基于RANSAC算法的柱面全景图拼接方法

针对RANSAC算法只适用于平面图像配准的局限,将RANSAC 算法应用于柱面图像上,设计了一套适合柱面全景图像拼接的算法.整个算法用匹配特征点 对之间的关系解决了两幅图像的旋转、垂直偏移以及柱面图像拼接时的月牙缺陷问题.实验 结果表明,该方法能正确找到两幅图像的重叠位置,实现自动拼接,在基于柱面投影的全景 图生成中应用,效果良好.     

GIS空间信息自动采集的数学形态学方法

就数学形态学的基本变换方法及其对地图ＣＣＤ扫描图像的自动栅格矢量化进行了探讨，着重讨论了扫描栅格图像细化过程中形态变换的用法。     

视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割

模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法，但其困难在于需要设定多种子点，自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点，提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系，引入新的视觉特征估计地图，构造了注意计算模型，采用无阈值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高，适用于处理模糊图像.新方法能够完全自动定位种子点，有效分割图像，准确率高.引入多种子点之间的竞争策略加快了图像分割中的区域增长处理过程.     

一个基于特征点匹配的联机指纹鉴别系统

描述了一个基于特征点匹配的联机指纹验证系统设计思想和实现方法，专用的CCD指纹采集设备通过自动跟踪二值化电路，可向处理软件提供高质量的二值图像。专门设计的一种两遍扫描串行迭代细化算法可以获得高质量的指纹的骨架。设计了一种新方法在细化后的点线图上计算指纹的中心点。特征点匹配算法通过动态建立极坐标系和弹性配对特征点来实现。预先计算出的中心点可使搜索范围大大减少，确保了本算法满足联机自动指纹验证系统的实时性要求。     

基于角点增强的抗打印扫描零水印算法

利用角点检测算法提取与图像旋转、平移、缩放等操作无关的Harris角点,对角点响应值与象素值的关系进行分析,进而角点增强响应值,以保证打印扫描前后检测到的角点具有较高的一致性,对角点构造特征向量作为图像的零水印信息。另外,针对已有局部特征描述子在打印扫描前后特征点匹配率不稳定这一问题,提出新的匹配算法,首先根据局部特征描述子进行粗匹配,然后用聚类法进行精匹配保证特征点匹配率。在水印检测时,对匹配成功的特征点进行遍历,将图像的局部特征信息和位置信息生成一维向量,对该一维向量作相似性运算,即可判别待检测图像是否含有零水印信息。实验结果表明,该算法对打印扫描等攻击具有一定的鲁棒性。     

一种利用Radon变换的指纹图像预处理算法

为了增强指纹图像预处理的效果,在指纹图像预处理算法的基础上,文中提出了一种新的指纹图像预处理的算法.该方法先对指纹图像分块,利用Radon变换获得图像的方向场,再用Gabor滤波器进行滤波,处理后的图像可以直接用于特征点匹配.试验结果表明,该算法使断开的脊线得到连接,叉连线得到消除,脊线和谷线得到了分离.该算法与传统方法相比,增强效果明显,且算法简单.并且可以推广到一般的纹理图像.     

基于特征提取和极值搜索的焊接缺陷检测算法

为快速提取金属熔化焊接缺陷位置,提出了一种基于灰度分布曲线特征的算法。首先,通过平板探测器获取焊缝的X射线透射数字图像;第二,针对数字图像随机噪声大、动态范围低的问题,采用时间域序列图像帧积分方法,计算最优的积分时间,降低图像噪声,强化焊缝缺陷特征细节;第三,平行于焊缝方向,计算并形成多组图像灰度值曲线,基于其二阶导数曲线分布规律提取焊缝图像;最后,在焊缝图像曲线中进行极值点搜索,若在曲线存在明显极大值点,则可以确定缺陷的大小和位置。试验结果表明,本算法具有较高的检测精度。     

指纹图像预处理和匹配算法研究

根据电容式传感器采集的指纹图像的特点,提出了一套指纹图像预处理和匹配算法.算法首先采用指纹预处理组合算法去除噪声,并提取指纹图像的二值点线图,然后通过搜索脊线,寻找细节点来实现特征提取.最后采用基于极坐标下的点模式的细节匹配算法,并用一个相对匹配点数的匹配判决标准,按相对匹配点数确定两幅图像是否匹配.实验结果表明,该算法能够对指纹进行较准确的比对与匹配,并效果较好.     

