二维图像的基本处理与边缘检测

二值图像的处理是图像边缘检测的重要组成部分,文中对边缘检测的各种算法和算子做了一定总结和分析.本文利用Matlab与Visual C 编程实现对图像的基本处理与边缘检测,从实验检测的结果及算法对大量图像边缘检测的结果来看,Canny算子这种算法虽然简单,但是效果很好,是边缘检测的一种很好的实用方法.     

基于色差分析的图像边缘跟踪改进算法

在以色差分析边缘跟踪方法的基础上,针对内窥镜采集的临床图像的特点,将边缘检测和边缘点连接结合为一体,提出一种基于形状知识指导下的色差分析自适应边缘跟踪方法,实现了图像边缘特征点的全自动定位.实验表明,该方法快速而有效.     

基于共轭梯度法的盲分离在线算法

在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上,把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上.由于盲分离最优化问题的目标函数的特点,在欧氏空间中对决策变量(分离矩阵W)进行寻优求解带来诸多复杂因素,寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径.为此,本文在改进 NGA 和 PDFA 算法的基础上,结合在线算法 PDEA 在估计信号的得分函数的较好效果,和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能,提出了具有自学习能力,并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法 PDEA-CONJ.此算法应用到盲分离问题中,在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果.实际算例验证了其收敛性和有效性.     

基于任意形状颗粒集合二值图像的体积估算模型

基于任意形状颗粒集合的二值图像,提出了估计其体积(或质量)的方法.首先利用发光背景台面获取的颗粒灰度图像变换为相应的二值图像,得到颗粒的边界轮廓.然后再基于其边界信息,定义与颗粒形状特征相关的描述量,并将其无量纲化.将由此定义的无量纲参变量作为回归变量建立一个多元线性回归(multiple linear regression)模型用以估计颗粒集合的扁平度,进而估算颗粒体积.回归变量的系数由随机采样的501个样本颗粒(尺寸范围为4.75～25 mm)用误差最小平方和求得.将模型应用于由具有相似统计分布特征的其他颗粒集合,并将得到的体积估计值与其体积真实值相比较,实验结果显示模型的相对误差在±2%以内.     

Radon变换在二维条码图像识别中的应用

分忻了DataMatrix（简称DM）二维条码的符号结构特点，根据Radon变换的基本思想方法，提出一种对识别无间断的连续线段很有效的算法和一种对识别“铁路线”很有效的算法，运用这两途中算法，在二维条码图像最小模块仅为2.7像素的情况下，在图像轻微弯曲的情况下，可以对二维条码图像中的黑边和铁路线快速准确地定位，该算法可以应用于QR Code、DataMatrix、Code93和龙贝码等二维条码的图像识别。     

对有核物体图片数字化处理的方法及其结果分析

本文讨论了在数字图像处理系统上变换有核物体图片的原理,并例举了秆菌体图片和冰雹图片的处理过程。对其结果分析后,获得了一些新的发现,进而体现出数字化处理有核物体图片新方法的价值。     

基于主成分分析的图像匹配方法

将主成分分析引入图像匹配过程，提出了一个基于主成分分析的图像匹配算法，将根据基准图来制备畸变图集，并用这些畸变图来作为训练样本，由这些畸形变像确定新的主成分空间，把畸变图变换到主成分这间中，在变换过程中尽量存原始图像的整体特征，在新空间做匹配，并以处理人脸图像匹配为应实例来检验匹配结果，该算法有一定的抗畸变能力。