基于肤色HSV颜色模型下的人脸实时检测与跟踪

提出用于视频电话、监视与监控等场合的人脸实时检测跟踪方法.首先运用差分图像快速提炼出运动物体的外接矩形,消除背景对肤色检测的影响,缩小肤色搜索的范围;然后利用肤色在空间的聚类特性检测人脸,利用HSV颜色模型中的色调H的范围抽取肤色,去除亮度对肤色的影响.实验表明,这种检测和跟踪方法是快速有效的,与单独运用HSV方法相比它能更好地处理背景对肤色的影响.     

对图像压缩中的SPIHT与SPECK算法的研究

在众多的图像压缩算法中，SPIHT和SPECK具有较好的性能，文中对这两种算法进行了深入地研究．首先介绍了小波变换后系数的分布特点，然后从算法思想、集合定义、分裂过程、排序过程、量化以及编码后的码流等方面分别介绍了SPIHT（多级树集合分裂）和SPECK（集合分裂嵌入块）算法，最后总结了他们的异同之处．     

敦煌壁画数字图像的三维信息恢复

详细阐述了用数字近景摄影测量和计算机图像处理技术来恢复敦煌壁画三维信息的过程,以达到原样数字保存敦煌壁画的目的.通过建立洞窟的统一坐标系统,对洞窟壁画进行近景摄影测量,并把近景摄影测量获取的底片用高分辨率的扫描仪扫描成数字图像.然后经过坐标变换,建立每个墙面壁画的辅助空间坐标.在此基础上,经过模型定向、核线重采样、影像匹配、数字表面模型的生成,直至最后生成正射影像,恢复壁画的三维信息.从壁画图像处理的结果来看,所有控制点绝对定向的残差都在毫米级,壁画数字表面模型的中误差也在毫米级,也就是说敦煌壁画图像数据的几何纠正达到了毫米级.这表明用近景摄影测量和计算机图像处理技术可以很精确地恢复敦煌壁画的三维空间信息,从而达到保护和永久地数字化存贮敦煌壁画、塑像文物的目的.同时也为我们提供了一种文物保护的新方法和新思路,为古代珍贵文物的保护、复原与研究提供了新的手段.     

武器系统输出数据的视频采集与恢复

为了提取显示器的显示数据,提出一种自动提取视频中显示区域的方法,该方法利用多帧视频图像信息,根据录取的视频图像的特点,采用帧间差分方法,分割出显示区域。然后,针对由于摄像头和显示器刷新率不同带来的阴影问题,采用一种保持对比度的灰度变换方法,消除了阴影的影响,同时增强了视频信息,为后续的图像处理扫清了障碍。     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

基于双核芯片的图像处理系统的设计

利用双核芯片DSC21构成图像处理系统，阐述了硬件组成和图像增强算法，并将该算法在DSC21上用C语言实现。试验结果表明，该系统可以实时处理复杂的图像，取得理想的视觉效果。     

基于模糊自适应谐振理论的彩色目标跟踪系统

提出了一种在变光照条件下进行彩色图像分割和目标跟踪的方法 .通过在色度、饱和度、亮度HSI(hue ,satura tion ,illumination)空间自组织非监督地进行颜色聚类 ,使用增加、削减和融合聚类的方法 ,寻找适当的聚类数量 ,使目标跟踪更加精确 .该方法基于模糊自适应谐振理论 (fuzzyadaptiveresonancetheory ,FuzzyART) ,具有在线升级目标颜色模型的能力 ,可以克服环境光线变化所带来的影响 .在复杂背景和变光照条件下的目标跟踪实验结果证实了该方法的有效性 .     

医用透视图像数字化采集和处理系统的设计

介绍了医用透视图像数字化处理系统的总体结构，列举了硬件系统各部分的性能指标及软件系统的各部分结构模块，并将其以结构图形式显示出来，详细介绍了系统的工作原理和各部分实现的功能，给出了实验中用到的一些数据参数，并对它的一些关键问题进行了讨论，该系统运行在Visual c 环境下，由软件编程来实现，用户界面美观大方，方便人机交互，是一种很实用的医用图像数字化处理系统。     

塔里木河流域遥感影像数据库系统的设计和建立

目的 采用当前非常流行的数据仓库技术管理塔里木河流域海量遥感影像、背景数据，实现塔河流域管理的数字化、信息化。方法 采用当前流行的数据仓库管理技术，按照空间数据-属性数据一体化、多源数据无缝集成及基于C／S结构和关系数据库3层体系结构的设计思想，将塔里木河流域遥感信息、空间地理信息、多专题信息、社会经济信息，以及多媒体和元数据等各类信息进行集成建库。结果 实现了多类型、多尺度的海量遥感影像、空间地理等基础数据的无缝集成和统一管理。结论 综合使用遥感、地理信息系统、数据库等技术，建立基于动态监测与管理的生态环境信息系统，具有明显的工程优势和技术优势。     

基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究

研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.