图像分割算法的研究与实现

图像分割是由图像处理过渡到图像分析的关键步骤。利用Delphi 6.0语言实现了一些经典的图像分割算法。经过实验证明,该程序可以快速、准确实现图像的分割。     

真彩图像去噪方法的研究与实现

在研究真彩图像的去噪问题的基础上,采用MATLAB的图像处理工具箱和小波工具箱分别实现了对真彩图像的去噪,并且给出了MATLAB源程序和仿真效果图,结果证明使用小波分析方法对真彩图像的去噪方法效果比较好,在要求实时传输时小波分析对压缩图像数据具有一定的应用价值．     

基于MATLAB的数字图像增强处理系统设计与实现

本文以MATLAB软件的图形用户界面开发环境和图像处理工具箱为平台,设计了数字图像增强处理系统,可实现灰度变换、图像增强、模糊增强和边缘检测等图像处理方法,应用其设计图像处理系统可以激发学习图像处理知识的兴趣,大大提高学习效率。     

基于MATLAB的图像处理与分析

介绍了MATLAB图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现，如用直方图均衡进行图像增强，通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，借助于分水岭图像分割实现目标检测等。     

一种改进的快速SURF算法

SUR算法是一种鲁棒性较好的特征提取算法,被广泛应用在图像处理和机器视觉上。但是,经典的SURF(SpeededUp Robust Features)算法积分图像(Integral Image)过程占用内存大而耗时多。为此,从积分图像处理方面对经典的SURF算法进行了改进,提出了只占用一个图像空间的快速积分图像算法。实验验证表明,该算法能够达到占用内存小且耗时少的预期效果。     

基于LIP的多通道图像边缘检测研究

由于弱光照图像的成像特点,使得普通的边缘检测的算法难以奏效。20世纪80年代中期由Jourlin和Pinoli提出的对数图像处理LIP模型颇具特色,该模型中的方法对低亮度图像敏感,并且对灰度有界图像的加法运算是封闭的,在边缘检测等方面有着其他方法所不具备的优点。文章基于灰度图像的对数图像处理LIP模型,建立了多通道图像的对数图像处理MLIP模型,并在此模型上进行了对微光图像边缘检测,其效果明显优于经典的Sobel算法。     

改进的图像边缘检测算法的FPGA实现与仿真

针对经典Sobel算子方向和模板尺寸的局限性及FPGA硬件处理速度快、并行流水线处理等特点,本文提出了对图像边缘8个方向进行检测并由Verilog语言编程实现的改进的Sobel算子。FPGA仿真结果表明,改进的Sobel算子可以优化图像边缘检测效果,同时可以并行处理多张图像,满足图像处理系统的实时性要求。     

基于MATLAB的浆纱浸透率和被覆率的测量

利用MATLAB软件自带的强大图像处理工具箱和小波工具箱对浆纱切片图像进行处理,然后通过计算像素点数目的方法自动显示浆纱浸透率和被覆率,此检测方法能方便快捷地提供测试数据,从而掌握浆纱质量好坏,为改善和提高浆纱质量提供必要依据.     

小波图像融合评价方法的综合比较研究

图像融合的客观评价方法是图像融合领域研究的热点问题之一。论文总结了目前参考文献中常见的图像融合评价方法,利用MATLAB实现了这些方法并将它们集成为一个图像融合评价的可视化工具箱。该工具箱可直观地选择融合图像并给出各种评价结果。我们使用该工具箱,对基于小波的图像融合进行了较为系统的评价分析,并给出了各种评价方法的对比分析结论。     

基于MATLAB的金属材料显微图像处理

介绍了使用MATLAB的图像处理工具箱,直接对金属材料的显微图像进行处理方法.把改进后的计算机视觉边缘检测算法,应用于金属材料金相分析.对多种边缘检测算法进行了分析和比较,得出了适合金属材料金相分析的最优算法.     

基于MATLAB的金属材料显微图像处理

介绍了使用MATLAB的图像处理工具箱，直接对金属材料的显微图像进行处理方法。把改进后的计算机视觉边缘检测算法，应用于金属材料金相分析。对多种边缘检测算法进行了分析和比较，得出了适合金属材料金相分析的最优算法。     

图形交互式控制系统设计工具CTRLCAD的开发

利用MATLAB语言的界面设计功能及其提供的控制系统工具箱，开发了图形交互式控制系统设计工具CTRLCAD。它与经典控制系统提供一个界面友好的计算机辅助设计环境。使用该工具不需要任何编程，用户就可方便地完成经典控制系统的设计工作。它使经典控制系统的设计变得更加简便、直观，给经典控制系统的设计带来更高的效率和更好的质量。     

基于IBM Q平台的量子图像算法研究

为使量子图像处理算法在量子计算机上得到验证与发展,结合IBM量子实验平台(IBM Q)上量子计算操作与量子图像处理理论的研究,设计了一种基于IBM Q平台的量子图像分割方法.提出了一种基于新型强化量子图像表达式(NEQR)的改进型强化量子图像表达式(IEQR),并根据IEQR表达式初始化量子图像分割电路.该电路由量子比较器(QBSC)和受控旋转门(Cswap)构成.最终在IBM Q和本地经典计算机仿真两种平台下实现了2×2和4×4大小的量子图像分割,实验结果表明了该算法的可行性和有效性,并验证了量子计算机的优越性.     

基于全变分自适应保真项去噪算法的数值实现

基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,解决了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.     

基于SVM分类的图像边缘检测研究

针对经典边缘检测算子检测含噪声图像边缘结果不理想的问题,提出采用基于统计学习理论的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法建立分类模型,并对图像进行边缘检测.实验基于MATLAB平台,运用OSU_SVM3.0和LS_SVM工具箱建立模型,实验表明:该方法不仅可以有效地检测图像边缘,还在一定程度上克服了噪声干扰,并可以将被测图像中的特定图形检测出来.     

基于双核芯片的图像处理系统的设计

利用双核芯片DSC21构成图像处理系统，阐述了硬件组成和图像增强算法，并将该算法在DSC21上用C语言实现。试验结果表明，该系统可以实时处理复杂的图像，取得理想的视觉效果。     

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理、图像分析的关键步骤,而医学图像分割是图像分割的一个重要的应用领域,也是一个经典难题。从应用的特定角度,论述了医学图像处理中图像分割的几种算法,对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行了阐述,并简要介绍了每种算法的特点及应用。     

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

基于小波变换的扩散滤波模型数值解的收敛性

证明了基于小波变换的扩散滤波模型数值解的收敛性.结果表明,如果假定该模型的弱解存在惟一并满足一些正则性假设,则用半隐迭代格式得到的数值解收敛到原方程的弱解.考虑到图像边缘的多尺度效应,该模型用小波变换模代替以往模型中的梯度模,在去噪的同时较好地保持了图像的边缘信息,并克服了经典去噪模型不能有效地除去图像边缘处噪声的弱点.该模型在医学图像处理中展现了良好的性能.