图像分维数特征提取的算法及分析

研究了分维数理论在图像特征提取上的应用，在分析图像分维数计算原理的基础上，提出了一种计算分维数及其辅助特征的方法，并进而研究噪声、遮挡及图像灰度对比度对分维数值的影响。实验结果表明，分维数反映了图像的纹理性质，加入图像噪声、云层遮挡或提高图像对比度都会使分维数不同程度的增大。

基于图象分维数特征的分割算法及分析

本文研究了分维数理论在图象特征抽取上的应用,在分析图象分维数计算原理的基础上,提出了基于模块的分维数特征计算方法,利用特征的分布对图象进行分割,并进行实验研究。实验结果表明,分维数特征是一种准纹理特征,用这种特征对图象的目标区域和背景区域进行分割,和其它灰度分割方法相比,效果较好。

自相关函数特征提取的向量并行算法研究

本文针对图象模块化的计算特点,研究了具有平移、相似不变性质的自相关函数特征的向量化并行算法。通过微机模拟给出了飞机图象的处理结果。此并行计算方法适用于一般图象模块卷积计算,可用于计算机视觉并行计算及大型并行机的图象处理,已移值于某并行机。