浅析计算机数字图像处理中的基本图像类型

在计算机数字图像处理中,合理地运用黑白图像、灰度图像和彩色图像可以帮助我们解决并简化数字图像编辑中的常见的一些问题。     

Pre-processing for time domain image formation in SS-BSAR system

A pre-processing procedure is designed for a space-surface bistatic synthetic aperture radar (SS-BSAR) system when a time domain image formation algorithm is employed. Three crucial technical issues relating to the procedure are fully discussed. Firstly, unlike image formation algorithms operating in the frequency domain, a time domain algorithm requires the accurate global navigation satellite system (GNSS) time and position. This paper proposes acquisition of this information using a time-and-spatial transfer with precise ephemeris and interpolation. Secondly, synchronization errors and compensation methods in SS-BSAR are analyzed. Finally, taking the non-ideal factors in the echo and the compatibility of image formation algorithms into account, a matched filter based on the minimum delay is constructed. Experimental result using real data suggest the pre-processing is functioning properly.     

基于Soft多结构元素形态学的TM图像边缘检测

基于传统的数学形态学边缘检测算法,改进结构元素,提出Soft多结构元素算子。针对TM图像中存在噪声多和边缘形态多样性的特点,构建多结构元素,并结合Soft形态学方法,对TM图像进行形态学的腐蚀和膨胀,实现遥感图像的边缘检测。     

土体SEM图像定量分析系统及应用

给出了一种基于Matlab平台的土体SEM图像定量分析系统,以图像读取、图像处理、参数提取和数据存储等4个功能模块作为定量分析系统的核心,通过各个模块的相互配合来实现土体微观结构特征参数的提取.以昆明红土为实例,分析了红土加固前后SEM图像的微观结构特征参数,以此来检验该系统的合理性和适用性.     

基于MALAB的车牌定位算法研究

利用Matlab工具实现车牌定位算法研究。利用灰度修正，滤波和图像增强等预处理方法。较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，利用边缘检测和扫描方法实现车牌定位。     

CCD图像传感器原理

CCD（Charge Coupled Devices，CCD）自70年代初诞生以来，已迅速发展成为最常用的固体图像传感器，且广泛应用于科技、教育、医学、商业、工业、军事和消费领域。它是图像采集与数字化的关键器件。本文介绍了CCD图像传感器成像原理、工作原理、结构等，并对其电路组成及相关电学参数进行了说明。     

基于图像形态学的汉字细化算法

在手写体汉字识别及特征提取过程中，汉字的快速细化是一个很重要的过程．采用并行算法，利用图像形态变换可以很方便地实现这个目标。本文描述了利用图像形态变换和形态细变换，实现手写体汉字较好细化的结果．     

基于灰度与边缘的图像分割方法

提出一种基于多图像信息的图像分割方法，利用Ｂａｙｅｓ分类准则，根据每个像素的多图像信息向量将其分为目标或背景，并对动态图像组成的图像序列或静态图像的分割给出了不同的像素分类准则，同时给出了硬件实时实现的原理，该方法适用于图像序列、低对比度图像和其它难于用一种图像信息分割的图像。实验证明了该方法的有效性。     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪、根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

一种三维图像表面重建的方法

在计算机立体视觉研究中，主要针对人造场景，提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割，将景物图像分成各种不同的区域，利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果，并使用各种曲面模型对各区域进行拟合，以求得整个区域内的视差值，再对整个视差图进行自适应平滑，得到了较为满意的结果。