铸铁平板接触点面积的像素检测法

通过分析铸铁平板接触点面积现行检测方法中存在的不足，提出一种先进的检测方法——像素检测法．该方法以图像的像素多少来表征图像的面积大小，即将扫描所获得的铸铁平板的接触点图像，通过计算机进行像素计算，求出铸铁平板接触点面积的比率，以检测其精度等级．通过实例验证，它是一种性能优越、检测准确的先进方法．建议补充标准JB／T7974-1999.     

一种基于FPGA非均匀光照图像分割方法

针对非均匀光照条件下图像的分割问题,提出一种基于FPGA的实时图像分割方法。得到了一种非均匀光照下分割效果较好的方法。首先,使用图像传感器采集原始的图像数据,然后进行sobel边缘检测,最后对其进行Bernsen局部二值化得到分割图像。本方法使用FPGA来对图像进行高速采集和并行处理,实时完成图像边缘检测及局部二值化。经现场调试证明本方法可以有效分割图像,使其目标更加突出,从而改善了非均匀光照对图像分割质量带来的影响,并具有良好的实时性。     

图像测量中条带图像的分割

在图像测量中，需对复杂光场下获取的图像进行分割，用常用的阈值分割方法对其进行分割时，不能很好地克服光照明暗不同对图像产生的影响，提出了一种基于零交叉检测器的动态阈值选取方法，经过在实际项目中运用，证明其效果良好，能有效克服非均匀光场对图像分割结果所带来的影响。     

利用计算机视觉检测家蚕微粒子病的改进研究

在家蚕微粒子病显微图像自动识别图像分割问题中，首先应从显微图像中将微粒子从复杂背景中提取出来．由于显微图像对比度差、光照不均匀及噪音等因素的影响，采用传统的阈值分割方法和边缘检测方法不能顾及到图像局部的实际有用的目标信息，因此很难准确提取微粒子孢子区域．利用数学形态学的方法根据微粒子图像的形状特征来检测微粒子区域，实现微粒子和背景的分割，取得了较好的效果．运用基于遗传算法的BP网络进行了识别和分类，结果证明此方法是有效的．     

基于神经网络的自适应图像分割

非均匀光照条件下的图像目标难以用阈值选取方法分割，本文使用神经网络建立自适应阈值曲面，以此作为图像分割的依据．自适应阈值曲面由图像中具有高Ｌａｐｌａｃｅ值的边缘拟合而成，拟合过程由神经网络实现．计算机摸拟证实了此设想的可行性以及相对阈值分割方法的优越性．     

图像测量中条带图像的分割

在图像测量中，需对复杂光场下获取的图像进行分割，用常用的阈值分割方法对其进行分割时，不 能很好地克服光照明暗不同对图像产生的影响。提出了一种基于零交叉检测器的动态阈值选取方法，经过 在实际项目中运用，证明其效果良好，能有效克服非均匀光场对图像分割结果所带来的影响。     

基于分形的激光水下图像分割研究

针对激光水下图像的特性，提出一种基于分形常数的图像分割方法，以克服因水下成像带来的图像灰度分布不均和严重的散斑噪声影响给分割造成的困难．实验表明在目标和背景的一般分形特征差异不明显的情况下，此方法仍能获得很好的分割效果．     

基于二维灰度直方图的最小模糊熵分割方法

本文在一维最大模糊熵分割方法的基础上，根据图像目标和背景内部像素灰度值的一致性和集中性，提出了一种新的图像分割隶属度函数，从而得到最小模糊熵分割方法．本文还针对传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差的缺点，提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．本实验结果证明，最小模糊熵分割方法对于某些图像的分割效果要好于最大模糊熵分割效果，而二维分割方法对于绝大多数图像，都具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且方便地推广到其他的一维熵分割方法中。     

利用图像先验知识与Snake结合对心脏序列图像的分割

核磁共振医学图像的分割在医学诊断中具有重要的意义，针对心脏的核磁共振切片图像的心室分割，提出将图像先验知识与Snake相结合的方法，克服了Snake方法分割的不足，获得了优于原方法的分割效果。     

基于模型的FLIR图像的多分辨率分割方法

针对低对比度前视红外（ＦＬＩＲ）图像分割问题的特点，将多分辨率图像处理技术与基于模型的前视红外图像分割方法结合起来，提出了基于模型的ＦＬＩＲ图像的多分辨率分割方法．首先建立一金字塔结构的多分辨率图像集，然后在每一固定分辨率级别上使用基于模型的ＦＬＩＲ图像分割方法，并用低分辨率上的分割结果修正高分辨率上迭代的初始概率，最后在原ＦＬＩＲ图像中得到分割结果．该方法能得到更为精确的目标分割结果，并大大减小背景对分割图像的干扰，同时还加快了选代的收敛速度．对实际红外目标图像的分割结果证实了本算法的有效性．     

