利用视觉相位鉴别能力求解立体视觉匹配

本文采用图象相位信息作为立体匹配基元，它同时具有区域相关法的定位精度高，恢复视差密度大和特征匹配法的实现速度快等优点。为了增强算法处理复杂场景的能力，在算法设计时充分考虑了视差的不连续信息和遮掩问题的处理。实验结果表明，该方法具有较高的测量精度，基本上不需要内插等后续处理即可得到景物表面较完整的描述。

基于IIR指数平滑滤波与非线性Laplacian算子的边缘检测方法

本文提出了一种基于ＩＩＲ指数平滑滤波与非线性Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子的边缘检测方法，具有以下特点：采用最佳指数平滑滤波器增强抗噪声能力，且可实现无限大窗口的快速递归运算；利用非线性Ｌａｐｌａｃｉａｎ算子只沿边缘方向增强边缘，充分利用了边缘的局部方向信息；引入边缘强度信息，在二阶零交叉处根据边缘强度定位边缘；运算量独立于滤波器窗口尺寸，具有较高的计算效率．通过与ＬＯＧ算子的对比实验和在立体视觉中的应用表明，该方法具有良好的实用性．

一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法

本文给出一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法，该算法以LOG边缘检测器输出的边缘点为匹配基元，利用图象相关特性和匹配相容性约束构成两层匹配系统．第一层以反映图象灰度统计特性的局部相关约束为准则．第二层以第一层输出为引导，从图象结构和视差相容方面寻求全局意义上的最佳匹配，从而使系统对复杂场景有较好的自适应性．实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有处理复杂场景的能力．

基于小波变换相位基元的立体匹配系统

本文将近年来兴起的小波理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法利用Ｈａｒｄｙ小波基函数将原始象对分解成一系列具有良好时（空）领域定位性的带通分量，以多通道带通分量的相位信息为匹配基元，从而将视差估计转化为相位差估计问题，整个系统采用由粗到细引导的多通道匹配结构，将匹配约束溶于估计算法之中。实验结果表明，该算法结构简单，抗噪力强，能快速有效地产生密集的视差场。

立体视觉研究的现状与进展

立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支，一直是计算机视觉研究的重点和热点之一，在２０多年的发展过程中，逐渐形成了自已的方法和理论。本文系统地评述了立体视觉研究的现状与进展，分析比较了各种技术的优缺点和适用范围，并着重论述了立体视觉的核心——立体匹配的研究进展，总结分析了目前立体视觉研究所存在的主要问题和今后的发展方向。

基于二进小波变换的多分辨率立体匹配算法

本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体视觉技术,提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元,综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束,从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的由粗到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明,该算法结构简单,稳定可靠,具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。

基于边缘信息及内插算法的图象压缩编码

本文提出了一种基于图象表面重建技术的图象压缩方法。利用边缘信息和少量的低频成份重建出基本的灰度图象,最终的恢复结果只需根据图象细节和压缩比要求对基本图象补充一定的纹理细节。为了改善编码性能,本文还对边缘信息的提取算法和方向分解滤波器的设计进行了改进。系统模拟实验表明,在压缩比为45∶1时,采用本方法可获得较满意的恢复图象质量。

一种基于多视点图象的可变姿态人脸识别系统

本文报告了一种多姿态人脸图象识别原型系统，它不同于现有系统和方法，该系统可工作在合作对象下允许姿态变化（存在图象平面内旋转和深度方向上旋转，限于双眼可见）的人脸图象识别。由于对成象条件有所放松，故可望应用于身份验证、保安和视频会议等领域。对姿态可变条件下的人脸特征检测、姿态估计、识别建模以及基于模板相关的匹配等技术进行了深人研究，分析了光照、姿态及分辨率变化等因素对识别的影响程度。实验结果表明，对于３０类人脸，每人１８幅图象大小的测试集，达到了１００％的识别率。

