基于SV形态学方法的图像分解问题的研究

在固定结构元的形态学方法对图像分解问题研究的基础上，进一步研究了基于空间变化的形态学方法的 图像内、外骨架提取及图像分解问题，建立了图像空间变化的内、外骨架变换，并将内、外骨架同时作为分解成分建 立了图像分解公式的推广形式，所有公式的建立都给出了相应的推算和证明过程．     

迭代骨架化算法在汉字图像识别中的分析与应用

图像骨架是一种图像对象结构的表示方法,在基于汉字的图像检索中起着举足轻重的作用.研究了几种经典的图像骨架提取算法Zhang-Suen,Rosenfld和Pavlidis.通过程序实现算法分析和比较不同汉字图像骨架的提取效果,并给出针对识别不同的汉字图像应选择的最佳图像识别算法.     

小波变换及骨架提取在图像边缘检测中的应用

提出了一种基于小波变换及骨架提取的图像边缘检测算法，该算法将小波变换、边缘点检测和骨架提取合并成一个完整过程，减少了图像中纹理对边缘提取的影响．实验结果表明，该算法有较好的边缘检测效果．     

2-D骨架提取算法研究进展

关注2-D骨架提取问题,将其算法分为骨架提取的对称轴分析方法、细化方法以及形状分解方法3大类,分别给出了这3类方法的基本思想和发展脉络,希望通过这样的工作为模式识别、可视化和医学图像处理等相关领域的同行提供一个比较系统和清晰的整体算法框架的参考.     

TM遥感图像中河流的自动提取

提出了一个TM图像中河流目标自动提取的方法.对TM图像上河流及其背景地物的光谱特征进行分析,利用所发现的知识建立河流地物的提取模型,检出河流区域;对河流进行细化,抽取骨架;最后利用基于线段间斜率差的方法对河流骨架进行矢量化.试验结果表明该方法能较准确的识别提取TM图像中的河流目标,得到理想的矢量数据.     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

基于计算机图像处理的书法笔画特征提取

提出一种利用计算机图像处理技术进行楷书基本笔画特征提取的方法.从书法笔画图像细化得到笔画骨架出发,提取笔画的全局特征和局部特征,用骨架关键点将笔画分为多个笔段,并结合书法写作特点通过对笔段内部及笔段之间特征进行分析,对书法笔画图像的形体特征选择、提取进行初步的探索.     

自动识别技术在农业中的应用研究

基于计算机图像技术，采用形态特征的提取方法，对蔬菜中存在的虫洞信息进行分析，提取相应的图像特征值，结合计算机自动识别技术，在BP神经网络中输入其特征值，帮助科技人员和农户准确高效的识别害虫种类，提高害虫防治。     

哈夫变换在直线特征识别中的应用

本文论述了哈夫变换(Hough Transform)在图像直线特征识别中的应用。首先讨论了哈夫变换之前所应做的图像预处理工作,根据不同的图像设计不同的处理流程,主要包括:图像滤波、图像分割、边缘提取、骨架提取等。文中运用两个图像直线特征识别的例子说明了哈夫变换的应用效果。     

基于影像数据的心室隔膜形态分析

利用医学图像分割、形态学图像处理等算法在心脏核磁共振图像中提取心室壁骨架线、心室内膜边界.在分割提取工作的基础上,通过可以描述心室隔膜形态的关键参数自动分析心室内膜形态.提出自动计算心室隔膜骨架线曲率的算法,并针对曲率描述心室隔膜形态的不足,提出心室隔膜偏移量的概念,完善了基于影像数据评价心室隔膜形态的方法.实验结果表明:曲率、偏移量、心室内膜边界和变化量是评价心室隔膜形态的重要参数.