非完整指纹图象的处理

根据非完整指纹图象的特点，总结并提出了对非完整指纹图象处理的方法和算法，并以此为基础，建立了非完整指纹图象处理软件包。这些方法和算法用８０８６宏汇编语言编程，并在ＩＢＭ ＰＣ／ＸＴ－２８６数字图象处理系统上实现。     

在工业监视图像中增设灰度处理窗口

介绍一种在监示器显示屏上以开窗口的方式( 其大小与位置可调) 对黑白、彩色视频信号进行实时灰度处理的电子线路,从而在一幅图像中获得更多的灰度信息。它可用于对一些工业过程的监视等。     

图象灰度的处理方法及实现

在图象工程中，图象处理、图象分析、图象理解作为其研究的三个重要层次，图象处理是图象目前发展的主体技术。图象的灰度处理作为图象处理的最基础理论之一，本文探讨了通过读取数字图象基础数据，进行图象变换、增强、均衡化等过程，完成图象灰度处理的整个过程有其实现的方法。     

L∞准则约束下的高质量灰度指纹图像压缩算法

为克服基于传统 L2 准则的有损图像压缩算法难以准确控制每一像素值的误差范围 ,因而可能丢失指纹图像特殊细节的缺点 ,提出了一个在 L∞ 准则严格约束下针对灰度指纹图像的高质量图像压缩算法。该算法以当前性能最优的无损图像压缩算法 CAL IC为基础 ,结合了根据指纹局部纹线走向所设计的分类线性预测器 ,并提出了准无损模式下根据量化器对熵编码器自适应调节的方案。对一组真实灰度指纹图像的实验结果表明 ,与 CAL IC算法相比 ,新算法在同样的最大误差下 ,平均比特率降低了 8% ,同时峰值信噪比(PSNR)提高了 1.2 d B。新算法在最大误差不超过± 3个灰度级的情况下 ,实现了 5∶ 1左右的压缩比 ,且比当前 L2 准则下性能最优的压缩算法之一 SPIHT明显具有更高的均方信噪比。     

指纹图象的数据压缩方法

提出了一种指纹图象的数据压缩方法，该方法采用动态门限对指纹图象进行二值化，门限的选择过程具有一定的学习功能，然后利用指纹图象本身所固的性质，通过跟踪指纹隆线来对图象进行细化。     

关于静态灰度图像校正方案的研究

灰度图像是图像样本中最基础的一种,具有数据量小,表示简单,编码、存储、传输方便等优势,同时也是构建复杂彩色图像的基石,对于大多数图像处理场合都适用。本文通过研究低质量,高噪声灰度图像的像素特征,提出对静态灰度图像进行校正的综合点运算,包含分布运算,线性变换、阀值设定、窗口变换及灰度拉伸等各种子算法。实践证明,对不同图像进行合适的各种具体点运算对于灰度图像有很好的校正效果,极大提升了灰度图的质量,在此基础上后期加入色度算子还可以提升静态彩色图像的质量。     

指纹图象的模糊增强

阐述了图象模糊增强的原理及实现方法,提出了模糊增强两种类型隶属函数的概念,将其分别用于指纹图象处理,取得了满意的增强效果。通过对实验结果的分析与比较,说明了两种隶属函数在图象增强中的区别以及每种参数对增强效果的影响。     

基于VB的灰度图像平滑方法及应用

介绍了灰度图像平滑处理的原理、算法及基于VB的平滑处理的源程序,并用实例说明了基于VR的不同算法的图像平滑处理的效果。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

基于灰度图像信息的三维形状重建

分析了现行的灰度图像重建三维表面的技术,讨论了影响表面重建精度的因素,并介绍了其关键技术以及发展趋势,从而形成一个基于图像信息的反向工程新方法.     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.     

基于HDevelop处理图像灰度分布不均匀

在图像处理中,针对光照不均匀图像字符的识别带来的困难,提出了基于HDevelop处理图像灰度不均匀方法,通过对图像进行背景拟合,以消除图像光照不均匀,并通过实验验证了该算法。实验结果证明了该图像处理方法对图像光照不均匀图片的有效性。     

一种基于灰度相似性的指纹纹线密度提取方法

 提出了一种独立于纹线方向信息的方法,根据指纹整体与局部在灰度的相似性,求出具有该相似性的最小局部的尺寸,从而得到相应的纹线密度.该方法在指纹图像的各种区域都适用,很好的解决了不规则区域纹线密度的提取问题.     

基于灰度图像的曝光量估计方法

针对宽范围光照场景下成像系统存在的曝光不足或曝光过度的问题,以灰度图像的灰度直方图为基础,计算平均灰度,依据峰值灰度和灰度图像两侧是否存在零像素区域,估计图像曝光量效果是否恰当．研究了图像灰度直方图的灰度分布与曝光效果的关系,应用估计方法给出了曝光系列图像的实验结果．实验结果表明,此算法能够计算估计出图像的曝光效果,无需数据库支撑,复杂度低,易于实现．     

指纹图像细化算法的改进算法

对指纹图像算法进行了较深入的研究,分析了OPTA算法和改进的OPTA算法的优缺点,提出了一种新的细化算法,经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求,细化完全彻底,细化后保持了纹线原有的拓扑结构和细化特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。     

一种基于分块与直方图相结合的灰度图像检索算法

利用色彩直方图计算简单并具有平移、旋转不变性等优点,通过给图像分块,从而比较好的解决了全局颜色的空间分布信息丢失问题。实验证明,该算法不失为一种较为有效的图像检索算法。     

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。     

高分辨率灰度图像的显示

数字图像的显示输出是计算机图像处理的一个重要环节。据此介绍了灰度图像显示的基本方法,分析了ＴＶＧＡ显示卡图像模式下的显示原理,进而提出了一种基于计算机硬件的灰度图像的快速显示方法。     

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究，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．针对这两种算法的不足，分析其产生的原因，并且在第二种算法的基础上，重新构建了细化模板，提出了一种新的细化算法．经过实验证明。该算法能够很好的满足细化的要求，细化完全彻底，细化以后的指纹骨架在纹线中心线，并保持了纹线原有的拓扑结构和细节特征，而且光滑无毛刺，运算速度也很快．