一种新的取向估计方法

取向是多维信号区别于一维信号的基本特征之一,取向估计在图像信息处理和计算机视觉的许多领域都有直接应用。提出了一种新的取向估计方法,该方法将频域滤波和主元分析法相结合,提高了估计结果的精度及鲁棒性。实验结果及分析表明该方法的优越之处。     

图像恢复的分块正则化Gmres方法

利用分块Gmres算法在处理大规模线性方程组时具有的优势,将其同正则化技术‘相结合应用于图像恢复领域,提出一种新的图像恢复的方法．该方法考虑了图像恢复中的时间复杂度与空间复杂度2个方面．数值模拟时,对不同的方法进行了对比分析,结果表明所提出的方法能够明显改善图像恢复的质量．     

形态插值方法应用于图像重构

指出了基于数学形态学的形态插值方法是一项新的研究领域，提出了一种改进二值图像测地距离函数和形态中集函数的方法，并在此基础上建立了一种适用于灰值图像、彩色图像及多光谱图像的形态插值变换．应用插值变换于图像分割序列重构的实验结果表明：该方法可以成功地运用于对各种类型的图像进行有效地插值重构和图像形变．     

基于MFC的图像处理程序的设计研究

介绍了使用MFC进行图像处理程序设计的相关概念和方法,并通过分析图像处理程序的工作原理和系统结构,针对当前图像处理程序工作效率低、处理速度慢的问题,提出了一种基于多线程技术和MFC文档视图结构的图像处理程序的设计方法。该设计采用了线程同步的缓冲结构,具备了多线程并行处理能力,并充分利用了双核处理器的硬件优势。最终实验表明,采用该设计实现的图像处理程序响应迅速、处理效率很高,为MFC在图像处理领域的应用开发提供了一种良好的解决方案。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

DSP及其在图像处理中的应用

近年来,DSP技术的不断发展已经将数字信号处理领域的理论研究成果应用到实际系统中,并且推动了新的理论和应用领域的发展,其对图像处理等领域的技术发展起到了十分重要的作用。详细介绍了DSP及其在图像处理中的应用。     

图像分割及其常用的方法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。本文从原理、应用和应用效果上对经典的图像分割方法如域值分割技术、区域增长和边缘检测等进行了分析,同时对目前图像分割领域中新的技术如分形、数学形态和神经网络技术进行了讨论。分析了图像分割技术研究的方向,以及需要解决的问题。     

小波分析与应用综述

小波分析是在傅立叶变换的基础上发展起来的一种时频分析方法。作为一种新的变换域信号处理方法．小波变换尤其擅长处理在非平稳信号的分析。目前,这种分析方法已经广泛应用于信号处理、图像处理、量子场论、分形理论等领域。     

一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法

图像去雾是图像增强中的一种典型应用,广泛应用于智能交通、图像前期预处理等不同领域,但其实时处理效果一直不佳。提出了一种基于嵌入式多核处理器的实时图像去雾方法,该方法以大气散射为基础,基于He等人提出的Dark Channel Prior方法,优化提出了一种新的修正算法,采用并行处理的方式降低运算量。实验表明,该算法在一个多核ARM处理器平台上能够达到实时图像去雾效果,缩短运算时间,提高图像质量。     

图像处理中的圆分析算法

快速而准确地检测圆在计算机视觉、自动化检测领域有着广泛的应用前景.传统的Hough变换有计算量大、占用内存多、提取的参数受参数空间的量化间隔制约等缺陷,针对在简单图像中检测圆时的实时性要求,提出了一种新的圆检测方法.该方法在图像无相交的情况下,先对图像进行二值化处理,然后对其进行边缘检测,取得图像的边缘链码,在这基础上对图像的圆形度,圆半径等圆的基本要素进行分析计算.该方法计算速度快、占用的内存小,检测性能比较高.     

