基于数字滤波的B-样条插值法在图像旋转中的应用

提出一种基于无限脉冲响应和有限脉冲响应数字滤波技术的快速 B-样条插值法 ,并将其应用于实时图像旋转处理中。为了优化旋转后的图像质量 ,本文采用 3次 B-样条对图像旋转后的像素点灰度值进行插值运算。另外 ,通过对传统图像旋转矩阵的分解 ,将图像在二维空间中的旋转运算分解成为三步在一维空间内平移运算 ,使插值运算在一维空间中完成 ,从而简化了图像旋转数据处理中的插值运算。最后 ,还提出了一种以硬件方法完成高阶图像插值运算实现图像旋转的新方法 ,并针对 2 5 6灰度级 ,2 5 6× 2 5 6像素的图像 ,设计出一个以 FPGA为核心的实时、高质量的硬件图像旋转系统。     

基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法

提出了一种基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法。此种方法先由Sobel算子确定图像边缘的大致位置，然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算，使目标边缘定位达到亚像素级。对插值后的灰度边缘图，利用最大类间方差法确定阈值提取边缘。实验表明，该方法能精确定位目标边缘，优于传统的边缘检测方法。     

三元二次样条函数及其计算（Ⅰ）——高维数据拟合

半节点二次样条是Ｃ１类连续的，其二阶导函数是阶梯函数，在半节点处产生跳跃。鉴于此，本文利用最小二乘法，获得了一种半节点二次插值样条边界条件确定方法，该方法可以保证二次插值样条在半节点处二阶导数的变化最小，这相当于保证了曲率的变化最小。为了适应四维数据插值的需要，给出了三元二次插值样条的定义及基样条表示，提出了一种边界条件，证明了其存在唯一性。最后把二次插值样条边界条件确定方法推广到三元二次插值样条上去，获得了三元二次插值样条边界条件的确定方法。该方法的意义是，可以直接从插值条件获得边界条件，从而克服了多元样条边界条件难以确定的困难     

三元二次样条函数及其计算（I）：高维数据拟合

半节点二次样条是Ｃ＾１类连续的，其二阶导函数是阶梯函数，在半节点处产生跳跃。鉴于此，本文利用最小二乘法，获者了一种半节点二次插值样条边界条件确定方法，该方法可以保证二次插值样条在半节点处二阶导数的变化最小，这相当于保证了曲率的变化最小。为了适应四维数据插值的需要，给出了三元二次插值样条的定义及其样条表示，提出了一种边界条件，证明了其存在唯一性。最后把二次插值样条边界条件确定方法推广到三元二次插值样     

提高图像轮廓清晰度的快速插值放大方法

分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果.     

边界条件对双三次插值样条的影响

本文对非均匀双三次Ⅰ型插值样条的研究,得出了由Ⅰ型边界值所控制的在网格结点上的一阶偏导数和二阶混合偏导数的估计式。比较文[4]发现,文[4]中所得出的均匀双三次插值样条的结论有误,本文一并提出进行商讨。     

5坐标数控加工刀轴矢量规划方法(英文)

研究了5坐标数控加工中刀轴矢量规划问题,分析了现有刀轴矢量生成方法的缺点,借鉴动画制作中设置关键帧的思想,提出了一种新的全局过渡光滑的刀轴矢量生成方法.首先根据加工零件的几何特征,在满足不发生碰撞干涉的前提下,设置一些关键刀轴矢量,然后采用样条函数对这些刀轴矢量进行插值.在生成刀位文件的过程中,通过将曲面上的参数与样条函数的自变量进行某种映射,从而得到样条函数值,并以此值作为刀位点的刀轴矢量.加工实例表明,该方法实现了全局刀轴矢量的光滑过渡,实现了转动速度以及加速度的连续.该方法能够避免因刀轴矢量突变而引起的机床震动,提高了零件的加工质量.     

粒子运动轨迹的图像处理及流场重构算法研究

为了高效获得颗粒的速度分布，提出一种针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法。图像处理过程包含去噪、锐化、自适应阈值分割、闭运算、去除小颗粒、骨架提取、速度提取、二义性判断、求切线等步骤和方法，对该处理过程的主要误差也进行了分析与修正。流场重构使用了基于RBF（Radial Basis Function）插值且采用迎风插值进行优化的算法，插值结果以速度云图及矢量图的形式展示，对该过程的主要误差也进行了分析与验证。最后的处理结果显示，针对单帧单曝光图像的图像处理方法和流场重构方法具有可行性。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

基于线过程模型的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应的问题,在详细研究了边缘振荡效应的成因后,笔者提出一种新颖的基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构。该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,最后实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善。     

基于图像处理的航空发动机叶片检测技术研究

提出了一种基于图像处理的航空发动机叶片检测方法。该方法首先对叶片进行校正和滤波,然后进行自适应均衡化图像增强处理,最后进行自动阈值的canny算子边缘检测,实验表明：该方法能够较好地检测出叶片裂纹,取得较好的检测效果。     

Scratch Detection Algorithm of Car Surface Based on Directional Color SUSAN Operator

The car surface scratch detection adopts the traditional manual detection with poor efficiency and high missing rate. Because of the gray mark and the background of car surface scratches,the traditional edge detection algorithm cannot meet the needs of car surface scratch detection. Therefore,the directional SUSAN algorithm based on CIELab color space is adopted in this paper. The direction template and the circle template to calculate the color difference of the color image are used in the algorithm which has been converted to the CIELab space. The edges and scratches are eliminated by matching and contrasting the detected image with the edge template. Experimental results show that the algorithm can effectively detect scratches on the surface of cars,improve the detection speed and reduce the undetected rate.     

基于运动物体高阶多普勒效应的横向速度估计

目标与雷达存在相对径向运动时回波相位一次项发生变化,产生多普勒效应.多普勒效应广泛用于雷达信号处理.目标横向运动分量不会导致回波相位一次项变化,但会导致回波相位高次项的变化,据此本文提出横向运动物体的高阶多普勒效应及其横向速度的计算方法.高阶多普勒效应与常规多普勒效应配合可以计算任意向平稳运动物体的标量速度.文中给出了计算方法和仿真结果.当目标横向运动速度为900 km/h,且回波信号信噪比大于0 dB时,计算误差小于0.06 %.     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

基于微分图象噪声估计的主动型边界检测方法

提出一种简单的主动型边界检测方法。它首先通过噪声估计捕捉图象中可能存在边界的邻域，然后获取邻域中有关边界的空间参数，由此选择最佳微分滤波算子对相应邻域进行滤波，以获取边界点。该方法具有很强的处理针对性，因此它运算速度快、精度高、一次即可获取单象素宽的边界。     

一种新的基于红外图像的道路边界检测方法

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。     

基于Depth from Focus的图像三维重建

应用改进Laplacian聚焦算子实现序列图像的融合显示,用高斯插值算法得到图像三维重建中的高度图,并设计一种轮廓线算法对高度索引图进行了三维重建;成功地应用于摄像机拍摄序列图像的三维重建,弥补了摄像机物镜焦深范围有限不能采样清晰大幅图像的不足.理论和实验结果证明,用该方法生成的二维融合图像和三维显示图像,恢复出比较精确的物体表面深度信息,提高了图像的清晰度.