计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

球墨铸铁基体组织的计算机识别

论述了计算机图像处理技术在金相分析方面的发展，提出了适用于金相分析的图像处理方法，研制了铸造合金金相分析的图像处理系统，并对球墨铸铁的图片进行了图像处理及识别．     

基于Matlab的图像处理的研究

图像处理是使用计算机对图像进行加工和处理的过程，数字图像处理技术在各个领域都得到了广泛的应用。本文介绍如果利用Matlab来实现图像的处理和识别。并以视网膜中央血管图像为例，说明如果利用Matlab实现图像灰度化和边缘检测。     

基于数学形态学二值图像分割算法的研究

用数学形态学方法进行数字图像的分析和处理是一种新兴的图像处理技术。图像分割在图像分析、模拟识别目标中将会直接影响到处理的结果。通过讨论数字图像中最基本的二值图像的分割算法,用数学形态算子的序结构和级联的数学形态学算法结合的方法完成对二值图像的分割。     

关于一种灰度图像锥形量化方法的研究

针对数字图像处理领域中的图像采样与量化这一部分，通过运用MATLAB辅助图像处理技术工具，而提出了一种灰度图像的锥形量化方法的研究方案，从而在推进数字图像中的非均匀采样与量化上的发展，并且指出对其将来发展的建议。     

轴类零件数字图像边缘检测对比研究

图像处理技术可应用于轴类零件自动检测装配线上,针对图像处理速度慢会导致装配线上自动化检测效率低的问题,对比研究了图像平滑及边缘检测算法,分析了分辨率对图像处理速度及边缘提取效果的影响。实验结果表明,将处理不同分辨率图像的速度与装配线上零件的传送速度匹配起来,可以在实现实时检测的同时提高检测效率。     

机器视觉

本书全面介绍了机器视觉，提供了所有必须的理论工具，说明了这些理论工具怎样在实际的图像处理与机器视觉系统中的应用，特点是包括了许多计算机练习（这些练习对透彻理解实用图像处理算法很有帮助）。作者从对数学原理的复习开始，然后讨论了图像处理中的关键问题，例如图像的描述与表征、边缘检测、特征抽取、分段、纹理与形状等。本书注重应用，两个再现的主题是一致性（这是解决机器视觉问题主要的基本原理结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。     

基于多个DSP的图像处理SIMD并行结构

通过分析低层图像自理算法特点，指出标准ＳＩＭＤ结构不能完成某些层图像处理算法的数据综合任务，提出的改进型ＳＩＭＤ结构增加了多指令控制、共享存储器单元，能执行更多种类图像处理算法，讨论了图像在ＳＩＭＤ结构计算机上的呈维、二维分块方法，结果表明一维图像分块在互连网络硬件量，算法执行速度两方面更具优越性。     

SUN工作站图像处理的基本问题研究

通过对工作站上图像处理问题的研究，给出ＳＵＮ工程工作站上ｒａｓｔｅｒ图像文件的文件头，映象表，图像数据等的结构形式，分析了涉及ｒａｓｔｅｒ图像文件显示的问题，讨论了ｐｉｘｒｅｃｔｓ中与ｒａｓｔｅｒ图像处理有关的过程，以及在工作站上Ｘ－Ｗｉｎｄｏｗｓ系统中显示图像信息的一般流程。     

信号处理和数字图像分析中的数学方法

本书旨在将信号图像处理与电气工程、理论物理、数学和计算机科学结合起来产生新的数学方法和算法，给出算法的数学理论分析，探索时间序列分析和图像处理之间的联系。将各种方法进行跨学科的比较，把医学、地球物理和环境科学的共同问题抽取出来得出最一般的结论。书中的模型和方法主要是指时间序列的非线性参数模型和图像处理中的自适应方法。     

在MATLAB语言环境下基于小波变换的图像处理

小波变换是近十几年发展起来的，它集数学、信息处理于一体，在图像处理中起着重要作用。本简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

