靶在图中的位置。该算法其他的胸环靶分割算法,避免了阈值选择不当的问题;并且能够有效克服光线、背景变化和天气条件的影响,具有很好的鲁棒性和自适应性,定位精度高。     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

Weight measurement using image-based pose analysis

Image-based gait analysis as a means of biometric identification has attracted much research attention. Most of the existing methods focus on human identification, posture analysis and movement tracking. There have been few investigations on measuring the carried load based on the carrier＇s gait characteristics by automatic image processing. Nevertheless, this measurement is very useful in a number of applications, such as the study of the carried load on the postural development of children and adolescence. In this paper, we investigate how to automatically estimate the carried weight from a sequence of images. We present a method to extract human gait silhouette based on an observation that humans tend to minimize the energy during motion. We compute several angles of body leaning and determine the relationship of the carried weight, the leaning angles and the centroid location according to a human kinetic study. Our weight determination method has been verified successfully by experiments.     

基于复Hadamard变换的盲数字水印算法

提出一种基于复Hadamard变换的盲数字图像水印算法．复Hadamard变换系数具有重要的半谱特性,利用复Hadamard变换这一独特性质嵌入一幅二值水印图案．为了增加水印的稳健性,采用（7,4）汉明编码将水印的校验图也嵌入到复Hadamard变换域中．特别是,水印图案的提取不需要原始图像．实验结果表明：这种方法对迭加噪声、JPEG压缩、滤波、剪切、图像增强、马赛克等常见攻击具有很好的稳健性。     

基于稀疏表示的步态识别

提出一种基于稀疏表示的方法,采用CASIA-B和CUSD步态数据库进行步态识别.首先对步态序列中心化及归一化处理,之后提取了步态的主动能量图像(AEI),AEI很好地表达了步态中的动态信息,以此作为步态的特征图像,并对特征AEI采用两种方式稀疏表示:一是采用基于重构误差的方法建立字典、更新字典及分解系数;二是采用基于区分辨别字典的方式建立字典、更新字典及分解系数.系数分解采用的是正交匹配追踪算法.实验证明提出的方法识别准确性高,识别速度快,适合实时性要求高的场合.     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。     

基于内容的图像检索技术

综述了CBIR的需要包括适应大量图像数据库的存储管理和查询应用;介绍了CBIR的系统结构．CBIR的关键技术是基于内容的图像数据库结构,象素域的图像查询检索和压缩域的图像查询检索;CBIR现有的系统有QBIC,Virage,VisualSEEK,PhotoBook和MARS．还对CBIR存在的问题和研究方向进行了分析．CBIR的主要研究方向为评价技术、基于语义内容的图像检索、数据模型、综合检索手段和多维索引技术。     

一种基于多图像融合的门限分存方案

从图像融合和分存的原理,提出一种基于多图像融合的(m,n)门限分存方法,利用一组线性无关的基于多图像融合的Bernstein多项式,得到秘密图像与载体图像融合而成的分存图.图像重建时则在已知载体图像、分存图像和多项式组系数矩阵的条件下,通过多项式组的求解实现分存秘密图像的恢复.结果表明,该方法可用于同时对多幅数字图像的...