图像信息处理与智能控制教育部重点实验室

华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室于1993年由原国家教委批准成立，实验室瞄准国家重点项目，将图像信息获取、处理的研究与智能控制研究相结合，开展.     

高维数据的降维方法研究及其应用

讨论了高维数据的降维方法及应用，采用进制分解的方法将数字图像无损转化为二值图像，从而将原图像的处理转化为对二值图像的处理．从理论上，论证了二值图像的无损性，以此为根据对二值图像进行了相应的分析，包括压缩、图像分析、信息融合等．     

基于正则方法与迭代技术相结合的复杂温度场重建算法

针对傅里叶正则算法在复杂温度场重建过程中存在的不足 ,首先用正则化方法获得温度场重建这一不适定问题的稳定解 ,然后利用迭代技术对解进行一次迭代优化修正 ,充分考虑观测矩阵降质对温度场重建的影响·提出一种基于正则化方法与一次迭代技术相结合的复杂温度场重建算法·仿真结果表明该算法温度场重建精度优于傅里叶正则算法 ,能快速而较高精度地重建出复杂温度场二维温度分布     

基于B样条修匀公式的边缘检测的改进方法

边缘检测是图像分割中的一个重要部分．本文依据B样条修匀公式的图像边缘检测的基本思想，但又因为用B样条函数光滑后的图像对原始图像的逼近性并不十分精确，即它们的误差图像中残留着一些可能造成检测到的边缘线不连续或有用特征可能检测不到的边缘信息，为减少残量误差，本文对图像原型值采取盈亏修正，然后再对修正的图像使用B样条修匀公式做全息光滑曲面，重新得到的曲面改进了逼近性，同时还具有足够的光滑性和良好的保凸性．     

基于单片机的图像传输自动跟踪系统

应用89C51单片机设计了一种简单实用的控制电路，可以自动或手动控制定向通信天线进行360度旋转，跟踪发射机，实现高质量图像和语音信号传输．对其硬件电路组成和软件设计等方面也作了介绍．     

一种基于B样条曲线的图像变形算法

利用任意给定的数个点，得到两条B样条曲线，并建立映射关系．对物体的网格控制点实现映射，然后利用插值算法实现目标——源图像的映射，描绘出各个像素点，从而实现变形．实验表明该算法易于交互和局部控制，适应于几何造型和计算机动画领域．     

用圆谐-傅立叶矩描述图像

提出了一种描述图像特征的圆谐—傅立叶矩，对圆谐—傅立叶矩的特性进行了初步分析，用圆谐—傅立叶矩可以完整、无冗余地重建原图像，选取有限数量的低阶圆谐—傅立叶矩与同级次的圆谐—傅立叶函数的乘积叠加求和，可以近似地重建原图像，实验结果表明，圆谐—傅立叶矩有很好的图像描述能力，使用10阶以上的圆谐—傅立叶矩就能较清晰地重建原图像。     

用全息透镜构成的滤波系统及应用

应用两个全息透镜,构建了一种4f滤波系统,理论分析和实验结果表明,这种系统可实现光学图像的微分、相关等运算,为光学图像滤波处理提供了一种简单易行的途径.     

基于TMS320C6000DSP图像匹配积相关算法的实现

提出了在TMS320C6000系列DSP上实现图像积相关算法的软件方案,重点介绍C6701的设计方案.在该方案中使用了Ping Pong存储区交替、基准图与实时图错位存放、按列扫描输入、基准图和实时图分割与填零扩充等技术措施,解决了片内存储区数量少、图像大小随机变化和存取冲突等难题,并人工优化核心汇编语言程序,充分发挥了C6701的并行处理能力,并在此基础上通过比较得出C6201的实现方案.实验证明,对于72×72实时图与320×320基准图的积相关处理,C6701用时1s,C6201用时0.85s.     

基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。