基于数据融合的表情识别

为了解决表情识别中单一数据所包含人脸表情信息不全面的问题,融合了图像与标记点数据;针对传统模式识别方法中手动提取特征的复杂性,采用神经网络框架,从而实现了特征的自动提取。本文算法以人脸表情的图像与标记点数据为基础,以神经网络为框架,采用稀疏自动编码器对网络进行预训练,实现了网络的稀疏连接,另外,在网络权值更新过程中结合了结构化正则项(structured regularization),限制了不同数据与隐层神经元的连接。实验表明:图像与标记点数据的融合更全面地表达了人脸表情信息;稀疏自动编码器和结构化正则项的运用能更有效地提取关键特征,并使神经网络自动分析不同输入数据在表情识别中所起到的作用强弱。     

基于自适应阈值的活体细胞图像分割改进方法

针对非活体细胞去除问题,提出一种改进的活体细胞图像分割方法。该方法利用自适应阈值分割算法对原图像进行阈值分割,然后对图像中所有连通区域面积特征值进行判断,去除非活体细胞。由于图像初次分割后细胞边界存在不完全封闭的情况,提出了改进的图像边缘断点连接算法和改进的孔洞填充算法,使细胞边缘闭合,从而得到完整的细胞表面图像。实验结果表明,该方法能够准确的进行细胞分割,具有较好的鲁棒性。     

基于数据融合的表情识别

本文为了解决表情识别中单一数据所包含人脸表情信息不全面的问题,融合了图像与标记点数据;针对传统模式识别方法中手动提取特征的复杂性,采用了神经网络框架,从而实现特征的自动提取。本文算法以人脸表情的图像与标记点数据为基础,以神经网络为框架,采用稀疏自动编码器对网络进行预训练,实现了网络的稀疏连接,另外,在网络权值更新过程中结合了结构化正则项（Structured Regularization）,限制了不同数据与隐层神经元的连接。实验表明：图像与标记点数据的融合更全面地表达了人脸表情信息;稀疏自动编码器和结构化正则项的运用能更有效的提取关键特征并使神经网络自动分析不同输入数据在表情识别中所起到的作用强弱。     

地质模型中离散数据点的等值线绘制方法

给出了多种策略相结合绘制等值线的方法。先用Delaunay三角化的Watson算法，将生成网格和产生新结点一体化，形成三角网格，节省了计算时间。然后用Kriging算法，通过设计不同的权值，实现了对离散点的插值。最后用三次抛物线的滑动平均法将街值点连接成光滑的曲线，并对曲线后表示的数值进行了注记。该方法具有运算速度快，插值精度高，图像美观的优点。     

基于抽风矢量场的深度凹陷图像分割算法

为了解决深度凹陷图像分割中的分割瓶颈问题,提出一种基于抽风矢量场的深度凹陷图像分割算法.该算法对凹陷图像进行初次图像分割,获取初次分割曲线及图像梯度矩阵;依据图像梯度矢量的分布规律,对分割曲线的控制节点进行分割瓶颈检测,并以分割瓶颈的弦线中点为中心坐标,引入算法预置的抽风矢量场;以图像梯度标识矩阵为参考,对抽风矢量场中的梯度矢量进行点积运算,并将矢量的点积结果作为分割曲线的外部图像驱动力,实现分割曲线在凹陷区域内部的继续收敛.实验数据显示;在不同凹陷程度情况下,该算法始终能够将图像分割的平均误差和覆盖比率控制在有效范围.不同算法的分割对比实验表明,该算法分割曲线对深度凹陷结构的拟合程度优于其他同类算法.     

