数字图像处理在测井曲线矢量化中的应用

针对测井曲线的矢量化问题，在讨论频域和空域的测井曲线图像预处理优缺点的基础上，采用了矢量跟踪的方法来处理测井曲线、对不同油田的20多种测井图纸样本进行了测试，实验表明矢量化的精度可达98％。     

SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题，提出了SAR图像的自动目标识别三种方法，即采用灰度特征的目标识别，采用栅格特征的目标识别，和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明，采用模版特征的目标识别效果比较好.     

基于直方图和HVS特性的混沌加密信息隐藏技术研究

该文提出了一种基于直方图和HVS视觉特性的混沌加密信息隐藏算法,并给出了算法的详细实现方案.根据HVS(人眼视觉系统)视觉特性,人眼对低灰度区和高灰度区的敏感度较差,对中灰度区的敏感度较好.因此,本算法利用图像直方图中低灰度值区和高灰度值区的多个概率最大点来隐藏信息;并首先利用混沌系统Logistic映射产生的位序列对待隐藏信息进行加密以增加秘密信息的安全性.试验结果表明该方法不仅可以进行较大容量的信息隐藏,而且还有较好的隐藏效果.     

工程记录曲线的自动提取和数字恢复

工程记录曲线的数字化对实现这些资源的数字存储、利用以及共享和交流具有非常重要的意义.作者采用图像处理和模式识别的理论与技术,提出一种新方法实现坐标纸绘制曲线的自动提取和数字恢复.这种方法包括基于中轴变换的交叉曲线分离的方法,基于空域-频域信息融合的种子复原和二阶导数的间断曲线的提取方法.该方法的优点是速度快,自动化和智能化程度高.     

小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用

合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.     

一种快速实用的车牌字符识别方法

为快速准确找到车牌位置，提出了一种改进的多阈值模糊熵分割方法。该方法抗干扰能力强，能在复杂背景中快速找到车牌位置。在识别系统中，分析了5种识别方法，提出了适用于车牌识别系统的多识别器融合的识别方法。     

基于B-Snake的超声图像分割算法

利用参数化的B样条表示轮廓曲线,得到B-Snake轮廓模型.由于B样条曲线自身的一些特点,使得B-Snake具有计算复杂度低,收敛速度快等优点.在实时图像处理方面具有很强优势.实验结果证明B-Snake模型的分割效果不错,而且速度较传统Snake有较大提升.     

一种优化染色体中轴的新方法

染色体自动分析一直是医学图象处理领域研究的热点，其关键技术之一是染色体中轴的提取，中轴提取一般采用细化去枝、端点延伸的方法，但是对于一些染色体尤其是比较短小的21号，22号及y染色体，采用上述方法提取的中轴效果不太好，为此，作者提出一种新方法用于优化中轴提取，对长染色体，利用其端部的形状特征优化中轴延伸；而对短染色体，则充分利用短染色体的形状特征和内部带纹信息，由方向链码确定宏观走向，以带纹相对于中轴的方差最小为判据来确定中轴，该方法较好地解决了中轴检测这一难题。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

概率密度函数的特征相关法DNA序列分析

提出了一种客观的特征提取和相关的方法用于DNA序列的结构分析.这种方法是从DNA序列码的碱基和片段码中提取统计特征和相关特征.然后计算样本序列和已知类之间的平均相关系数.如果最大的相关系数大于对应类的平均相关系数,则该样本被分类到对应的类中去.利用一组DNA序列样本做了试验,结果表明,这种方法适合于任何DNA序列的结构分析而不需要先念的生物信息,对发掘人类基因隐藏信息的研究大有用处。