纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。     

基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用

文中提出了一种改进的CMAC神经网络（FuCMAC），与经典的FCMAC相比，其逼近精度得到提高，解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点．在颅脑磁共振图像分割仿真实验中，把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量，将该特征向量作为神经网络的输入，结果表明其具有较高的分割准确性．     

基于中值滤波去噪和小波融合的乳腺图像增强方法

将小波变换的多分辨率分析理论应用于图像融合中,提出了一种既能改善图像整体对比度,同时也能增强乳腺图像的组织细节结构的方法.实验结果说明了该方法的有效性.     

基于图像识别技术的煤岩识别研究与实现

应用图像处理技术判断煤岩介面及煤层厚度．根据煤岩灰度值和纹理的不同，对煤岩的灰度值和纹理分别进行提取，以此为判断依据进行煤岩识别．     

一种使用（ε,δ）连接区域分割图象的新算法

图象中目标具有相似灰度特征，在分割中，我们应考虑区域的整体灰度以及邻象素灰度的变化，它们依靠于范围参数ε和毗邻参数δ。本文介绍了灰度图象的（ε，δ连续区域及其模糊边缘测度，提出了通过相对模糊边缘度调整（ε，δ）参数，利用（ε，δ）目标连接集分割图象的一种新算法。实验结果表明该算法分割效果较好，提取边缘精度较高。     

金相显微组织鉴别系统的设计与实现

本系统从形态识别、灰度识别入手,人机结合,快速、方便、准确地分析钢铁金相的光学和电子显微镜组织,而且可以把用户输入计算机的任意一幅金相显微组织的黑白数字图像实时转化成伪彩色图像,显著提高了显微组织的鉴别衬度。     

一种基于Top-hat变换的灰度图像降噪算法

数学形态学滤波作为一种非线性滤波方法,在图像降噪、边缘检测、特征提取等图像处理领域得到了广泛的应用.本文采用数学形态学的Top-hat变换获取被污染图像的残余图像,在该残余图像中对噪点进行去除,使得在滤除噪声的同时,能保持原图像丰富的细节,并能通过调节降噪参数,使算法达到最佳的降噪效果.     

超声肝图像SOFM网络识别方法

通过基于空间灰度独立矩阵的特征提取方法,采用自组织特征映射神经网络对正常肝脏、肝硬化和肝癌三类肝脏超声图像进行分类识别。实验结果表明神经网络分类器对3种肝脏超声图像的分类可以达到87%的正确率,其结果对实际辅助诊断提供了理论基础。     

基于等高线的图像特征表达

结合多尺度图像分解技术和等高线理论提出了一种图像特征表达方法.该方法的独特之处在于将经验模态分解技术应用于图像的梯度模,而不是直接应用于图像本身.对梯度模图像进行经验模态分解,获得表示图像不同尺度下变化信息的固有模态函数,取携带丰富图像特征的前两个固有模态函数进行叠加,对叠加后的固有模态函数求取等高线,以实现对图像特征的提取和表达.实验结果表明,这种图像特征表达方法,不仅可以捕获图像中不同灰度变化属性信息,而且可以获得图像的几何结构,对图像的弱特征信息也有较好的表示能力.     

MATLAB环境下的数字图像处理实验入门

简述了数字图像处理、MATLAB软件及两者之间的关系，针对数字图像处理技术的特点及MATLAB语言的应用环境，选择二雏离散傅里叶变换线性性质的MATLAB实现和直方图均衡化的MATLAB实现作为数字图像处理课程的入门实验，实现了数字图像处理与MATLAB之间的有机结合。