计算机图像处理技术在粮油、食品中的应用与发展

对图像处理技术在粮油、食品中的应用与发展进行了综述。由于数字化图像能够随时存储和取出显示，分析过程省时省力，并且其结果可避免人为的主观误差，因此图像处理技术在粮油、食品中的应用有良好的前景。     

医学图像分割技术新进展

医学影像技术已成为医学技术中发展最快的领域之一,医学图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术.在大量阅读国内外近期文献的基础上,对近年来医学图像分割技术的发展进行了分类综述,分别阐述了基于模糊算法、基于知识、基于神经网络、基于遗传算法、基于小波变换、基于数学形态学的分割算法,并根据最新文献介绍了其最新发展情况.     

SUN工作站图像处理的基本问题研究

通过对工作站上图像处理问题的研究，给出了ＳＵＮ工程工作站上ｒａｓｔｅｒ图像文件的文件头、映象表、图像数据等的结构形式．分析了涉及ｒａｓｔｅｒ图像文件显示的问题，讨论了ｐｉｘｒｅｃｔｓ中与ｒａｓｔｅｒ图像处理有关的过程，以及在工作站上Ｘ＿Ｗｉｎｄｏｗｓ系统中显示图像信息的一般流程     

基于多个 DSP 的图像处理 SIMD 并行结构

通过分析低层图像处理算法特点，指出标准ＳＩＭＤ结构不能完成某些低层图像处理算法的数据综合任务，提出的改进型ＳＩＭＤ结构增加了多指令控制、共享存储器单元，能执行更多种类图像处理算法，讨论了图像在ＳＩＭＤ结构计算机上的一维、二维分块方法，结果表明一维图像分块在互连网络硬件量、算法执行速度两方面更具优越性．     

医学图像处理技术浅谈

介绍了医学图像处理技术的各个方面,如图像的来源、图像分割、图像配准、图像融合等,简要阐述了各个方面的主要技术方法和发展方向,使得从总体上对医学图像处理技术有一个比较清楚的了解。     

基于T—S模糊系统和柔性多结构元的形态学彩色图像处理

基于数学形态学在处理二值图像和灰度图像方面的特点，文中在HSI颜色空间基于T—S模糊系统和柔性多结构元素上给出了新的彩色形态滤波和边缘检测方法．实验表明，柔性多结构元素比单一结构元素更优越，新的形态滤波和边缘检测方法对彩色图像处理能有效去除图像的噪声，保留图像细节．     

浅论科学计算可视化及其在医学上的应用

科学计算可视化是指应用计算机图形学和图像处理技术,将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它使往日冗繁枯燥的数据变成生动直观的图形或图像。科学计算可视化的应用领域非常广泛。本文论述了科学计算可视化的基本概念、重要意义及其在医学领域的应用前景。     

改进的多级加权滤波算法在细胞图像滤波中的应用

随着图像技术的发展,图像处理在医学领域应用越来越广泛.图像分割是进行正确分类和识别的基础,是图像处理领域中的关键问题.在图像预处理中,针对图像采集过程中产生的噪声问题,结合多种中值滤波算法,得出一种改进的多级加权滤波算法.通过仿真结果表明,该算法的滤波效果明显高于其他中值滤波算法.     

基于核独立分量分析的PET图像处理

随着医学戍像和计算机辅助技术的发展,从二维医学图像到三雏可视化技术,医学图像处理技术已经是目前医学技术中发展最快的领域之一。PET／CT系统因为同时具有多层螺旋CT和PET的临床特点,可以同时提供结构和功能方面的信息,在临床上有着广泛的应用前景。对它的图像处理也成了研究热点。因此本文对处理PET图像进行研究。本文研究了基于核独立分量分析的去噪应用于PET图像处理,实验结果表明,相对于医学图像处理中传统ICA去噪算法,本文所采用的去噪算法更适合于PET图像的处理。因此,可以判定Kernel-ICA在PET图像的去噪处理中是一种非常实用而且有效的算法,进而也可以推断出在PET图像处理中,基于Kernel-ICA的去噪算法具有很好的发展前景。