基于图像处理的自动报警系统设计与研究

针对传统监控报警系统的缺陷,设计出一种基于图像处理的自动报警系统,并给出系统的设计方案、硬件设计和软件设计,重点提出了运动目标检测和报警算法．系统通过对运动目标的检测,实现对非法侵入自动报警．采用的高速处理芯片DSP和CPLD技术,使系统具有实时性和自适应能力．实际结果表明：系统图像质量高,稳定;误报率极低．     

基于推广的长程外力场的库仑Snake算法应用于MR心室图像的分割

提出了一种Snake算法的新的外部能量模型,用基于库仑定律的图像库仑场代替传统Snake中的外力场,并对该外部能量场进行了推广,根据图像的边缘特征自动设定参数,使其外力具有真正的长程性．实验结果表明,该方法提高了分割精度,减少了外部能量场中存在的局部最小,从而大大减少了对初始轮廓的限制,同时减少了人工干预。     

基于机器视觉的农业机械无人驾驶研究

为实现农业机械的无人驾驶,研究基于机器视觉的农业机械运动控制具有重要的意义.本文介绍了基于机器视觉的农业机械无人驾驶的工作原理和实现方法.通过对视频图像的处理,识别出农业作业环境的路径特征的位置和方向,采用模糊控制方法实现了农业机械的运动控制.试验证明了基于机器视觉的农业机械无人驾驶系统的可行性及控制算法的可靠性.     

图像识别中颗粒形状表征方法的研究

针对图像识别中颗粒形状表征方法的问题,采用图像处理技术,提取出颗粒形状特征参数一形状系数,计算结果表明：利用该参数可以识别颗粒的形状特征及类型,并为在线测量和识别颗粒提供了依据。     

一种彩色图像的二维纹理识别方法

基于仿射矩正则化技术，推导出了新的光照仿射不变特征：Zernike矩、多波段相关函数，通过正则化方法实现仿射不变矩，采用组合矩方法和奇异值分解方法实现光照不变性，在推导光照不变性时必须使用复数值矩(如Zernike矩)，因为实数值仿射不变矩不能实现独立于光照变化的仿射不变性。实验结果表明，所提出的纹理识别方法具有很好的识别效果。     

基于图像处理技术的高鲁棒性角膜曲率测量方法

为了解决现有角膜曲率测量方法的低适应性问题,提出了一种新的人眼角膜图像处理方法。首先,对相机接收到的角膜图像进行归一化处理,通过阈值化处理与闭运算提取出只含角膜瞳孔区域的二值化图像;然后,利用大津法Otsu二值化对原始角膜图像进行处理,减去瞳孔外部的最大连通区域,利用所得二值化图像与只含瞳孔区域的图像求积,提取出靶环的像,滤除图像噪点对靶环拟合的干扰;最后,实现系统对靶环的拟合,获得高精度的角膜曲率半径。实验结果表明,该方法可以很好地滤除图像噪点,精确地提取出靶环特征,具有较高的鲁棒性,系统测量的角膜曲率精度达±2μm。     

多目标跟踪

本文提出了一种多机动目标跟踪的方法。该方法用自适应门限获得二值图像，其中，自适应门限用边缘和灰度二重信息来建立，并对由此所获得的二值图像进行预处理。在此基础上，利用目标像素点的空间信息，使用标记电路，检测有效视场内的目标个数。同时利用目标形状特征和灰度信息对目标进行分类；利用目标运动信息，对各个目标进行识别，解决短时间的目标遮挡、重叠等问题。文章也给出了实时实现该方法的硬件框图和部分软件工作流程。该方法已应用于多模式电视跟踪器，取得了预期效果。     

可视动目标逐步求精分割技术研究

运动目标识别跟踪系统中 ,目标分割是至关重要的处理环节。由于目标阴影、碎块等因素 ,估计精度受到影响 ,甚至导致跟踪的失败。提出了目标形状波动度的概念 ,并将其作为目标识别特征 ,利用最大似然估计准则 ,对目标初始区进行逐步求精估计。该算法简练实用 ,能有效地提高估计精度 ,为确保目标可靠性跟踪提供了新的手段。     

基于盲均衡的超分辨率图像重建

超分辨率图像的重建是指从一组低分辨率图像重建出更高分辨率的图像。提出采用盲均衡与凸集投影的方法估计成像系统的冲激响应 ,并实现超分辨率图像的重建。这种图像重建算法不需要了解关于帧间运动模式与帧内模糊类型的先验知识 ,因而更接近实际应用的要求。模拟实验的结果表明了该算法的良好性能     

基于分水岭变换的彩色细胞图像分割

提出了一种彩色细胞图像的分割方法,重点解决邻接或者重叠的细胞核或者细胞质之间的分割问题。算法主要基于数学形态学方法,首先利用k-均值聚类和直方图上的分水岭变换对像素进行聚类,从而得到细胞图像背景、细胞质和细胞核的粗略估计;然后利用形态学滤波和分水岭变换提取细胞核、细胞质的边界。结果表明:在少量人工干预的情况下,所述算法获得的细胞核、细胞质边界与实际情况比较吻合。对于含有邻接或者重叠的细胞核或者细胞质的图像,算法仍能提取理想的细胞组织边界。