高分辨率遥感影像上居民地半自动提取研究

设计了一种基于 3× 3区域灰度方差纹理特征的高分辨率遥感影像居民地特征分析算法 ,通过高斯模糊处理提高影像上居民地区域纹理特征一致性的同时 ,加大了其同背景地物纹理特征值的差异 ,并设计了相应的居民地自适应分割阈值求取算法 。

一种利用数学形态学提取遥感影像水域的方法

利用数学形态学的方法对遥感影像上面状地物水系进行了提取。经实验结果得出 ,利用数学形态学的基本运算组合成的各种算子 ,选择合适的结构元素 ,可以完成遥感影像上灰度变化较小的水体的提取 ,并进行了矢量跟踪 。

一种图像噪声准确估计方法

运用图像空间域处理方法并结合统计学相关知识提出了一种新的估计Gaussian噪声方差的方法,相对传统取图像平滑部分的方法,本文提出的方法更简单、准确.通过对多种不同的噪声图像进行噪声能量估计,证明了本方法有较好的通用性和准确性;

基于Matlab的高斯模糊图像去噪方法研究

在医学图像处理、遥感图像处理、图像修复等图像处理中,总希望能得到清晰的图像,从而更准确的理解对象的特征。但在实际过程中由于环境和系统本身的缺陷,通常捕获到的图像总是和受到不同程度噪声污染,因此如何去除图像中的污染噪声就成了图像预处理中的重要步骤[1]。本文以Matlab语言为基础用各种方法对图像进行去噪处理,并且对于处理结果进行比较、分析,从而得出各自的特点以备在图像处理中可以方便的选择。

一种全自动提取居民地的方法

对遥感影像中居民地提取的各种方法作了一般性的阐述,并在吸收这些算法优势的同时,提出了一种全自动实现遥感影像中居民地目标的提取方法:先求取非最大值抑制后的梯度图,而后进行高斯模糊处理,以提高影像上居民地区域纹理特征一致性;通过增强大津法和形态学的方法全方位腐蚀与膨胀,完成面状地物居民地的提取;最后进行图象矢量化处理。论述方法的同时,展示和分析了实验结果。

利用边缘聚焦算法进行图像边缘线特征的提取

本文介绍了一种基于边缘聚焦的图像线状边缘特征提取与检测的方法 ,既能保证提取边缘特征的定位精度 ,又能抑制无关的细节和噪声。

基于异向高斯核与RILPQ的模糊人脸表情识别方法

针对水平方向运动所造成的人脸图像模糊、边缘轮廓不清的问题,提出了一种改进的运动模糊人脸表情特征提取和识别方法。采用传统的时频估算法计算水平方向运动模糊长度;在各向异性高斯滤波器中重定义各向异性因子,形成椭圆形高斯窗;将新滤波器引入到旋转不变局部相位量化(RILPQ)算法的傅立叶变换以进行特征提取。针对JAFFE数据集的7种表情的实验结果表明:相对RILPQ,提出的方法能更为清晰地提取运动模糊人脸的表情特征,具有更高的识别率。

基于高斯模糊的摔倒自检测算法设计与应用

随着智能设备的普及,如何快速准确地检测、识别人体摔倒已逐渐成为研究的热点;然而现阶段对摔倒动作识别与检测仍然存在很多问题;为此,以智能设备的传感器系统采集的三轴加速度与角加速度为基础,结合经过高斯过滤后形成人体活动的信号幅度向量和陀螺仪信号幅度向量特征曲线与摔倒检测的模糊隶属函数特征模型,提出一种基于模糊的摔倒自检测算法;算法重点针对急速跑动、上下楼梯、手机平抛和自由落体等摔倒检测中的干扰动作进行了分析与区分,经过实验测试表明该算法有较快的反馈速度、较好的区分度以及较低的误判率。

基于粒子群优化算法的盲图像复原技术

针对高斯模糊及失焦模糊图像,提出利用粒子群优化算法鉴别模糊图像的PSF,再将鉴别后的PSF与模糊图像进行Wiener滤波复原,得到估测复原图像,并计算其目标函数值,判断图像是否清晰,决定粒子的演化方向。根据PSO的演化机制,经过N个迭代的计算,粒子最后会收敛在最佳解上,此时得到的估测复原图像最接近原始图像。仿真实验表明,本算法比其他复原算法具有更好的复原效果。

基于粒子群优化算法的盲图像复原技术研究

针对高斯模糊及失焦模糊图像,提出利用粒子群优化算法鉴别模糊图像的PSF,再将鉴别后的PSF与模糊图像进行Wiener滤波复原,得到估测复原图像,并计算其目标函数值,判断图像是否清晰,决定粒子的演化方向。根据PSO的演化机制,经过N个迭代的计算,粒子最后会收敛在最佳解上,此时得到的估测复原图像最接近原始图像。仿真实验表明,本算法比其他复原算法具有更好的复原效果。

用Photoshop CS3创造朦胧美

该文介绍了小型数码相机要想获得景深很小的画面并不容易的道理，提出了技术研究的着力点在于解决实际问题。通过典型实例，详细介绍了在PhotoshopCS3中如何实现“大光圈朦胧背景效果”的制作，对提高摄影爱好者的兴趣和信心，促进摄影艺术发展的现实意义。

基于Python技术的自然图像随机数生成设计

根据随机数验证图形散乱无序这一特征,反演随机数列。大自然中有许多景象,我们从中随机提取一幅或多幅图像。利用Python语言,通过高斯模糊将黑白图像的黑白点均匀化,利用斐波那契数列多次提取等方法,得到一组或多组随机数,最后经过蒙特卡洛π验证,证明这组数是随机数。