基于离散Beamlet变换的线特征检测算法

提出一种基于离散Beamlet变换的快速新型线特征检测算法,可检测出任意方向、位置、长度的线性信息,并使线性特征的完整性和准确性都得到很好的保持。给出一种带有方向信息的多尺度的Beamlet基,利用Beamlet多尺度分析的思想,对传统的基于Bresenham直线生成的算法进行改进,通过设计偏差函数与优化的二进递归分解结合,对图像进行快速离散Beamlet变换。通过简单算法对图像的线特征进行提取,实验验证了该方法使用效果优于其他传统特征检测算法。     

基于多特征的服装图像检索

基于内容的图像检索一直是一个受关注的研究热点,这里利用图像的颜色和形状特征,将基于内容的图像检索应用于电子购物领域。提出先利用不变距与傅里叶描述子相结合的方法对图像形状特征进行检索,再利用改进的颜色直方图进行二次检索的检索方法。在检索前引入图像背景消除法消除图像中背景信息的影响。最后通过实验验证了基于颜色和形状特征的服装图像检索效果以及利用图像背景去除对检索效果的影响。     

MPEG-7视觉区域形状描述子的商标图像检索

为了降低MPEG-7区域形状描述子-角半径变换(ART)的数据冗余,首先提出在新的离散情况下ART变换的算法实现方法;然后利用极坐标系的对称性和三角函数性质,提出了新的只需计算图像区域形状大小1/4的ART变换快速算法.构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统,并将其应用于商标图像检索.实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,快速算法大大降低了数据冗余.     

一种适合医学图像分割的改进分水岭算法

对分水岭算法提出两点改进:先对原始图像的高帽和低帽形态作滤波预处理,滤除原始图像中的噪声和非感知信息,保留原始图像的结构信息;再采用修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,整个分割过程无须进行分割后的区域合并处理,降低了分割的复杂性.这种改进的方法不仅很好地抑制过分割现象,还能使医学图像中的病变区域被有效分割出来,该方法还支持任意形状,与新的静态图像压缩标准JPEG2000兼容,效果很好.     

全息图的小波域BP神经网络压缩实现

计算全息图的有效存储和快速传输对于实现真正意义上的动态三维全息显示有着十分重要的意义,然而计算全息图信息量庞大,不利于传输和存储,这就迫切需要对大数据量的全息图进行快速高效的压缩。基于此,提出一种基于小波域BP神经网络的全息图压缩技术,即先用小波变换对全息图进行预处理,通过将小波基与全息图的内积进行加权和来实现全息图的特征提取,然后将提取的特征向量代入神经网络以完成函数逼近、分类,实现全息图的压缩。该方法可获得124.52∶1的压缩比且仍能获得较清晰的再现像,实验结果很好地证明了该方法的可行性和有效性,且算法结构简单,运算速度快,能在较大压缩比下恢复出令人满意的再现像。     

简化仿射投影算法在回声抵消中的应用

针对通信中的回声抵消,介绍了一种简化的仿射投影算法,通过对仿射投影的简化,减小了算法复杂度,并对算法进行了鲁棒性设计,提高了算法的抗干扰能力和对近端语音的鲁棒性.仿真表明,算法在保持APA算法的收敛速度和信道跟踪能力的同时,具有较高的稳定性和可靠性.     

基于EBCOT的ROI医学图像多描述编码方法研究

在分析JPEG2000感兴趣区域编码标准的基础上,把图像的MDC和EBCOT进行结合并对医学图像ROI进行编码,即利用了EBCOT支持了空间分辨力的分级和对感兴趣区域的随机访问功能.又避免了EBCOT算法的抗网络丢失性能较差的缺点,构成了健壮的码流,同时该方法还支持任意形状的图像,并与国际JPEG2000标准兼容.实验表明,该编码方法在不影响医疗诊断的基础上提高了系统的压缩比.     

基于双树复小波变换的CT与MRI图像融合算法

提出了一种基于双树复小波变换的图像融合方法,对双树复小波分解后的低频系数采用基于区域相关性的融合原则进行融合,而对高频系数按照绝对值最大的原则,然后对融合后的小波系数进行一致性校验,得到最后用于重构的小波系数. 实验结果证明,新方法能够很好地保留和融合原图像的信息.     

邻近导体布局对电光测量的影响

采用静态有限差分法，求解了电光探测时探头内部的电场分布；发现了电光信号随布线的变化，设计了一系列不同布线的电极；采用ITO导电膜进行电光信号幅度校准并减少串扰。理论分析与实验结果符合得很好。最后，分析了ITO导电膜对CMOS反相器高频特性的影响。     

基于自适应滤波和小波变换的基音检测

针对语音信号在小信噪比条件下检测其基音周期。考虑自适应滤波和小波变换的优点对小信噪比条件下的语音信号进行基音周期检测,实验证明此方法能有效检测-20dB下的基音周期。