机器视觉图象预处理技术中的两种新方法

本文提出的一种方法是基于曲线拟合的边界检测法,利用拟合曲线求取二阶导数的过零点,利用一阶导数屏蔽噪声,这样可一次得到细化的边界,简化后续处理,计算简单。另一种方法是梯度强度均值法,这是一种完全确定型的阈值分割方法,本文的理论分析表明该法所得的阈值为图像中所有边界处象素点灰度的加权和,并且,经过改进,该法可具有较强的鲁棒性。实例结果说明了理论分析的正确性.

主动型边界检测：理论与方法的研究

针对目前图象边界检测中存在的难点，本文系统阐述了主动型边界检测的思想，试图将边界检测由传统的信号处理过程转化为信息的能动提取过程，并介绍了在这一思想指导下进行的一些初步研究；研究结果表明，边界的主动提取方法给边界检测过程赋予了主动性，从而能够综合利用、权衡各种信息，提高边界检测的精度和效率。

一种平面图案与三维形体的立体合成方法

本文提出一种基于边界生长、反混淆的快速纹理覆盖技术,它不仅加快了合成速度,而且保证了图形显示质量.另外,为提高合成图象的真实感,引入了阴影组合,利用人工智能的思路,改善了视觉效果.文中给出了纹理图案在人体表面覆盖的实验结果.

机器人运动的计算机仿真

本文介绍的仿真系统分别以RM-501机械手及自行研制的经济型弧焊机器人为模拟对象,运用计算机图形学理论和程序设计技巧,借助ACAD绘图软件包使机械手的运动过程再现在IBM微机显示屏上,在交互方式下对机械手进行旋转、放、缩等图形编辑功能,并能显示机械手终端操作工具(END-EFFECTOR)点到点和连续轨迹的运动。

基于边界生长反混淆的快速纹理覆盖

将物体表面细节看成纹理,就可以通过覆盖技术描绘物体表面细节,本文提出一种基于边界生长反混淆的快速纹理覆盖技术,它不仅加快了覆盖速度,还保证了图形显示质量,有较强的适应性,文中给出了在人体模型上纹理覆盖的实验结果。

一种用于图象旋转的快速算法

本文提出了一种易于硬件实现的图象旋转快速算法,通过对旋转矩阵的分解,将图象旋转分成三次相继的行(或列)伪平移(行—列—行).这种每次只按行或列的平移可以并行进行,也容易用硬件实现.利用这种算法在配有一片 Transputer 的 PC 机上旋转一幅256×256的图象仅需4s,大大提高了处理速度.文中对这种算法的计算复杂性及旋转过程引起的误差进行了分析,并与其他方法进行了比较.

二维熵阈值分割的快速算法

提出了一种快速二维熵阈值分割方法，将计算复杂性从一般二维熵方法的Ｏ（Ｌ４）减少至Ｏ（Ｌ２）．实验证明，对每一幅图象运算时间从２ｈ以上降到１０ｓ以内，同时计算所需存贮空间也大大减少．

基于二维灰度直方图最佳一维投影的图像分割方法

分析了图像二维灰度直方图上聚类集的形状特征，证明了其存在最佳一维投影。利用此最佳一维投影代替一维灰度直方图进行阈值分割，将会大大降低误判的概率。理论分析和实验表明，新方法比现有直接利用一维灰度直方图和直接利用二维庆度直方图进行阈值分割，的方法均优越。

基于BP网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态自动识别

提出了一种基于神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的识别和灭火预警、报警系统．燃烧火焰图像由ＣＣＤ摄像机、传像光纤和图像卡采入计算机，经预处理后由神经网络识别其燃烧状态，并根据识别结果进行灭火的预警和报警．神经网络由ＢＰ算法进行训练．实验结果表明：新系统对火焰燃烧状态有很高的识别准确性，可以有效地实现灭火报警．

基于不确定性度量信息融合的团队一致法研究

给出一种新的信息融合方法——基于不确定性度量的团队一致法．这个方法是基于一个迭代的团队不确定性度量函数，它能使团队成员达到一致；该方法用于融合从多个图象传感器得到的对同一个目标的关于目标类别不确定性信息，与其它方法相比该方法有效而简单．在多图象目标识别中有着广泛的应用．还给出了确定权值系数的一般方法．把这种方法用于一个现成的实例，得到的结果和多数结合算子的结果一致．