确定图象二值化阈值的线性方法

考虑图象分割处理实际应用中要求算法结构简单,性能可靠,应用普遍,以及易于实现等因素,本文以图象的简单统计为基础,提出了适用于图象分割二值化过程中自动阀值选取的一种新方法。该方法适用于各种文字图象的分割处理。     

基于引导滤波的红外图像预处理算法

针对红外图像固有噪声和灰度分布非均匀性影响图像质量的问题,提出一种基于引导滤波的红外图像预处理方法。根据引导图的局部信息,在红外图像的不同位置动态生成滤波核函数,从而可以在平滑场景的同时保持甚至增强边缘细节。实验表明,本文方法可以有效滤除噪声,保持场景强边缘,改善灰度分布非均匀性;且由于引导滤波算法复杂度与滤波半径无关,处理速度快。此外,应用实验表明该方法可以提高融合图像视觉效果,增强目标跟踪的定位精度,在图像增强中能够有效避免伪边缘的产生。     

一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)影像三维重建中匹配像对提取适应性差、效率低、需准确的先验知识等问题,提出一种基于特征表达的无人机影像匹配像对提取方法。首先利用SiftGPU算法对一组无人机影像进行尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform, SIFT)特征提取。其次,对SIFT特征向量集合构建分层词汇树,并分别计算各个影像与影像集中各影像的综合权重因子并按得分大小进行排序。最后,自适应计算影像检索阈值,得到最终的影像匹配像对。通过对不同地形地貌的无人机影像进行试验。实验结果表明:所提方法能快速、有效获取查询影像的匹配像对。与常规词汇树检索方法相比,查准率提高了19%～24%,查全率提高了17.4%～30.9%。尤其针对海量的无人机影像数据,所提方法具有更高的处理效率。     

基于小波变换的遥感图像快速拼接方法

基于图像小波变换与低频区域特征匹配的拼接方法,实现无人机序列遥感图像的快速动态拼接.根据无人机遥感图像成像的内、外方位元素,采用直角空间变换及二次线性插补方法,实现了遥感图像校正.小波变换提取低频图像,在此图像区域中搜索和提取特征模板,然后利用序贯相似性检测法进行匹配计算.根据匹配结果,实现两幅图像的拼接.仿真实验结果表明,所提出的拼接方法具有较好的实时性和拼接精度.     

一种基于纹理的图象相似性度量模型

关于图象间的相似性应用于图象数据库中图象的检索存取，作者提出了一种用于多纹理图象的图象相似性度量的模型；描述了该模型的定义和计算方法，给出了试验结果和分析了它的有效性．     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

全息实时检测中零级衍射斑的消除

在全息流水线检测中,为了保证再现像细节的清晰再现,同时降低全息记录对CCD性能的要求,采用图像相减法消除离轴全息零级衍射斑,并对实际结果进行处理。实验表明,该方法简单快捷,并且在零级像和其他级次像严重重叠的情况下,也能较好地消除零级像的影响。因此可用于全息的实时检测,且不会造成信息丢失。     

基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法

多小波是小波理论的扩展,多小波变换能够为图像分析提供一种比小波多分辨率更加精细的方法。利用多小波将两幅图像进行融合后得到的融合图像,能够很好地将原图像的细节融合在一起。在研究离散多小波图像分析法基础上,提出了一种基于离散多小波变换的多聚焦图像融合方法。试验结果表明,该方法能够很好地解决多聚焦图像融合问题,具有良好的融合特性,得到的融合图像效果优于传统图像融合方法。     

航空影像的自动无缝镶嵌

利用两幅相邻影像的几何纠正、搜索重叠区域、辐射校正、多尺度插值等技术实现了航空影像的自动无缝镶嵌．镶嵌后影像的重叠区域内纹理和边缘不存在模糊,可以满足一般航空影像处理的要求．根据不同需要可以实现两种几何纠正（利用地形图纠正成正射影像或仅利用左片相对纠正拼缝）．该方法不但适合于航空影像的自动无缝镶嵌,而且也适合于卫星影像的自动无缝镶嵌．     

一种红外偏振与光强图像的暗原色多特征分离融合方法

针对现有红外偏振和光强图像融合算法不能同时兼顾提高对比度、突出明亮特征和保持边缘细节信息的问题,提出一种暗原色多特征分离融合的新方法。首先,对源图像进行局部最小值滤波和引导滤波得到暗原色图;然后,经过差值、绝对值取小融合的处理,提出暗原色多特征分离方法,得到包含亮、暗以及边缘细节信息的三部分图像;最后,对三部分图像采用不同规则分别融合,通过重构和亮度调整得到最终融合图像。实验结果表明,本文方法能有效地融合源图像的互补信息,不仅能够保留边缘细节信息,同时也能突出明亮特征和图像整体对比度,在实际的目标识别中具有一定的优势。