基于波束锐化技术的SAR图像增强方法

在对给定的合成孔径雷达图像进行增强处理时 ,遇到的主要问题就是相位信息的丢失和对成像系统参数的一无所知。本文将波束锐化技术与合成孔径辐射方向性图的估计相结合 ,为处理此类数据提高图像的视在分辨率提供了一种方法。该处理过程由一个优化的有限冲激响应滤波器构成。滤波器的设计思想基于最小均方误差准则 ,系数对称分布 ,系数取值决定于原图像中孤立强散射点的方位向响应 ,因为此响应可以被近似视为成像系统的合成孔径辐射方向性图。点目标仿真表明雷达角分辨率能够提高近 2倍。实测数据处理结果证明了该方法的有效性     

基于多特征综合的角点检测算法

角点检测是计算机视觉处理的首要步骤，本提出一种平面曲线角点检测的方法。首先，从人类视觉感知出发．给出角点两个重要性质作为对传统角点性质的补充，基于上述两个性质，模糊集合的概念被引入到检测问题。然后，给出三组包含角点隶属度的特征提取公式，综合三组特征，给出角点检测、定位、优选的判据。中最后给出算例检测结果和感兴趣部分的特征曲线，以及对历史献测试图像的检测结果。结果表明，本算法使用模糊集合理论，在实现上非常简单，检测效果也很理想。     

铁谱图像自动识别系统的开发与设计

立足于我国航空发动机发展的现状,结合铁谱技术的发展,阐述了铁谱图像自动识别系统的结构和组成部分,进一步促进我国新型飞机油液故障诊断系统的研究、设计与发展。     

用于彩色图像分割的有效特征分析(英文)

提出了一种基于分析特征分割贡献的彩色图像分割方法。该方法不受某一特定彩色空间的限制 ,有效特征的确定取决于所设计的特征编码器对被测彩色图像中各种彩色特征的分析结果。该技术不同于以往的分割技术 ,自组织特征映射被用来构造特征编码器 ,使得编码器能自组织地分析不同彩色图像的有效特征。当合适的彩色特征和初始参数给定后 ,模糊聚类技术被用于最后的分割处理。该方法已经应用于不同类型的彩色图像分割处理 ,实验结果说明了该技术明显优于传统的聚类技术。研究表明 ,特征编码为彩色图像分割的自动化和最优化提供了保证。     

虚拟演播室

虚拟演播室是一种只有赏和道具，不需要实际场景的演播室系统。它利用计算机技术和视频技术，把实际存在的景物图像和计算机生成的、并不存在于现实世界的人工图像实时地形成具有完全真实感的三维视觉效果。它不仅为电视节目制提供了高科技的制作手段和无限自由的创伤空间，而且在丰富节目包装方式、降低节目费用等方面也具有十分重要的意义。     

组合式三相逆变器负载特性的分析与研究

分析了组合式三相逆变器，该逆变器三相分别独立控制，易实现功率器件的软开关、无输出变压器的三相四线制输出和模块化的结构；具体分析了影响该三相逆变器输出电压不平衡度的因素，讨论了其带对称与不对称负载的特性，着重分析了不对称负载对每个单相逆变器的影响，得到了组合式三相逆变器中单模块设计与普通单相逆变器的不同点，并给出了实验数据和相应波形。实验结果表明，组合式三相逆变器具有良好的带不平衡负载的能力和优良的电气性能。     

显微PIV系统与实现

显微PIV系统可用于流体微观层次以及微流体流动的测量,可获得流体速度的场信息以及其中颗粒的场信息。本文主要介绍显微PIV系统所涉及的显微图像获取技术以及图像处理算法。该系统由硬件与相应软件系统组成。其中,硬件主要包括放大倍数为1000倍的光学显微镜以及最大拍摄速度为10000帧/秒的高速摄像系统;IMPACT软件为自行开发的基于C++系统的面向对象程序,其中内嵌多种数据处理与分析算法。通过对尺寸为1μm颗粒运动的测量,对不同数据处理算法进行了检验,结果表明:建立的显微PIV系统可有效获得微观流体流动的图像并可准确进行数据的处理,该系统完全可用于微观流体流动的测量。     

中医色诊客观化系统的开发与初步应用(英文)

研制开发了中医色诊客观化研究专用系统。该系统包括硬件和软件两部分。硬件是一个标准光源环境的图像采集装置,主要由色温为5500K的氙灯、漫反射积分球和高分辨率CCD数码相机组成。软件用于图像处理,处理过程分为3步:首先使用灰度阈值将原始图像进行肤色/非肤色分类,然后通过图像分割和坐标排序定位人脸特征,最后应用形态学技术提取与人体五脏对应的色部区域并且计算区域色度值。使用该系统采集和处理了30例年轻人和53例老年人的样本。实验结果表明年轻人和老年人色部数据有显著性差异。初步应用验证了系统在中医色诊客观化研究中的良好性能。     

基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割

提出基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割方法。根据最小总体偏差准则，用包含区域信息的变力替换在气球力Snake模型中的恒定力，并应用于图像分割。实验结果表明，该模型与初始轮廓曲线位置无关，能自动分割模糊边界。对于带椒盐噪声的图像，应用该模型也能取得满意的分割效果。     

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。