自动引导车视觉导航的灰度投影稳像算法

自动引导车(AGV)在运行过程中由于路面不平等原因产生随机抖动,引起摄像头所获得图像产生位移导致后续路径视觉跟踪不稳定;针对此问题,本研究搭建了AGV视觉抖动模型,在图像中划分出路径区域作为目标区域进行后续处理以减少背景中其它物体带来的干扰,然后通过快速灰度投影算法检测平移向量,利用运动补偿校正视频图像从而达到稳像目的。仿真结果表明:相对传统的投影曲线匹配法,本研究所用算法显著提高了图像平移向量检测精度并大大提高了运算效率,满足AGV对稳像系统高效性和实时性的要求。     

一种高效的图像细化算法在焊缝跟踪中的应用

针对焊缝跟踪图像处理的特点，研究了二值化后的图像如何进一步细化的方法；采用先对焊缝的边缘进行提取，然后从垂直于焊缝的方向进行扫描的方法，取两条边缘的中点，即是焊缝的骨架；结果表明：此算法能准确地对一幅二值图细化，满足焊缝跟踪中图像处理的要求；这种算法的突出特点是计算量小，处理速度快，非常适合于焊缝的实时处理跟踪，而且不用改写算法，既适合于黑色背景白色图像，也适合于白色背景黑色图像.本算法通过推导得到四条处理准则，在遵循这几条处理准则的基础上逐点扫描图像，按照准则来确定目标点的删除与保留，达到细化的最终目的.     

自动寻路A＊算法的应用及优化设计

自动寻路A＊算法是富互联网应用（RIA）游戏制作过程中的核心算法,解决了地图中两点之间寻路的问题,应用于很多游戏中.对A＊寻路算法的实现方法进行了研究和探讨,并对该算法进行了优化设计,体现了该算法的功能,最后对其应用前景进行了展望.     

无需设置阈值的快速水平集分割算法

针对快速水平集算法用于图像分割时存在着阈值设置的困难,提出了一种新的改进思路.将曲线演化的过程看成对曲线上的点不断进行模式分类的过程,对控制曲线演化的外部速度函数进行重新设计.新算法通过引入贝叶斯分类决策和最小距离分类决策交替工作,间接从图像数据中获取外部速度函数所需的驱动力,使驱动力不再产生于划分图像数据所采用的阈值,同时将两种分类决策的失效条件作为新算法迭代停止的条件.仿真实验结果表明,新的分割算法不仅拥有较强的鲁棒性,能够自适应地根据图像灰度信息自动演化,而且对噪声影响也具有较强的抑制性.同时保留了原算法执行效率快的优点,在分割速度方面明显优于其他几种经典的水平集算法。     

三次B样条曲线的离散终判及其求交算法

自由曲线离散终判条件的建立是其离散求交算法实现的关键．使用三次B样条曲线段的控制顶点和节点矢量对其二阶导矢进行估算，得到该曲线段高的估计值，从而确定其离散的终判条件．通过判断三次B样条曲线段控制顶点包围盒是否相交，确定两曲线交点可能存在的位置，然后依据离散终判条件，决定是否需要对曲线段运用插入节点算法进行中点离散，在此基础上建立其离散求交算法。     

三次样条插值——三转角方程的算法设计

三次样条插值是数值分析中插值问题的一个重要算法,主要解决的问题是已知原曲线上一些离散的点处函数值及端点处导函数值,从而得到曲线方程数值解的过程。该算法根据已知条件不同而分为三转角方程和三弯矩方程两种方法,文章主要讨论三转角方程算法原理及实现。     

一种基于AEP和K主曲线的图像分割方法

广泛应用的第一主成分是对数据集的一维线性最优描述,主曲线是第一主成分的非线性推广.在此提出了一种基于AEP和K主曲线的图像分割方法,将统计学中的主曲线很好地应用于图像处理.该方法首先将腐蚀传播算法和区域生长型分水岭方法相结合,标记出图像中不同物体并产生初始边缘;然后,用K主曲线多边形线算法进行边缘点连接.实验结果证明,AEP算法能标记出一幅图中不同的目标,K主曲线能提供精确的目标轮廓线,该分割方法行之有效.