图象边缘检测技术的发展与现状

边缘检测是图象处理、计算机视觉中最基础的内容，也是至今仍未得到圆满解决的一类问题。本文对现有代表性的各种方法进行了分析论述，评价了其优缺点，并展望了其发展方向。

一种基于相位基元的立体匹配方法

基于人类的视觉机理和小波变换的特性，提出了一种基于小波变换相位基元的多通道立体匹配算法．该算法利用Ｈａｒｄｙ小波基函数将原始像对表示成一系列具有良好空－频域定位性的带通分量，以多通道带通分量的相位信息作为匹配基元．从而将视差估计转化为相位估计问题．研究结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，能快速有效地产生密集的视差场．

一种基于小波变换的多分辨率立体匹配算法

将小波变换理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，匹配算法从零交叉局部属性的相似性和全局匹配的相容性两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的由粗到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。

利用最小梯度模型重建三维可视表面

本文提出了一种利用最小梯度模型重建三维可视表面的方法。该方法根据表面重建的相容性原理,利用表面梯度作为衡量重建表面平滑度的因子,建立了重建模型和完整的重建算法。利用本算法可以从离散点的深度信息中恢复出完整的可视表面,从而建立对景物可视表面的三维描述。研究表明,本算法具有形式简单,计算速度快的优点,且较好地保持了景物的不连续点,是一种较好的三维表面重建方法。

允许姿态变化的快速人脸特征检测

本文提出一种在允许姿态显著变化的人脸图象上快速检测眼睛和嘴角的方法。该方法仅仅合理地假设人脸图象可以通过阈值分割将头发和眼睛与脸部明显分开。首先采用Ｈｏｕｇｈ变换并利用人脸的相似性和对称性约束确定两个瞳孔的位置，然后根据人体测量关系初略估计嘴部区域，最后利用积分投影方法得到嘴角的精确位置。我们用此方法对２５０多幅具有不同光照条件和头部姿态的图象进行了实验，结果表明其在速度和精度两方面都具有良好的性能。

一种基于多视点图象的可变姿态人脸识别系统

本文报告了一种多姿态人脸图象识别原型系统，它不同于现在系统和方法，该系统可工作在合作对象下允许姿态变化（存在图象平面内旋转和深度方向上旋转，限于双眼可见）的人脸图象识别。由于对成象条件有放松，故可望应用于身份验证、保安和视频会议等领域。对姿态可变条件下的人脸特征检测、姿态估计、识别建模以及基于模板相关的匹配等技术进行了深入研究，分析了光照、姿态及分辨率变化等因素对识别的影响程度。实验结果表明，对于30类人脸，每人18幅图象大小的测试集，达到了100％的识别率。

视觉多方向通道特性在视觉信息处理中的应用

本文研究了视觉多方向通道特性在视觉信息处理中的应用,提出了实现算法、应用实例说明了视觉方向通道特性的重要性.

一种多方向通道的立体匹配算法

本文提出了一种多方向通道的立体匹配算法。该算法模拟人类视觉机制,将视觉的各向异性特征、多方向通道特性引入体视匹配过程,首先将原始像对分解成不同的方向通道,进而在各个方向通道中并行地进行基元提取与立体匹配。由于在每个方向通道中仅包含了某一特定方向区间内的图像信息,在方向通道中进行特征提取与匹配具有定位精度高、抗噪能力强、匹配性能稳定等优点。实验结果表明,采用本算法对实际场景进行体视匹配具有较好的准确性和可靠性,且适于并行处理。

A Multi-View Face Recognition System

In many automatic face recognition systems, posture constraining is a key factor preventin g them from application. In thi5.paper, a series of strategles. will be described to achieve a system which enables face recognition under varying pose. These approaches include the multi-view face modeling, the threshold image based face feature detection, the affine transformation based face posture normalization and the template matching based face idelltification. Combining all of these strategies, a face recognition system with the pose invariance is designed successfully. Using a 75MHZ Pentium PC and with a database of 75 individuals, 15 images for each person, and 225 test images with various postures, a very good recognition rate of 96.89% is obtained.