基于向量内积的骨架提取算法

骨架是形状表示的重要特征,传统的骨架算法往往不能直接用于物体识别,且连通性难以保证.用求向量内积的方法对骨架进行提取,通过距离变换得到连接图像各点与最近边沿点的向量,并利用内积计算求取两个相邻点向量的内积值;再根据内积值进行骨架种子点的选择,经两次骨架生长处理得到连通的骨架.实验证明本算法复杂度低,能很好保证骨架的连通性.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

哈密顿系统经典混沌轨道的性质

束缚态哈密顿系统势能面的负的，或零高斯曲率的存在将导致粒子的混沌运动。在零曲率处，各自由度即使局域地也不可分离。     

一种用于字符识别的预处理方法

本文提出一种用于抽取字符骨架特征的预处理方案，以摄象机输入的字符图象先被分割出单个字符．然后用ＩＦＡ算法阈化为二值图象，经规格化处理成１６×１２的标准形式后，再用ＣＧＴ算法进行细化，最后得到字符的单象素宽的骨架．     

一种改进的线性调频步进信号目标抽取算法

针对线性调频步进信号一维成像算法中的目标抽取问题,提出一种改进的目标抽取算法. 在保证目标最强散射点被抽取到的前提下,该算法对最强散射点所在采样点的抽取区所有可能的位置进行遍历,根据每个可能的位置反推出一个抽取起始点,获取多组目标一维高分辨距离像(HRRP),并对各HRRP进行散射点提取,最终选择各强散射点能量累加值最大的那组HRRP作为目标的HRRP. 经实测数据验证,该方法抽取效果优于逆向舍弃法.      

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。     

改进的推广多边形算法在指纹识别中的应用

在分析主曲线、推广多边形算法和指纹数据的特点后，尝试使用主曲线来描述指纹特征，对原推广多边形算法作了较大改进，使其更适用于指纹骨架的提取，最后实现了基于骨架的指纹特征提取．实验结果表明，改进的推广多边形算法能够在短时间内有效地提取出指纹线的骨架，而在骨架上提取特征点也较其他一些方法有着更高的准确率，具有一定的应用价值．     

一种快速的一次扫描细化算法（OSSTA）

提出了一种快速的一次扫描细化算法，通过骨架点的预测分析，得到骨架点，对非骨架点的像素不作判断，并通过插补连接得到骨架。另给出了细化实例。     

工程图形识别中一种矢量跟踪法

提出了一种通过网络拓扑结点抽取并基于查表实现的矢量跟踪方法，这种方法不但能有效地保证细化后得到的图象骨架的网络拓扑关系，而且算法构造简单，便于软件或硬件实现。论述了数字拓补中的几个基本概念，叙述了算法的构造与实现。给出了实例，证明矢量化后，分枝点、交叉点、切点等处仍很好保持了原图中的拓扑关系，为后续曲线的拟合及线段拼合等处理提供了有利条件，并可以提高机械工程图形矢量处理水平。     

采用标记点的弹性连接体三维建模与运动估计

为了采用非常少的参数就能反映人肢体皮肤的变形,提出了一种新的旋转圆锥曲面进行弹性连接体（人体）三维建模,模型包括了人体三维骨架和代表人肢体皮肤的变形曲面方程, 每个肢体只需调整一个变形参数就能反映出人肢体皮肤的变形.根据双目图像序列的标记点估计人体三维变形和运动参数, 包括了骨架的运动参数估计和变形曲面的变形参数确定.实验结果表明：模型能正确地反映人肢体皮肤的变形,运动估计算法能精确地估计人体运动参数.     

用于字符数控加工的图像细化算法

提出了一种针对字符加工的图像细化算法。该算法满足了新的字符加工方法因为要使用字符骨架生成刀位轨迹而对细化算法的要求。根据新的加工方法的思路，通过对传统细化算法进行分析，并且结合opta算法，新算法弥被了通过传统算法获得的骨架偏离图像中心，有毛刺等缺点，新算法能准确地得到骨架上每一点的宽度，并计算出相应的深度，使新的字符加工方法能够加工出传统字符加工无法表现的雕刻效果，通过新算法得到了居中并且光滑的骨架，取得了很好的加工效果。     

基于PCA算法的物体图像信息搜索系统

根据图像查询物体信息是图像分析的一个研究方向,也是目前搜索系统研究的难点之一。在对PCA算法图像识别技术研究的基础上,提出了一种新型的图像信息搜索系统。该系统应用PCA识别算法,采用"图查图"功能,以实现静态物体图像及基本信息获取的便捷化。     

基于数学形态学的二值图象细化算法

介绍了传统细化算法的主要设计思想,提出一种改进的二值图象细化算法,在原有算法的基础上增加了一组承担交叉线两侧细化处理的结构元素.结果表明:这一算法使得目标图象能从各方面快速、均匀地收敛至其骨架.可以看出,结构元素是数学形态学中形态运算最重要最基本的概念,结构元素选择的是否恰当,将直接影响目标图象的细化结果.     

基于力场的点云树木骨架提取方法

树木骨架是树木仿真及建模的基础,笔者根据树木的拓扑原理,直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点云数据,提出了一种基于物理学中力场概念的点云数据树木骨架提取方法:首先对点云树木模型运用空间层次剖分的方法进行分层,根据点云的邻域关系建立基于树木特征点的简化表示,然后根据计算点的测地距离对树木特征点进行连接,再运用力场将位于树木表面的骨架连线压缩至树木内部,最后根据骨架夹角阈值对骨架进行顺滑得到最终的树木骨架。研究显示,将该方法分别应用在含笑树和樱花树的骨架提取中效果较好,相比同类算法效率较高。     

基于多分辨率的非真实感绘制

提出了基于多分辨率方法和像素8-邻域概念绘制图像的方法。采用金字塔生成多幅不同分辨率的参考图像,按照分辨率由低到高的顺序逐层绘制;每层绘制由一组画笔完成,画笔由一系列骨架点控制,运用像素8-邻域的概念生成一系列骨架点。通过多个参数的不同设置,能够方便灵活地把一幅照片渲染成一定风格的艺术图像。     

基于粒子滤波的行为识别方法

行为识别是图像处理的一个热点问题。一些研究表明在监督学习的框架下,通过提取时空兴趣点（Spatial-temporal interest points）能较好地识别人体的行为。由于兴趣点中包含与人体行为无关的噪声点,为了改进兴趣点的提取,提出了一种基于人体骨架的改进方法。该方法通过粒子滤波（Particle filter）算法改进人体骨架的精度,而改进后的人体骨架,能得到更有效的兴趣点。通过在“Weizmann”,“KTH”数据集的测试,实验结果表明,该算法不仅能够提高人体行为的识别,而且能够改进人体骨架的精确度。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。