分形多重相关方差X线颅颌影像边缘检测

针对X线颅颌影像片边缘检测十分困难的问题,提出一种基于多重相关方差的计算多重分形谱的算法.构建一个X线图像的五邻域多重相关空间,定义图像的多重分形谱的概率测度,对数字X线头影侧位片进行多重分形性质的分析.通过图像的多重分形谱与权重因子相关性的分析,进一步判定线形区间及适当的权重因子,得到X线头影片图像的多重分形的线性区间,验证X线头影片图像的多重分形的几何性质,实现对X线头影侧位片的整体轮廓的边缘提取.该算法具有保持和加强图像的局部特性,突出图像的细微处的特点,克服了多重分形谱对噪声敏感的缺点,能有效抑制图像中的噪声.     

一种扩展边缘特征的图像定位方法

针对图像匹配受几何变形影响的情况,采用侧抑制竞争方法准确提取图像边缘。比较边缘移位对图像匹配的影响,提出扩展边缘特征的匹配方法,改善了因各种原因造成的基准图与实时图的变形对匹配定位的影响。实验表明,本文的图像边缘提取和扩展边缘特征匹配方法具有模型简单和抗几何变形的能力等特点,便于实现。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

一种SAR影像冰水边缘线提取算法

针对在低海冰密集度区域采用被动微波获取的海冰密集度数据会低估真实的海冰密集度值,从而不能准确地得到冰水边缘线位置的问题,文中基于高分辨率合成孔径雷达影像设计并实现了在低海冰密集度区域准确提取冰水边缘线的算法．该算法将海冰在合成孔径雷达影像中强度和对比度差异较大的曲线特征,通过边缘检测的方法统一为边缘信息．根据海冰与海水区域边缘信息丰富程度的差异,采用曲波域多尺度主动轮廓模型迭代搜索边缘信息丰富区域的轮廓,即为冰水边缘线的位置．实验表明,该方法能够在低海冰密集度区域准确地提取冰水边缘线,与采用被动微波海冰密集度数据得到的冰水边缘线相比,准确率有了大幅的提升．     

光学遥感影像快速镶嵌方法

针对遥感影像镶嵌存在的几何精度差和时间效率低等问题,提出一种快速镶嵌方法,主要包括自动配准、基于地理编码的镶嵌和色调调整3个步骤.在自动配准阶段,采用基于点特征匹配的自动配准方法既减少了工作量又提高了几何精度;在镶嵌过程中,根据地理坐标确定重叠区域,然后依据重叠频率确定多幅影像间的重叠关系和镶嵌顺序;在色调调整步骤中,基于Wallis变换进行整体色调调整,依据重叠区域大小分别采用基于最优接缝线的加权平滑处理和强制改正方法实现接缝线色调调整.对SPOT全色影像的镶嵌实验结果表明,这一技术流程能够实现多幅影像的快速镶嵌,镶嵌精度优于1像素,镶嵌后影像具有良好的整体效果.     

激光跟踪仪靶球识别图像处理方法研究

激光跟踪仪是大型装备制造过程中的大尺寸精密测量仪器,在跟踪测量过程中,容易丢失目标,影响工作效率,无法继续跟踪.图像处理法对靶球进行目标识别,以实现靶球的断光续接.本文采用模板匹配和Hough变换两种方法,首先将图像处理技术应用于模板匹配,先对拍摄到的靶球进行不同的边缘提取法处理,然后再利用模板匹配法,提取目标靶球的中心坐标;其次利用Hough变换法求取并标定靶球中心坐标.通过对比不同方法提取到的目标的中心坐标,得到较为准确的提取方法,实现在脱靶后激光跟踪仪准确的跟踪目标.     

基于面特征的光学与SAR影像自动匹配方法

针对现有光学影像与合成孔径雷达（SAR）影像之间匹配存在精度差、效率低等问题,提出了一种基于面特征的影像自动匹配方法.用中值代替均值的方法改进了Lee滤波器,用于对SAR影像相干斑噪声进行抑制.通过Canny算子提取出边缘,并用形态学膨胀对不连续边缘进行连接,在此基础上用区域生长法提取光学和SAR影像中的封闭区域作为面特征.设计了一种综合考虑面积、周长、中心点位置等属性的代价函数对面特征进行交叉匹配,筛选出匹配上的大目标,并将其中心作为匹配控制点.通过Envisat ASAR影像与Landsat ETM＋影像进行的匹配试验表明,该方法不需要人工干预,可以实现自动匹配,且匹配精度小于1个像素.     

基于穿线法的轮胎X光图像畸变检测

针对X光机成像问题导致的轮胎顶部拉伸畸变图像,设计一种基于穿线预定位以及众数平滑提取特征的改进穿线法。分割胎侧区域,通过极值滤波消除水平帘线,利用垂直投影确定胎侧区域的粗边界;在胎侧区域进行预穿线确定最终穿线位置,并在选定位置利用众数平滑的方法提取线宽、线距等特征;根据提取的特征值计算线宽比、线距比以及均值、方差设计阈值进行畸变判断。在包含1000张正常图像与600张畸变图像的测试样本中进行试验,漏报率为2.3%,误报率为0%,相对于模板匹配等方法,检测结果更加准确检测、检测速率更快。     

电子散斑条纹骨架线的自动提取

应用电子散斑干涉方法测量试件的变形位移场时，条纹的骨架线对应位移场的等位移线，准确地提取相关条纹的骨架线是正确测量位移场的关键。提出了基于条纹细化算法的条纹骨架线提取方案，并对细化后的条纹进行了修整处理，去除了桥连和分杈现象，最后对细化后的条纹进行了拟合处理，减小了测量误差，经上述处理后获得了单位宽度的、比较光滑的条纹骨架线。应用条纹骨架线提取方案，能够快速、准确地实现条纹骨架线的计算机自动提取。     

链码跟踪直线提取算法在道路标志判断中的应用

为了准确快速提取和识别道路中的标志线,提出了一种基于链码的道路标志线提取与识别算法.道路中的标志线在图像处理中可以作为直线处理,整个提取算法分为3个步骤:首先,通过对道路图像的预处理去除噪声,利用Canny算子提取边缘;然后,对边缘图像进行链码编码并进行直线判断;最后,对属于同一条直线的直线段进行线段连接,过滤短的非道路标志线.实验表明,该算法可以准确快速地识别城市道路中的标志线和道路边缘,达到了实时准确的要求.