人脸斜视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同样有效地进行特征点的提取的一些新算法．建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象．最后给出了实验结果     

基于小波变换的人脸图象特征的边缘提取算法

人脸图象识别是模式识别、计算机视觉和人工智能领域的一个热点,而人脸图象的特征提取又是人脸图象识别的关键步骤.小波变换以其多分辨率分析和多通道分解的独特分析方法在图象处理领域中有着广泛的应用.文章利用二进小波变换多尺度的特性,结合一些常规的边缘提取算法,在人脸图象特征的边缘提取方面取得了令人满意的结果,实验表明是一种有效的人脸图象特征边缘提取算法.     

人脸自动识别的实验室模拟研究

人脸图象自动识别系统包括人脸图象的检测与定位、人脸图象的提取与识别,本文对这两部分实现的方法做了较为详细的阐述。     

人脸三维测量中的立体视觉

探讨了立体视觉在人脸外形测量中的应用,针对牙齿整容手术模拟时必须测量面部皮肤表面一些指定点三维信息的问题,建立了一种双目成象系统．根据人脸的特征,提出了人机交互确定特征点并结合先验知识进行图象匹配的新方法,通过受试者的正面和左右９０°侧面三组图象、成象系统的全局坐标系与面部局部坐标系之间的几何位置,确定指定点在面部局部坐标系中的坐标值．误差校正项的引入有效地提高了系统的精度,实验结果表明了该系统的合理性．     

基于方向信息的指纹图象分形压缩

提出了一种根据指纹图象方向信息进行图象压缩的方法。首先,将指纹图象按照其纹理方向信息进行分块,将同一块内的图象数据沿纹理方向排列成一维数据,然后再用分形压缩编码方法进行压缩。该法很好地解决了分形图象压缩算法在处理指纹图象时的局限性,具有很高的压缩效率和编码速度、较小的图象恢复误差,并可对指纹图象进行修复等优点。最后给出了实验结果,证实了该方法的优越性能。     

用数学图象技术处理电流变液柱状结构的演化

通过实验，在平行场强方向观察了电流体在匀强电场作用下柱状结构的形成与演化，并以数学图象的形式记录了实验现象。对数子图象进行了处理，提取了灰度值概率分布的标准方差、柱状结构的质量矩、惯性矩等特征量来描述注状结构的形成与演化，给出了这些量随电场变化的关系曲线。     

关于人脸图象自动识别研究中的几个问题

科学技术的发展,互联网的广泛应用、重要部门都需要人身鉴别。计算机技术的发展、数字图象处理、模式识别的日臻完善,使人脸图象自动识别在技术上与经济上成为可能。人脸图象自动识别系统包括：人脸图象的检测与定位;人脸图象的提取与识别,本文对此做了较为详细的阐述。     

在印鉴识别中的配准方法

提出了在中文印鉴识别中两幅印鉴图象的配准方法．它包括对印鉴图象的预处理，该方法在保留图象边缘的同时对图象进行了平滑处理，利用聚类算法提取标准和待识别印鉴的特征点集，依据最小均方差变换实现两个点模式的匹配．通过实验获得了两幅印鉴图象的高精度配准结果．     

利用后验均值提取电视电话图象边缘的方法

本文以马尔可夫随机场模型研究了电视电话图象，利用后验均值建立了提取人物头肩象轮廓的方法。该方法针对此类图象的特点定义了合适的边素，给出了相应的邻域系，连通子图及能量函数，此外还根据人眼辨另灰度极的特性在叠代前对原始图象进行了均衡。由于采取了这些措施，使得该算法不仅提高了轮廓的定位精度，而且具有很高的抗噪声能力。     

分形维数及其在图象块分类中的应用

给出了分形维数的定义和描述方法,讨论了提取标准灰度图象的分形维数的方法,并通过实验论证了分形维数作为图象分类器的有效性。     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

一种图象归一化新算法

介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法,先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度图进行边界提取,消除噪声及图象背景的影响,在此基础上,分别计算出原始图象和标准图象的力矩,即可求得大小变化因子,实验结果表明,此算法可获得较好的归一化效果。     

一种基于多视点图象的可变姿态人脸识别系统

本文报告了一种多姿态人脸图象识别原型系统，它不同于现在系统和方法，该系统可工作在合作对象下允许姿态变化（存在图象平面内旋转和深度方向上旋转，限于双眼可见）的人脸图象识别。由于对成象条件有放松，故可望应用于身份验证、保安和视频会议等领域。对姿态可变条件下的人脸特征检测、姿态估计、识别建模以及基于模板相关的匹配等技术进行了深入研究，分析了光照、姿态及分辨率变化等因素对识别的影响程度。实验结果表明，对于     

一种有效的SAR图象典型目标特征提取和识别方法

在合成孔径雷达（SAR）图象中，需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类，目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分．一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量．在SAR图象中，由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题，造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果．作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法、这种方法基于SAR成像的原理，在图象灰度阂值分割后做粗搜索分别提取灰度特征，椭圆矢量特征，以及栅格特征，然后进行SAR图象典型目标的分类识别、实验表明，这种方法效果较好．     

一种图象归一代新算法

介绍了一种综合利用图象力矩及图象边界提取等方法来实现对数字图象的大小归一化的算法．先对原始图象（待处理图象）和标准图象的灰度日进行边界提取,消除噪声及图象背景的影响．在此基础上,分别计算出原始图象和标准图象的力矩,即可求得大小变化因子．实验结果表明,此算法可获得较好的归一化效果．     

基于神经网络的人脸主特征提取

提出了用神经网络提取人脸图象主特征的方法，并对主特征在分类识别中的作用作了详细的分析，理论和实验证明，主特征不仅具有较强的分类能力而且具有很强的独立描述图象的能力。     

彩色图象加密存储

用光纤面板对彩色图象取样并压缩成三基色象，写入液晶光阀，用激光读出，然后实现加密全息记录。利用同一装置又要恢复原彩色图象。文章讨论了存储与恢复的原理，给出了实验过程与结论。     

医学超声动态图像的分区压缩技术

介绍了医学超声动态图像微小失真压缩研究中采用的分区压缩技术，它根据超声诊断临床经验和图象特征，将超声动态图象划分为病灶，结构图象区域及背景等图象。对病灶区域进行低压缩率的微小失真压缩，对结构图象区域的图象进行高压缩率的有损压缩，对背景则采取简单定时的游程编码压缩，实验证明它可提高超声动态图象的数据压缩比和降低计算运算量，取得了良好的效果。     

关于圆对称图象函数的重建及近似算法

本文首先由傅里叶变换谱证明了圆对称图象函数只需一个方向的投影即可重建图象。然后给出由圆对称图象投影重建原图象的近似算法公式,从而使问题得到简化.