二维灰度直方图上的距离判别分割方法

在图像的二维灰度直方图上，通过距离判别的方法得出在其上进行聚类划分的依据，即一条二次曲线．用此曲线进行分割的优点在于能考虑到二维灰度直方图上的所有像素点．理论分析和实验结果都表明，此方法较二维灰度直方图上的其它阈值分割方法优越．

利用改进遗传算法实现图像特征点的匹配

提出了一种两幅图像特征点匹配的新方法 ,利用起源于生物进化论观点的遗传算法来对两幅图像的特征点集进行匹配 .设计了染色体的表示方法、适应度公式以及 3种新的遗传操作算子 .为了加快算法的收敛速度及获得适应度高的解 ,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法 .实验结果说明与传统的点匹配算法相比较 。

基于正交小波变换的多尺度边缘提取

基于正交二进小波，设计了一个滤波器对图象进行多尺度滤波，得到不同尺度的小波变换。在每种尺度下分别提取图象边缘，而后综合形成图象真正的边缘。该方法不仅能有效地抑制噪声，得到单象素宽、精确的边缘信息。

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取，本文将其改进后，推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割，取得了良好的效果．基于小波变换的纹理图像分割的算法中，小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点．对此，本文作了详细的讨论，提出了一些独特、有效的解决方法．

一种用于多阈值图象自动分割的混合遗传算法

模糊Ｃ－均值算法是一种比较有效的数据聚类方法．遗传算法则是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应的搜索算法．该文有机地利用遗传算法与模糊Ｃ－均值算法，并考虑图象的二维灰度信息，提出了一种适用于多阈值图象自动分割的新方案．该方案能够快速正确地实现分割，且不需事先认定分割类数．

一种自适应模糊控制器

对文 [1]提出的模糊自适应控制算法提出改进方案 ,根据改进方案 ,控制算法可以去掉监督项 ,同时可加入一辅助控制项以提高动态特性 .经证明 ,算法仍然满足全局稳定 .为保证闭环渐近稳定性条件 ,文中提出一种模糊控制器结构自组织学习方法 .仿真结果显示 ,与文 [1]算法相比 ,本文算法更能保证闭环渐近稳定性 ,具有更好的动态性能 .

基于二维阈值化与FCM相混合的图象快速分割方法

提出了一种将快速二维阈值化与模糊聚类相混合的图象分割方法，以进一步减少快速二维阈值分割中的噪声与错误分割。实验结果表明，利用这种方法分割信噪比较低的图象，能够在很短的时间内得到较为令人满意的分割结果。此外。

基于纹理分析的表面粗糙度等级识别

提出了一种利用图象纹理分析技术进行机械加工表面粗糙度检测的非接触检测方法 .该方法首先根据统计方差对待测工件的表面粗糙度进行粗分类 ,然后 ,利用基于 Gabor滤波器的纹理分类器 ,识别待测工件表面粗糙度等级 .该新方法可简单、快速地实现表面粗糙度等级的自动识别 ,而且对图象旋转具有不变性 ,由于其纹理分类器的参数少 ,并且新方法成本低 ,参数标定方便 ,因而便于现场检测 ,如果与机床的控制系统相连 。

任意轮廓线图形的快速扫描线转换

多边形的扫描线转换和区域填充是光栅图形面着色的两种主要方法。前者速度快，但对多边形轮廓线的形状有一定要求；后者无此限制，但须访问区域内的所有象素点，填充速度慢。本文基于对轮廓形状信息的分析，提出了一种任意封闭轮廓线图形的快速扫描线转换方法，它无需访问映象内存即可完成任意封闭轮廓线图形的扫描线转换，保持了多边形的扫描线转换与区域种子填充两种方法的优点，避免了各自的不足，因此具有更一般的应用适应性及更高的转换效率。

基于遗传寻优的刚体运动参数估计方法

提出一种基于最小截平方和的参数估计算法，并采用遗传算法寻优，能自动剔除采样点集中的出格点，具有较强的鲁棒性．实验结果表明：该方法能够有效地克服由于出格点产生的误差，准确地估计出刚体空间运动的参数，并且不需要任何先验知识．