基于粗糙集的图像平滑研究

由于图像信息本身的复杂性和它们之间有较强的相关性,在处理过程中可能出现不完整性和不确定性问题.粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.本文提出一种粗糙集理论和传统的选择式掩模平滑法相结合的新的图像平滑算法,该算法首先通过像素点的粗糙集近似相似度来判断像素所属的掩模,然后对图像进行平滑处理.该算法利用Matlab编写实现,仿真试验结果表明该算法比传统算法有很大改进,在去除噪声的同时,保持了图像的细节,提高了图像的对比度,质量高于传统的预处理方法处理的图像.     

使用MATLAB编程实现图像渐变特效

提出一种小波分析实现图像融合的方法，并给出Madab程序实现。该方法使用线性变换调整图像间融合度，进而实现图像渐变的特效，实验证明，该方法具有使用简单，图像过渡平滑等优点，也进一步证明小波分析在图像处理等领域具有广泛的应用。     

数字图像拼接的基本算法

数字图像拼接是数字图像处理领域的一个重要研究方向,在数字视频、计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实技术、遥感图像处理、医学图像分析等领域都有广泛的应用价值.本文将把常用的几种图像拼接算法进行分析和总结.最后展望新的图像拼接算法实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接.     

一个多特征结合的图像检索技术

图像数据库应用日益广泛,如何高效、准确地进行图像的检索成为一项重要的研究领域。传统的图像检索主要依赖颜色、纹理、形状、空间关系等单一视觉特征,检索效果往往不够理想。针对这一实际问题,提出一种新的图像检索方法,通过对图像进行小波变换,获得纹理和形状的综合特征,对综合特征进行归一化处理,并将其作为图像相似性的衡量依据。实验证明基于纹理和形状特征的图像检索具有很好的效果。     

基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验

BP神经网络分类方法是一种新的模式识别方法,在遥感图像分类识别处理中有良好的应用前景。本文在阐明标准BP算法及其改进算法——Levenberg-Marquardt算法的基础上,介绍了BP神经网络的遥感图像分类过程,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了试验。实验结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类方法是一种有效的图像分类方法。     

基于盲信号分离的数字水印检测与提取

基于盲信号分离技术，提出了一种新的数字水印图像提取方法。该方法在一种较典型的基于小波变换的数字水印嵌入算法基础上，应用盲分离技术有效地检测和提取出了含在水印图像中的水印。经大量试验证明，所提出的方法对常用的图像处理方法有较强的抗攻击性能。     

一种基于小波分析的混合编码研究

提出了一种基于小波分析的图像混合编码方案。首先，应用二维小波变换对图像进行分解，然后根据分解后不同分辩率下的数据特点，对各级子图像采和没的量化编码方法进行处理。如对最低频子图像进行预测编码，地中频和次高频子图像进行门限量化和一种新的游程编码，最后对打包后的编码数据进行Ｈｕｆｆｍａｎ编码，计算机模拟结果表明，该方法压缩效果好，处理速度快，对“Ｇｉｒｌ”标准头肩像压缩比达到了２５倍，峰峰信噪比大于３４     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于偏微分方程的CT图像去噪

计算计X射线断层技术(CT)广泛应用于医学诊断领域. CT图像噪声的大小直接影响到诊断的质量.对CT图像去噪方法的研究和应用成为了一个十分重要的课题.近年来,偏微分方程(PDE)方法在图像分析处理和计算机视觉领域的应用研究非常活跃.介绍了一种新颖的去噪算法各向异性扩散方法应用于CT图像去噪处理.与偏微分方程(PDE)方法和边界强化扩散(EED)方法相比,各向异性扩散方法对CT图像去噪有良好的效果,更能很好的保持细节.本文最后给出了该算法可能发展的方向和应用前景.     

基于小波变换的合成孔径雷达图像分割研究

图像分割在后续的图像处理中起着至关重要的地位,合成孔径雷达（SAR）的相干斑噪声的存在,降低了图像的质量,传统的方法对不能很好地对图像进行分割。该文结合SAR图像和小波变换的特点,提出了一种新的图像分割方法。首先利用小波变换对图像进行软阈值滤波处理,降低相干斑噪声的影响,然后对重建后的图像进行阈值分割。经试验证明了该方法的有效性。