Variation-based approach to image segmentation

A new approach to image segmentation is presented using a variation framework. Re-garding the edge points as interpolating points and minimizing an energy functional to interpolate a smooth threshold surface it carries out the image segmentation. In order to preserve the edge informa-tion of the original image in the threshold surface, without unduly sharping the edge of the image, a non-convex energy functional is adopted. A relaxation algorithm with the property of global conver-gence, for solving the optimization problem, is proposed by introducing a binary energy. As a result the non-convex optimization problem is transformed into a series of convex optimization problems, and the problem of slow convergence or nonconvergence is solved. The presented method is also tested experimentally. Finally the method of determining the parameters in optimizing is also explored.     

一种基于改进CP网络与HMM相结合的混合音素识别方法

提出了一种基于改进对偶传播（ＣＰ）神经网络与隐驰尔可夫模型（ＨＭＭ）相结合的混合音素识别方法．这一方法的特点是用一个具有有指导学习矢量量化（ＬＶＱ）和动态节点分配等特性的改进的ＣＰ网络生成离散ＨＭＭ音素识别系统中的码书。因此,用这一方法构造的混合音素识别系统中的码书实际上是一个由有指导ＬＶＱ算法训练的具有很强分类能力的高性能分类器,这就意味着在用ＨＭＭ对语音信号进行建模之前,由码书产生的观测序列中     

任意方向运动模糊的消除

对运动模糊图象的恢复而言,虽然维纳滤波法可解决反滤波法中Ｈ（ｕ,ｖ）零点的噪声的放大问题,但无法消除由于模糊罗象信息的不完整性而造成的边缘误差,该文所述的带最优窗的纳滤波方法却可有效地去除噪声和减小边缘误差,除了边缘的Ｌ－形条带外,可得到近平完美的恢复效果,通过对女孩和大狒狒头模糊图象的恢复试验证明,该方法效果较好,由于点扩展函数的设置是影响恢复结果好坏的关键问题,因此文中还证明了对任意方向的直线     

一个快速的人机交互式目标分割系统

由于视觉计算理论的局限、硬件水平的限制，研究全自动动的遥感图象解译方法还不现实。因此开发了一种计算机辅助图象判断读系统。在图象中感兴趣的区域指定一个核，利用有约束的区域增长法来分割目标，并用数学形态学的结合对分割出的目标进行处理，获得了目标的分割图象。该系统能帮助判读员在复杂的航空图片中迅速均勾画出某一目标的轮廓，确定目标的种类，进一步的工作还可以让计算机完成目标的识别，把可能的识别结果按概率的大     

分裂-合并方法在图象分割、目标提取中的应用

提出了一种“分裂－合并－收缩－合并－扩张”的图象大区域的分割方法；可以适用于多灰度级图象；算法引入金塔式的分割思想，对图象进行大区域的粗分割，对目标进行大区域扫描，小区域的分块分割，提取目标区域，依据目标区域的骨架特征对目标进行识别，还提出了一种新的道路识别方法。     

肿瘤细胞定量测量的计算机图象分析方法

提出了一种利用计算机图象分析技术对肿瘤细胞形态参数和ＤＮＡ含量同时进行定量测量的方法，该方法把图象处理的形态学分析方法及传统的增强技术成功地应用于医学诊断研究中。计算机实际测量分析结果与病理专家诊断结果一致，证明该方法可以胜任肿瘤细胞的定量研究。文中给出了若干分析实例和算法。     

基于区域骨架信息的目标识别方法

提出了一种基于棋盘距离的骨架定义方法，此骨架结构更接近了区域的实际形状，骨架的计算更为简单，传统的利用骨架信息识别目标的方法仅使用骨架的结构信息，而本文提出了骨架结构信息和骨架深度信息相结合的目标识别方法，在骨架的基础上提出了数种形态特征，以这些特征作为神经网络的输入进行目标识别得到较好的识别结果。     

孤立短语隐马尔可夫模型自动建模软件的实现

研制的计算机软件，以普通的声霸卡为使用背景，实现了用隐马尔可夫模型对孤立短语信号的自动建模过程。讨论了该软件的实现方法和需要解决的问题，实验结果令人满意。     

基于支撑矢量机的遥感图像目标识别

基于支撑矢量机对二值遥感图像飞机目标进行了识别，与欧氏距离判别法和神经网络方法的识别结果比较，表明对以矢量表示的高维二值为特征的图像识别问题，支撑矢量机方法具有良好的推广能力。而且，不同图像的二值化取值范围对识别结果有着直接的影响。     

基于形态及受约束结构的三维物体建模方法

文中提出一种基于物体形态及受约束结构的三维物体建模方法,该方法利用具有透视不变性的三维结构来表达物体的各个形态。利用该表达方法可以使机器视觉系统在用单幅灰度图像识别物体时,在模型索引阶段避开求解物体位姿、摄像机参数、特征对应等复杂问题,从而实现先索引后匹配的识别策略,提高识别物体的实时性。文中首先论述了透视不变性和具有透视不变性的受约束结构的基本概念;其次,给出了用受约束结构进行三维物体建模的一般方法和应用实例;最后,指出了这种方法的不足和进一步的研究方向。