基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。     

基于计算机视觉图像精密测量的关键技术研究

随着现代信息技术以及科学技术的进步,对于测量精度的要求越来越高。然后在科技发展前,近代的测量方法精度并不足以满足人们的需求,对数据的要求越来越高,如今的测量方式得出的数据基本上等同于人工测量,达不到设计要求的精度,浴室就会进行多次的测量并且取近似值。这样的测量方方法浪费了大量的时间,并且测量出的数据仍旧达不到设计的要求。针对这种情况,为了得到更加精准的测量数据,现代测量当中出现了计算机涉巨额精密测量,这种测量方式在如今是最精准的,并且能够快速得到想要的数据,在如今的测量中,计算机市局图像精密测量运用越来越广泛,收到了业界人士的追捧和广泛使用。本文将要通过理解计算机视觉图像精密测量的含义,讨论计算机视觉图像精密测量的关键技术。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

GFTT+FREAK的小型测绘无人机遥感图像自动拼接技术

针对目前广泛应用的小型测绘无人机遥感影像易受尺度、倾斜和光照等变化影响,导致影像拼接难度大的问题,提出了一种基于GFTT+FREAK的局部特征匹配能够适用于小型测绘无人机的遥感影像拼接方法,该算法可以直接提取未经预处理的测绘无人机拍摄图像的局部特征,通过局部特征匹配进行图像拼接,保证拼接准确性的同时,大大提高了测绘影像拼接的效率。