实测开口凸轮廓线的分析与再设计

将拉格朗日三点数值公式应用于实测织机开口凸轮的廓线分析,根据凸轮机构运动简图及凸轮廓线的极坐标实测值可直接计算从动作的位移、速度、加速度,然后由求得的加速度曲线与理论规律的对比,通过计算机CAD重新设计从动件的运动规律.该方法适用于研究缺乏原始设计资料的凸轮机构及其它类型的平面凸轮机构.     

基于区域生长和聚类的主动脉CTA图像序列分割算法

针对人体主动脉CTA序列图像的特点,提出了一种基于区域生长和聚类的序列分割新算法.在确定好合适的分割阈值范围后,结合基于区域生长的算法对主动脉的目标区域进行轮廓提取,然后对得到的目标轮廓在基于isodata的算法上进行聚类处理,由于主动脉在空间上的连续性,可以将聚类后得到的目标区域的聚类中心作为下一幅CT图像新的种子点再进行区域生长,从而实现仅在选择单幅图像种子点的情况下一次性完成整套CT序列图像的分割.实验结果表明,本文算法计算量小,分割精度高,可以完整准确地将主动脉从CT序列图像中分割出来.     

基于视频图像的人脸定位方法

给出了一种视频图像中的人脸定位方法,该方法首先通过一种平均帧差的方法检测人体运动区域;然后根据人脸分布的特点,采用水平投影的方法在运动区域里分离人脸和身体;最后根据人脸器官的分布规律,利用k-means的聚类算法对人眼进行定位.实验表明,该方法简单、高效,而且不依赖于人脸肤色,在一定范围内能很好地适应光照变化,能满足实时系统的要求.     

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。     

材料图像目标粘连点定位与分割方法研究

该文所处理的纤维材料图像由扫描电子显微镜获取.图像具有目标孔洞粘连明显、重叠、彩色信息较弱的特点.通过对图像中亮度V(Value)分量进行操作.利用方向链码可以表示曲线率的特点,计算出链码差,从而提取出目标粘连处的特征凹点,并通过凹点之间的相关性,采用局部曲率最大的原则对提取的凹点进行筛选,在此基础上实现了对凹点的定位和较为成功的目标区域分割,解决了后续参数提取工作的关键问题.     

基于区域增长与边缘检测的立木图像信息提取

为建立自动立木测量系统，实现林木资源调查管理的信息化、自动化和精确化，本研究提出一种基于区域增长和边缘检测的立木图像信息提取方法。通过颜色分量对标定参照物进行提取，以主干基部区域为种子区域对立木主体进行增长，遇到边缘时停止：再利用数学形态学对其进行处理，得到需要的立木主体部分。根据标定参照物所得到的参数。由摄影测量学求得树干的胸径、侧枝粗细、枝下高等信息。研究表明，该方法在提取标定物和树干轮廓方面更为有效，对立木信息的自动提取更加方便精确。     

基于统计地形特征分割纹理图像的方法

纹理分析是计算机视觉与模式识别领域的一个重点和难点问题。统计地形特征是一种新的纹理描述方法该方法将图像函数表示成三维空间中的曲面信息,再用一组水平面切割该曲面,形成若干闭合的区域,通过多种统计方法描述切割所得到山包的几何拓扑信息来描述纹理特征。并使用区域增长法分割对给定的纹理图像区域分割,验证了该方法的良好性能。     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

图像噪点数据的定位与优化

提出一种噪点数据定位及优化滤噪的方法 .方法以图像数据存储的行、列位置为X-Y平面,以该位置的灰度值为Z轴,构建三维数据位置与灰度值坐标关系图;将三维坐标分别投影到X-Z平面与Y-Z平面进行噪点数据定位;以定位的坐标边界为有效邻域,设定矩形滑窗进行均衡化处理.实验结果表明,该方法不仅有效的滤除了噪点,还很好地保留了原有图像的细节,实现了噪点数据的定位与优化.     

基于最近点拟引力场的图像配准方法

针对基于图像边界Hausdofff距离场的图像配准方法存在的问题，提出一种基于最近点拟引力场的图像配准方法：假定参考图像边界点形成最近点拟引力标量场,用浮动图像边界点在该引力场中受力的均值作为相似度函数．该方法弱化了浮动图像中多余边界的作用，提高了算法精度，降低了误配率，解决了浮动图像中存在多余边界情况下的配准问题．