利用灰度掩膜光刻技术制备螺旋相位片

螺旋相位片(Spiral phase plate简称SPP)是产生轨道角动量光束的一种重要光学器件,在光束调控、量子信息等领域有着重要应用.本文提出了一种基于计算机打印灰度掩膜的螺旋相位片的加工方法,详细讨论了SPP设计方法和光刻工艺,并实验制作了拓扑电荷为3的螺旋相位片,利用马赫-策德尔干涉仪实验对SPP产生涡旋光束进行了检测,获得良好的螺旋相位干涉图.本文的研究结果为低成本、高质量、高效率的螺旋相位片加工技术提供了一种有用途径.     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea (Hirasaka) Hansen & Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

一种可用于零件自动识别的计算机图象分割方法

图象中物体影像的分割是一项与影像特征分析密切相关的工作，从而成为一项研究的内容，本文介绍了一种在ＰＣ机上使用的，利用图象的直方图信息和光栅扫描的方式进行图象分割的方法，可用于自动装配线上机械零件的识别和医学临床诊断计算机辅助系统中．     

利用MATLAB实现医学图像灰度增强的应用研究

基于空域的图像灰度增强是医学图像处理的一个重要手段,它能有效改善图像整体或局部特征.直方图是图像灰度增强中最重要的基本概念之一,它用于显示图像的灰度值分布状况,并且能有效地用于图像增强.本文主要讨论了图像灰度调整实现、直方图均衡化、直方图规定化图像增强技术,并给出了相关的基本原理.同时用MATLAB语言加以实现.     

一种基于灰度评价的图像分块压缩算法

针对分形图像压缩算法中匹配定义域块搜索存在的速度慢,只是局部最优的缺点,提出了一种基于灰度评价的图像分块压缩算法,即用灰度评价的方法来区分图像,同时,对映射集增加对比度和亮度的约束,从而大大提高了图像的可分性,压缩比和压缩速度,最后,用随机迭代的方法完成图像的解码,保真效果良好。优化了分形图像压缩编码方法。     

可见光与红外灰度融合图像感知对比度客观评价

如何客观有效地评价融合图像质量,是融合技术发展与装备应用面临的一个关键问题.图像对比度是衡量双波段灰度融合质量的一项重要的评价指标.针对目前的图像对比度客观计算模型没有充分反映人眼视觉特性,从而影响模型计算结果与人眼视觉感受的一致性的问题.在各向同性局部对比度计算模型基础上,引入人眼视觉的亮度掩盖特性,提出图像感知对比度客观评价模型.使用模拟灰度图像以及人眼主观评价实验得到的15组不同真实场景融合图像的对比度评价数据来验证客观计算模型.结果表明,相比于4种经典的对比度客观评价模型,建立的图像感知对比度模型评价结果更符合人眼视觉感受,可以有效实现双波段灰度融合图像感知对比度的客观评价.      

基于灰度计算饱和粘土的孔隙率

基于灰度计算饱和粘土的孔隙率@李强$华南师范大学计算机系!广州510631 @鲍苏苏$华南师范大学计算机系!广州510631~~~~     

基于灰度共生矩阵的高效积分图像计算(英文)

基于局部特征描述符的主要方法正在被用于纹理分类、目标检测和识别.灰度共生矩阵(GLCM)是一个体现纹理图像的很流行的方法,也被证明是一个非常强大的纹理分析工具.灰度共生矩阵所带来的子图像重叠非常严重,要花大量的时间去计算.本文提出一种高效灰度共生矩阵的计算方法,并通过实验结果来显示其效率.